Dans un monde de plus en plus dépendant des données, la capacité à collecter et à analyser de grandes quantités d'informations peut donner aux entreprises et aux professionnels un avantage concurrentiel significatif. Le web scraping, qui consiste à extraire des données de sites web, est un outil puissant dans l'arsenal des analystes de données, des développeurs web, des spécialistes du marketing numérique et des programmeurs Python. Ce guide vous fait découvrir les techniques de base et avancées du Web Scraping, met en évidence les meilleures pratiques et présente l' API Web Scraping de ProxyScrape en tant que solution flexible pour les sites Web statiques et dynamiques.
Pour déterminer si un site web est statique ou dynamique :
Ces méthodes ne représentent que quelques moyens de déterminer si un site web est statique ou dynamique. Bien qu'il existe d'autres stratégies, nous avons analysé et identifié ces techniques qui, selon nous, sont largement utilisées et efficaces.
Pour récupérer du contenu statique, Python offre des bibliothèques robustes telles que `requests` pour faire des requêtes HTTP et `BeautifulSoup` pour analyser des documents HTML et XML. Voici un exemple simple :
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
response = requests.get('http://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extraire les données souhaitées
data = soup.find_all('p')Cette méthode est parfaite pour ceux qui débutent dans le web scraping. Elle est efficace pour les sites web dont le contenu est statique et ne nécessite qu'une configuration minimale.
Les sites web dynamiques présentent un défi différent. Ces sites chargent leur contenu de manière asynchrone à l'aide de JavaScript, ce qui signifie qu'un simple grattage HTML ne fonctionnera pas car les données ne sont pas présentes lors du chargement initial de la page.
Il y a deux façons d'aborder le scraping dynamique de sites web :
Pour récupérer du contenu dynamique, des outils comme Playwright imitent l'interaction d'un utilisateur réel avec le navigateur, ce qui vous permet de récupérer des données chargées de manière dynamique. Voici un bref aperçu de l'utilisation de Playwright avec Python :
from playwright.sync_api import sync_playwright
si __name__ == '__main__':
with sync_playwright() as p :
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
page.goto('https://www.scrapethissite.com/pages/ajax-javascript/')
# Simuler les interactions ici
page.click('//*[@id="2014"]')
# Extraire le contenu dynamique
content = page.inner_text('//*[@id="oscars"]/div/div[5]/div/table')
print(content)
browser.close()import requests
# URL from the AJAX request
url = 'https://example.com/api/data'
# Any headers you observed that are necessary, like user-agent, authorization tokens, etc.
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 10; K) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Mobile Safari/537.36,gzip(gfe)',
'Authorization': 'Bearer token_if_needed'
}
# If it's a POST request, you might also need to send data
data = {
'example_key': 'example_value'
}
# Replace 'get' with 'post' if the request type is POST
response = requests.get(url, headers=headers, data=data if 'post' in locals() else None)
# To view the response
print(response.json()) Si la maîtrise des requêtes et de Playwright ou de toute autre bibliothèque client Http peut être gratifiante, elle nécessite du temps et des efforts pour être traitée correctement. Une autre approche consiste à tirer parti d'une API de scraping Web qui fait abstraction de la complexité des tâches de scraping. Non seulement elle gère l'envoi de requêtes HTTP pour vous, mais elle fournit également une assistance avec des techniques anti-ban pour éviter d'être bloqué par certains sites web.
ProxyScrape propose une API d'extraction de données Web qui simplifie l'extraction de données à partir de sites Web statiques et dynamiques.
Les caractéristiques de l'API sont les suivantes
Il s'agit d'une illustration de la manière dont vous pouvez incorporer notre API de scraping web dans vos scripts Python pour les sites web statiques, ou pour appeler un point de terminaison API que vous avez extrait du panneau d'inspection de votre navigateur :
import requests
import base64
import json
data = {
"url": "https://books.toscrape.com/",
"httpResponseBody": True
}
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'X-Api-Key': 'YOUR_API_KEY'
}
response = requests.post('https://api.proxyscrape.com/v3/accounts/freebies/scraperapi/request', headers=headers, json=data)
if response.status_code == 200:
json_response = response.json()
if 'browserHtml' in json_response['data']:
print(json_response['data']['browserHtml'])
else:
print(base64.b64decode(json_response['data']['httpResponseBody']).decode())
else:
print("Error:", response.status_code)Voici un exemple où nous attendons que le favicon commence à se charger. C'est généralement la dernière requête à démarrer sur le site de test que nous utilisons.
import requests
import json
url = 'https://api.proxyscrape.com/v3/accounts/freebies/scraperapi/request'
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'X-Api-Key': '<your api key>' # Make sure to replace <your api key> with your actual API key
}
payload = {
"url": "https://books.toscrape.com/",
"browserHtml": True,
"actions": [
{
"action": "waitForRequest",
"urlPattern": "https://books.toscrape.com/static/oscar/favicon.ico",
"urlMatchingOptions": "exact"
}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
# Print the response from the server
print(response.text) # Prints the response body as textQuels que soient les outils ou les API que vous choisissez, le respect des conditions d'utilisation des sites web, la limitation du nombre de requêtes pour éviter les bannissements d'IP et l'utilisation de proxys pour le scraping anonyme sont des pratiques exemplaires essentielles. ProxyScrape Le site proxys ne se contente pas de fournir des adresses premium, résidentielles, mobiles et dédiées pour répondre à ces besoins, il encourage également le web scraping éthique.
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