You can automatically extract large amounts of data from websites using web scraping and save it in a database or a file. The scraped data can be mostly stored in a spreadsheet or tabular format. Web scraping is also called web data extraction web harvesting. It is needed because manual scraping is a tedious task
Vous pouvez extraire automatiquement de grandes quantités de données de sites web à l'aide du web scraping et les enregistrer dans une base de données ou un fichier. Les données extraites peuvent être stockées dans une feuille de calcul ou dans un format tabulaire. Le web scraping est également appelé web data extraction ou web harvesting. Il est nécessaire car le scraping manuel est une tâche fastidieuse qui peut prendre des heures, voire des jours. Il est donc nécessaire d'automatiser le processus et d'extraire les données des sites web en une fraction de temps.
Vous pouvez utiliser un logiciel de web scraping pour charger, explorer et extraire automatiquement les données des différentes pages d'un site web en fonction de vos besoins et de vos exigences. En bref, vous pouvez obtenir les données souhaitées à partir de sites web en cliquant sur un bouton. Dans le monde moderne, les entreprises ont besoin d'analyser les données et d'effectuer des actions intelligentes. Mais il est parfois difficile d'obtenir des données à partir de sites web lorsque les propriétaires de ces derniers utilisent des techniques telles que les interdictions d'IP et les CAPTCHA. Vous pouvez utiliser des serveurs proxy ou des VPN pour surmonter ce problème, car ils vous aident à récupérer des données sur le web de manière anonyme.
Les entreprises du monde entier récupèrent des données sur le web pour obtenir des informations utiles en les stockant dans un format utilisable. Voici quelques-uns des avantages du web scraping dans divers secteurs d'activité.
Voici les principales raisons de récupérer des données sur le web.
Automatisation - Vous pouvez extraire des données de sites web en utilisant des scrappeurs web robustes. Vous pouvez ainsi gagner du temps sur les tâches banales de collecte de données. Vous pouvez collecter des données à un volume supérieur à celui qu'un seul être humain pourrait espérer atteindre avec le web scraping. En outre, vous pouvez également créer des robots web sophistiqués pour automatiser les activités en ligne en utilisant un langage de programmation tel que Python, Javascript ou en utilisant un outil de web scraping.
Des ensembles de données riches et uniques - Vous pouvez obtenir une grande quantité d'images, de vidéos, de textes et de données numériques sur l'internet. Vous pouvez également trouver des sites web pertinents et créer votre propre ensemble de données pour l'analyse, en fonction de votre objectif. Par exemple, vous souhaitez comprendre en profondeur le marché du sport au Royaume-Uni. Vous pouvez mettre en place des racleurs de sites web pour recueillir le contenu vidéo ou les informations sur les statistiques du football pour vous.
Gestion efficace des données - Vous n'avez pas besoin de copier et de coller des données provenant d'Internet, car vous pouvez collecter avec précision des données provenant de divers sites Web grâce au web scraping. De cette manière, votre entreprise et vos employés peuvent consacrer plus de temps à leur travail créatif en stockant efficacement les données à l'aide de logiciels et de programmes automatiques.
Business Intelligence et Insights - Le Web scraping à partir d'Internet vous permet de faire ce qui suit :
En outre, les entreprises peuvent prendre de meilleures décisions en téléchargeant, en nettoyant et en analysant un grand nombre de données.
Rapidité - Le web scraping permet d'extraire des données de sites web à grande vitesse. Il vous permet d'extraire des données en quelques heures au lieu de quelques jours. Cependant, certains projets peuvent prendre du temps en fonction de leur complexité et des ressources et outils que nous utilisons pour les réaliser.
Précision des données - L'extraction manuelle de données à partir de sites web implique des erreurs humaines, ce qui entraîne de graves problèmes. C'est pourquoi l'extraction de données précises est cruciale pour toute information, ce qui peut être réalisé grâce au web scraping.
Supposons que vous deviez extraire des données de ce site web. Vous devrez installer les deux modules Python suivants : requests et BeautifulSoup.
Vous pouvez installer ces modules en utilisant la commande suivante.
!pip install requests
!pip install BeautifulSoupVous pouvez importer ces modules en tant que :
from bs4 import BeautifulSoup
import requestsVous pouvez cliquer sur le bouton Inspecter dans le coin supérieur gauche du site web pour mettre en évidence les éléments que vous souhaitez extraire. Dans notre cas, nous voulons extraire les données du tableau de ce site, comme indiqué ci-dessous.
Vous devez ajouter l' en-tête et l'URL à vos demandes. L'en-tête permet d'alléger votre demande pour qu'elle ait l'air de provenir d'un navigateur légitime.
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.71 Safari/537.36'}
url = "https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_national_capitals"Vous pouvez utiliser la fonction requests.get() pour envoyer une requête GET à l'URL spécifiée.
r = requests.get(url, headers=headers)Vous devez initialiser un objet BeautifulSoup et mentionner ses paramètres. Ensuite, vous devez extraire toutes les lignes du tableau. Vous pouvez obtenir tous les éléments du tableau en utilisant la méthode find_all() comme indiqué dans le code ci-dessous.
soup = BeautifulSoup(r.content, "html.parser")
table = soup.find_all('table')[1]
rows = table.find_all('tr')
row_list = list()Vous pouvez utiliser une boucle for pour parcourir toutes les lignes du tableau, comme le montre le code ci-dessous.
pour tr dans les lignes :
td = tr.find_all('td')
row = [i.text for i in td]
row_list.append(row)Vous pouvez visualiser clairement les données extraites en créant un cadre de données Pandas et en exportant vos données dans un fichier .csv. Pour créer un cadre de données, vous devez importer Pandas, comme indiqué ci-dessous.
import pandas as pdVous pouvez maintenant convertir votre objet soupe en un cadre de données qui contiendra les lignes de tableau suivantes.
Vous pouvez convertir votre cadre de données au format csv et l'imprimer comme indiqué ci-dessous.
df_bs = pd.DataFrame(row_list,columns=['City', 'Country','Notes'])
df_bs.set_index('Pays',inplace=True)
df_bs.to_csv('beautifulsoup.csv')
print(df_bs)Vous obtiendrez le résultat suivant.
Un proxy agit comme un intermédiaire entre un client et un serveur. Il dissimule votre véritable adresse IP et contourne les filtres et la censure. Vous pouvez obtenir une liste gratuite de proxys en utilisant simplement une fonction en Python, comme indiqué dans les étapes ci-dessous.
Vous devez importer les modules ci-dessous dans Python.
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import randomVous pouvez définir une fonction get_free_proxies() dans laquelle vous devez mentionner l'URL de la liste des proxy gratuits. Ensuite, vous devez créer un objet BeautifulSoup et obtenir la réponse HTTP en utilisant la fonction requests.get().
def get_free_proxies() :
url = "https://free-proxy-list.net/"
soup = bs(requests.get(url).content, "html.parser")
proxys = []Vous pouvez utiliser la méthode find_all() dans la boucle for pour parcourir toutes les lignes du tableau, comme indiqué ci-dessous.
for row in soup.find("table", attrs={"id": "proxylisttable"}).find_all("tr")[1:]:
tds = row.find_all("td")
try:
ip = tds[0].text.strip()
port = tds[1].text.strip()
host = f"{ip}:{port}"
proxies.append(host)
except IndexError:
continue
return proxiesVous pouvez mentionner la liste de quelques proxys qui fonctionnent comme celle que nous avons mentionnée ci-dessous.
proxys = [
'167.172.248.53:3128',
'194.226.34.132:5555',
'203.202.245.62:80',
'141.0.70.211:8080',
'118.69.50.155:80',
'201.55.164.177:3128',
'51.15.166.107:3128',
'91.205.218.64:80',
'128.199.237.57:8080',
]Vous devez créer une fonction get_session( ) qui acceptera une liste de proxys et créera une session de demande qui sélectionnera au hasard l'un des proxys transmis, comme le montre le code ci-dessous.
def get_session(proxies):
session = requests.Session()
proxy = random.choice(proxies)
session.proxies = {"http": proxy, "https": proxy}
return sessionVous pouvez utiliser une boucle for pour envoyer une requête à un site web et obtenir une adresse IP en retour.
for i in range(5) :
s = get_session(proxys)
try :
print("Request page with IP :", s.get("http://icanhazip.com", timeout=1.5).text.strip())
except Exception as e :
continueVous pouvez obtenir le résultat suivant.
Les entreprises peuvent extraire des données précieuses pour prendre des décisions fondées sur des données et offrir des services alimentés par des données grâce au web scraping. proxys est important pour le web scraping pour les raisons suivantes.
Jusqu'à présent, nous avons vu que le web scraping nous aide à extraire des données de sites web de manière automatisée. Vous pouvez convertir les données dans un format utilisable, comme un fichier .csv. Les entreprises utilisent le web scraping pour vérifier les prix et les caractéristiques des produits de leurs concurrents. Le web scraping est très utile si vous utilisez proxys , car il préserve l'anonymat de votre identité en cachant votre adresse IP d'origine au site web cible. Avec proxysvous pouvez envoyer plusieurs requêtes au site web sans craindre d'être bloqué ou banni.