Scraping d'actualités - 5 cas d'utilisation et avantages

Les solutions de "news scraping" permettent aux entreprises de bénéficier de données hautement authentiques. Selon les statistiques, l'industrie de la presse en ligne a généré un chiffre d'affaires de 5,33 milliards de dollars américains en 2020. Les sites web d'actualités sont la source de données récentes et authentiques. Parmi toutes les sources de données possibles, les données provenant d'articles de presse peuvent fournir des données de haute qualité pour l'analyse.

Les solutions de "news scraping" permettent aux entreprises de bénéficier de données hautement authentiques. Selon les statistiques, l'industrie de la presse en ligne a généré un chiffre d'affaires de 5,33 milliards de dollars américains en 2020. Les sites web d'actualités sont la source de données récentes et authentiques. Parmi toutes les sources de données possibles, les données provenant d'articles de presse peuvent fournir des données de haute qualité pour le processus d'analyse. Cet article vous guidera dans l'extraction de données à partir d'articles de presse et vous permettra d'en savoir plus sur leur utilisation.

Table des matières

• Qu'est-ce que le Web Scraping ?
• Qu'est-ce que le "News Scraping" ?
• Avantages de l'extraction d'informations (News Scraping)
• Cas d'utilisation du News Scraping
• Comment récupérer des articles de presse ?
• Récupération de nouvelles avec Python
• Les défis de l'extraction d'informations
• proxys dans News Scraping
• Pourquoi choisir Proxyscrape pour le scraping de nouvelles ?
• Questions fréquemment posées
• Réflexions finales

Qu'est-ce que le Web Scraping ?

Le "web scraping " est le processus d'extraction d'un grand nombre de données à partir de sources multiples et leur utilisation pour en tirer des informations précieuses. Cette technique est capable de collecter l'ensemble des informations d'une page web, y compris le contenu HTML sous-jacent des sites web. Elle permet de reproduire facilement les éléments du site web dans d'autres cibles.

Les données web provenant des médias sociaux, des transactions en ligne, des avis de clients, des sites web d'entreprises et des machines sont les sources de données les plus populaires qui pourraient contribuer à la science des données. Les solutions de scraping web doivent extraire des données de formats multiples tels que du texte, des images, des valeurs binaires, des codes magnétiques et des données de capteurs.

Qu'est-ce que le "News Scraping" ?

Le scraping d'actualités est une application du scraping web qui consiste à extraire des données à partir d'articles d'actualité. Le scraping de sites web d'actualités permet d'obtenir des données sur les titres de l'actualité, les communiqués récents et les tendances actuelles.

De toutes les sources de données disponibles en ligne, les sites d'information sont les plus dignes de confiance. Les articles d'actualité sont très authentiques, car ils présentent le moins de risques de "fake news". L'analyse des pages web contenant des articles d'actualité vous permettra d'accéder aux dernières tendances et aux enregistrements historiques, ce qui sera très utile à l'analyse.

Avantages de l'extraction d'informations (News Scraping)

Le grattage de nouvelles s'avère être une technique importante pour obtenir des informations. Les professionnels du marketing considèrent que le "news scraping" est utile dans de nombreux cas.

Vous tenir au courant des dernières tendances

Les sites web d'information sont généralement les premiers à présenter les dernières tendances du marché. Ces sources sont le bon choix pour les scrappeurs qui les tiennent à jour. Une solution automatisée de scraping d'actualités enrichit le processus d'analyse des données avec des données de qualité et significatives.

Haute conformité dans tous les domaines

Les sites web d'actualités sont conformes à presque tous les domaines possibles. Comme l'indique le mot "news", ils apportent des informations dans les quatre directions et couvrent des articles d'actualité sur plusieurs sujets. Cela permet aux "scrapers" d'accéder à des informations sur tous les domaines sur un seul site. Les nouvelles ne se présentent pas uniquement sous forme de papier. Elles sont également compatibles avec les appareils et les applications numériques.

Accès facile aux données historiques

L'un des éléments nécessaires à l'analyse des données est constitué par les données issues d'expériences antérieures. Les analystes ont besoin des techniques utilisées dans les tâches précédentes et de leurs taux de réussite et d'échec pour déterminer la bonne stratégie. Cette analyse des données existantes peut constituer un apport précieux pour l'avenir de l'entreprise.

Source fiable de preuves factuelles

De nos jours, les gens sont plus enclins à envoyer des fausses nouvelles pour gagner en popularité. Déterminer l'authenticité des données est un processus assez complexe. C'est pourquoi les analystes s'appuient principalement sur des sites d'information qui proposent des articles vérifiés.

Aide à trouver des idées nouvelles

En ce qui concerne les articles de qualité, les utilisateurs peuvent trouver des idées nouvelles pour développer leur activité. Les hommes d'affaires peuvent concevoir leurs stratégies de marketing en tenant compte des lancements de produits récents et des tendances à venir.

Cas d'utilisation du News Scraping

Les services de scrapping d'actualités soutiennent les gens dans de multiples applications qui peuvent aider l'organisation à se développer en termes de marché commercial.

Retour d'information sur la réputation

Les organisations peuvent suivre l'actualité de leur propre entreprise. Les articles de presse peuvent être accompagnés d'analyses d'audience ou d'enquêtes qui permettent aux entreprises de connaître l'opinion des gens à leur sujet. Ce système de surveillance de la réputation aide les analystes à savoir si leurs plans se déroulent correctement ou s'ils doivent être modifiés.

Analyse des risques

Les articles de presse permettent de connaître la demande du marché et les produits qui ne fonctionneront pas. Cela aide les entreprises à se détourner des produits obsolètes et à se concentrer sur les tendances actuelles.

Analyse des concurrents

L'obtention de données sur vos concurrents peut vous donner une brève idée de leurs fonctions et de leurs stratégies. L'analyse des taux de réussite et d'échec de vos concurrents est tout aussi importante que l'analyse des vôtres. La collecte de données à partir d'enquêtes sur votre niche vous permettra d'avoir une longueur d'avance sur vos concurrents.

Prévisions météorologiques

Les entreprises dépendent également de facteurs externes, tels que la situation géographique ou le climat. Les analystes commerciaux peuvent récupérer des articles de presse sur les prévisions météorologiques. Ces données météorologiques peuvent aider les analystes à prendre des décisions concernant l'expansion de leurs activités dans d'autres pays.

Analyse des sentiments

Le "news scraping" est utilisé dans l'analyse des sentiments. Les analystes récupèrent les avis publics sur les sites d'information et soumettent ces données à une analyse des sentiments. Dans cette analyse, ils déterminent l'émotion du public en faisant correspondre les mots positifs et négatifs. Cela permet aux entreprises de savoir comment les gens réagissent et ce qu'ils pensent de leur produit ou de leur service. 

Comment récupérer des articles de presse ?

Les professionnels peuvent extraire eux-mêmes des données d'articles d'actualité ou demander l'aide d'une société tierce spécialisée dans les solutions d'extraction. Le scraping manuel nécessite un programmeur qualifié qui peut développer un outil de scraping avec des programmes Python ou R. Python propose des bibliothèques par défaut pour la collecte d'informations sur les sites web. Le scraping étant plus qu'une simple extraction de données, les utilisateurs devraient utiliser proxys. proxys permet aux utilisateurs de récupérer des tonnes de données sans restrictions.

Un développeur individuel peut avoir du mal à gérer tous ces processus. Dans ce cas, il peut opter pour des solutions de scraping standard, qui permettent de récupérer efficacement les données d'actualités de plusieurs sites à l'aide de proxys.

Récupération de nouvelles avec Python

Il existe quelques conditions préalables à l'extraction des actualités de Google à partir des résultats des SERP. Les bibliothèques Python peuvent aider les utilisateurs à simplifier le processus de scraping web. 

• Télécharger Python - Utiliser la version compatible.
• Utilisez l'invite de commande pour installer python.
• Installer la bibliothèque de requêtes pour demander des données.
• Installer Pandas pour l'analyse des données.
• Installer BeautifulSoup et lxml pour l'analyse du contenu HTML.

Pour installer tous ces éléments, utilisez l'invite de commande et exécutez la commande suivante.

pip install requests pip install lxml pip install beautifulSoup4

Importer ces bibliothèques avant de commencer

Importation de requêtes import pandas import beautifulSoup, lxml

Obtenir des données d'actualité

Les modules de requête Python permettent aux utilisateurs d'envoyer des requêtes HTTP. Importez maintenant le module de requêtes et créez un objet réponse pour obtenir les données à partir de l'URL souhaitée. Créez une variable de réponse et utilisez la méthode get() pour récupérer des données sur des sites web ciblés tels que WikiNews.

response = requests.get(https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites)

Imprimez ensuite l'état des demandes. En voyant le code d'état, les utilisateurs peuvent savoir si la page a été téléchargée avec succès ou si elle comporte des erreurs. Pour connaître la signification de chaque erreur, consultez la page sur les erreurs de proxy.

Impression de la réponse

Ensuite, pour imprimer le contenu de la page, utilisez le code suivant et imprimez la page entière.

print(response.status_code) print(response.text)

Analyse de la chaîne

Après avoir récupéré et imprimé le contenu de la page web, la prochaine étape nécessaire est l'analyse. La réponse imprimée à l'étape précédente est une chaîne de caractères. Pour effectuer les opérations de scraping nécessaires sur les données extraites, les utilisateurs doivent convertir la chaîne en un objet python. Consultez cette page pour apprendre à lire et à analyser JSON à l'aide de Python.

Python fournit plusieurs bibliothèques, comme lxml et beautiful soap, pour analyser la chaîne. 

Pour l'utiliser, créez une variable et analysez le texte extrait à l'aide d'une fonction d'analyse nommée "BeautifulSoup". La variable "response.text" renverra les données textuelles de la réponse.

soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

Extraire un contenu particulier

Les scrappeurs de nouvelles peuvent rechercher certaines informations sur le site web. Dans ce cas, ils utilisent find() qui renvoie l'élément requis.

Utilisez cette fonction de recherche avec la variable "soup_text" pour renvoyer l'élément requis à partir du contenu analysé. Utilisez des balises HTML, comme "title", comme variable et la méthode "get_text()" renvoie le contenu du titre.

title = soup.find('title') print(title.get_text())

Pour extraire d'autres détails, vous pouvez également utiliser des attributs tels que class et itemprop pour extraire des données d'actualité. 

Code complet :

import requests, pandas, beautifulSoup, lxml response = requests.get("https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites">https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites) print(response.text) soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') title = soup.find('title') print(titre.get_text())

Les défis de l'extraction d'informations

Cette technique d'agrégation de nouvelles très bénéfique s'accompagne bien sûr de certains défis. Voici quelques-uns des défis les plus courants auxquels sont confrontés les "scrapers".

Restrictions géographiques

Certains sites soumis à des restrictions géographiques ne permettent pas aux utilisateurs d'extraire des données d'autres pays. Ces géo-blocages peuvent empêcher les "scrapers" de disposer de données globales dans leur analyse. Exemple : Un système de prédiction de la Bourse internationale nécessite des données provenant de plusieurs pays. Si le développeur ne peut pas extraire les valeurs boursières d'autres pays, la précision du système de prévision s'en trouve affectée.

Blocs IP

Lorsque les sites d'information trouvent certaines adresses IP qui demandent de manière répétée des données sur leurs sites, ils peuvent suspecter l'identité de l'utilisateur et l'empêcher d'extraire des articles d'actualité. Ils peuvent restreindre l'accès à cette adresse IP spécifique en extrayant des données des sites web d'actualités.

Basse vitesse

Le web scraping d'articles d'actualité est un processus d'extraction répétée de données à partir de sites web d'actualités. Le fait d'adresser à un site web des demandes successives peut ralentir la vitesse de traitement.

proxys dans News Scraping

Le scraping de nouvelles est possible sans proxys. Mais l'utilisation de proxys peut simplifier le processus de scraping en résolvant les problèmes. proxys , avec sa fonction d'anonymat, peut surmonter tous les problèmes de scraping. Lorsque proxys utilise son adresse pour masquer l'identité réelle de l'utilisateur, il peut facilement contourner les blocages d'IP et les géo-blocages.

Pourquoi choisir Proxyscrape pour le scraping de nouvelles ?

Nous fournissons un

Proxyscrape fournit proxys de multiples types et protocoles afin que les utilisateurs puissent choisir le proxy d'un pays spécifique pour contourner la restriction. Leur pool de proxy résidentiels contient des millions de proxys à large bande passante, de sorte que les utilisateurs n'ont pas à compromettre la vitesse de scraping. Les proxys dédiés auront une adresse IP unique pour chaque utilisateur, de sorte que les serveurs web et les fournisseurs d'accès à Internet ne pourront pas facilement tracer l'identité des utilisateurs. Les proxys partagés comme les centres de données proxys et les proxys résidentiels fournissent des pools de proxy avec différents types de proxy pour débloquer les sites bloqués avec plusieurs proxys.

Largeur de bande élevée - Ces sites proxys ont une largeur de bande élevée, ce qui permet aux scrapeurs de collecter plus facilement des données multidimensionnelles à partir de sources variées. 

Temps de disponibilité - Leur temps de disponibilité de 100 % garantit une fonctionnalité de scraping ininterrompue qui permet aux utilisateurs de disposer des données les plus récentes. 

Types multiples - Proxyscrape fournit proxys de types multiples. Il fournit un centre de données partagé proxys, un centre de données résidentiel partagé proxys, et un centre de données dédié proxys. Leurs pools d'IP résidentiels permettent aux utilisateurs d'utiliser différentes adresses IP pour chaque requête et leurs proxys privés aident les gens à posséder un proxy unique pour eux-mêmes. Il existe également des proxys pour différents protocoles, comme HTTP proxys et Socks proxys.

Global Proxy - Proxyscrape fournit proxys de plusieurs pays. Ainsi, les utilisateurs peuvent utiliser proxys de l'endroit qu'ils souhaitent pour récupérer les nouvelles de cet endroit. 

Rentable - Ils offrent des proxys de qualité supérieure à des prix abordables. Consultez nos prix attractifs et nos nombreuses options de procuration.

Questions fréquemment posées

FAQs :

Réflexions finales

Le scraping de sites web d'actualités est une partie du scraping web où les scrapers se concentrent sur les articles d'actualités pour collecter des données d'actualités précieuses et authentiques. Vous pouvez utiliser une bibliothèque python, comme Requests, pour envoyer des requêtes HTTP au serveur. Cependant, ces bibliothèques peuvent ne pas être à la hauteur en termes de vitesse et de qualité de scraping. Dans ce cas, vous pouvez utiliser le site anonyme proxys pour accéder à plusieurs emplacements et collecter une grande quantité de données à grande vitesse.