Qu'est-ce que le Web Scraping ?

La quantité de données sur l'internet a augmenté de manière exponentielle. En retour, la demande en matière d'analyse de données a augmenté. L'analyse des données étant très répandue, il est nécessaire de générer des analyses à partir de plusieurs ressources. Les entreprises doivent donc collecter ces données à partir de diverses ressources. Avant d'entrer dans les détails du web

La quantité de données sur l'internet a augmenté de manière exponentielle. En retour, la demande en matière d'analyse de données a augmenté. L'analyse des données étant très répandue, il est nécessaire de générer des analyses à partir de plusieurs ressources. Les entreprises doivent donc collecter ces données à partir de diverses ressources.

Avant d'entrer dans les détails du web scraping, partons de zéro.

Qu'est-ce que le Web Scraping ?

Le web scraping est l'art d'extraire des données de l'internet de manière automatisée et de les utiliser à des fins utiles. Supposons que vous copiez et collez le contenu de l'internet dans un fichier Excel. Il s'agit également de web scraping, mais à très petite échelle. 

Le web scraping est devenu un domaine très diversifié et se fait principalement par le biais de logiciels. La plupart des web scrapers sont constitués de bots qui visitent le site web et saisissent les informations pertinentes pour leurs utilisateurs. En les automatisant, ces robots peuvent effectuer le même travail en très peu de temps. Les données sont continuellement mises à jour et présentent de nombreux avantages potentiels à une époque où tout va très vite.

Type de données à extraire

Le type de données à récupérer dépend de l'organisation. Les types de données les plus courants sont les images, les textes, les informations sur les produits, les sentiments des clients, les prix et les avis. 

À quoi sert le Web Scraping ?

Le web scraping a un nombre incalculable d'applications.

• Les sociétés d'études de marché utilisent des scrapers pour extraire des données des médias sociaux et d'autres forums en ligne afin de recueillir des informations telles que les sentiments des clients et l'analyse de la concurrence.
• Google utilise des "web scrapers" pour analyser le contenu et le classer en conséquence. Ils recueillent les informations sur des sites web tiers avant de les rediriger vers leur propre site.
• Le grattage de contacts est également très courant de nos jours. La plupart des entreprises utilisent le web scraping pour collecter des informations de contact à des fins de marketing. 
• Le web scraping est également très courant pour les annonces immobilières, la collecte de données météorologiques, la réalisation d'audits de référencement, et bien d'autres choses encore.

Toutefois, il convient de noter que le web scraping peut avoir des conséquences dangereuses s'il n'est pas effectué correctement. Les mauvais "scrapers" collectent souvent des informations erronées, ce qui peut avoir de très mauvaises conséquences.

Fonctionnement d'un scraper web

Analysons maintenant le fonctionnement du scraper web.

1. Le scraper envoie une requête HTTP au serveur.
2. Il extrait et analyse le code du site web.
3. Il enregistre les données pertinentes au niveau local.

Entrons maintenant dans les détails de chaque étape.

Envoi d'une requête HTTP au serveur

Chaque fois que vous visitez un site web, vous lui adressez une requête HTTP. C'est comme si vous frappiez à la porte et entriez dans la maison. Une fois la demande approuvée, vous pouvez accéder aux informations fournies sur ce site web. Par conséquent, le web scraper doit envoyer une requête HTTP au site qu'il cible.

Extraction et analyse du code du site web

Une fois que le scraper a réussi à accéder au site web, il peut lire et extraire le code HTML ou XML du site. Le code analyse la structure du site web. En fonction du code analysé, le scraper analysera le code pour extraire les éléments requis du site web.

Sauvegarde des données au niveau local

La dernière étape consiste à enregistrer les données pertinentes au niveau local. Une fois que l'on a accédé au HTML ou au XML, qu'on l'a scanné et analysé, il est temps d'enregistrer les données. Les données se présentent généralement sous une forme structurée. Par exemple, elles sont stockées dans différents formats Excel tels que .csv ou .xls. 

Une fois cette tâche accomplie, vous pouvez continuer à utiliser les données pour les objectifs que vous vous êtes fixés. Par exemple, vous pouvez générer différents types d'analyses de données ou analyser ces informations pour générer des ventes, etc.

Voyons maintenant comment extraire les données par étapes.

Comment récupérer des données sur le Web

Les étapes du web scraping dépendent de l'outil que vous utilisez, mais nous allons les présenter brièvement.

Trouver les URL à récupérer

La première chose à faire est de trouver les sites web de son choix. Il existe une grande variété d'informations sur l'internet, il faut donc réduire ses besoins.

Inspecter la page

Il est très important de connaître la structure de la page, comme les différentes balises HTML, etc., avant de commencer le web scraping car vous devez indiquer à votre web scraper ce qui doit être scrappé.

Identifier les données à extraire

Supposons que vous souhaitiez publier les critiques de livres sur Amazon. Vous devrez identifier l'endroit où elle se trouve dans le backend. La plupart des navigateurs mettent automatiquement en évidence le contenu frontal sélectionné avec son contenu dorsal correspondant. Il convient d'identifier les balises uniques qui renferment ou imbriquent le contenu pertinent.

Écrire le code nécessaire

Une fois que vous avez trouvé les balises imbriquées appropriées, vous devez les incorporer dans votre code. Vous indiquerez ainsi au robot le type d'informations spécifiques que vous souhaitez extraire. Le web scraping est le plus souvent réalisé à l'aide de bibliothèques Python. Il faut spécifier explicitement le type de données et d'informations requises. Par exemple, vous pouvez rechercher des critiques de livres. Vous aurez donc besoin d'informations telles que le titre du livre, le nom de l'auteur, la note attribuée, etc.

Exécuter le code

L'étape suivante implique l'exécution du code où le scrape demande le site, extrait les données et les analyse en conséquence.

Stockage des données

Après avoir collecté et analysé les informations et les données pertinentes, la dernière étape consiste à les stocker. Il existe différents formats dans lesquels les données peuvent être stockées, et c'est à vous de choisir celui qui vous convient le mieux. Les différents formats d'Excel sont les plus courants pour stocker les données, mais d'autres formats utilisés sont CSV et JSON.

Conclusion

Dans cet article, nous avons vu l'essentiel du web scraping en plongeant dans les bases, comme ce qu'est le web scraping et ses différentes applications, en considérant des cas d'utilisation pratiques. En outre, nous avons également approfondi les fonctionnalités du web scraping et les étapes impliquées dans le scraping des données web. J'espère que cet article a été utile et qu'il apportera plus de connaissances aux lecteurs.

C'est tout pour cette édition. Rendez-vous dans les prochains !