Web Scraping | Quelles stratégies pour une collecte de données efficace ?

À la conquête d’une multitude de données, les entreprises ont besoin d’un arsenal technique à la hauteur. Le web scraping est la technique incontournable qui change la donne, permettant de collecter, d’analyser et d’utiliser l’information à grande échelle. Ce n’est pas seulement une méthode : c’est une révolution numérique qui réinvente la recherche de données. Pourquoi se contenter d’explorer l’internet quand on peut l’extraire ? Partez à la découverte du web scraping, où le simple code se transforme en un puissant extracteur de données. Grâce à des outils comme Python et ses librairies spécialisées, accédez automatiquement à un océan d’informations et équipez-vous pour surmonter la concurrence dans ce monde digital ultra-compétitif. Après tout, dans la course à l’information, le web scraping est votre moteur pour une collecte de données non seulement rapide, mais aussi stratégique.

Qu’est-ce que le web scraping ?

Le web scraping, également connu sous le nom de « web harvesting » ou « web data extraction », est le processus automatisé de collecte et d’analyse de données brutes à partir du web.

Le web scraping consiste à utiliser des robots pour extraire des données et du contenu à partir de sites web. Les données non structurées au format HTML sont collectées et converties en données structurées, qui peuvent être stockées dans une feuille de calcul ou une base de données. En utilisant des interfaces de programmation d’applications (API) ou des robots, la collecte de données peut être automatisée, ce qui permet d’économiser du temps et des efforts par rapport à une collecte manuelle.

Pour réaliser le web scraping, vous avez besoin de deux éléments : un crawler et un scraper.

• Un crawler est un algorithme d’intelligence artificielle (IA) qui recherche des données spécifiques sur le web. Les outils de web scraping utilisent des crawlers pour accéder directement aux données du World Wide Web (WWW) en utilisant le protocole de transfert hypertexte (HTTP) ou un navigateur web comme Chrome.
• Un scraper est un outil qui extrait les données d’un site web. Il utilise les informations fournies par le crawler pour extraire les données spécifiques recherchées, telles que du texte, des images, des vidéos, des informations sur les produits, les sentiments des clients, les commentaires sur les médias sociaux, etc.

Quels types de données pouvez-vous extraire du web ?

Il existe certaines règles juridiques limitant ce que vous pouvez extraire du web, mais en général, les entreprises extraient les types de données suivants à partir des sites web :

• Texte
• images
• Vidéos
• Informations sur les produits
• Sentiments des clients
• Commentaires sur les médias sociaux
• Prix des sites web de comparaison

Types de scrapers web

Il existe cinq types de scrapers web en fonction de leur facilité d’utilisation et de la technologie sous-jacente :

1. Web scrapers auto-construits : ils nécessitent des compétences avancées en programmation, mais offrent une grande flexibilité et de nombreuses fonctionnalités personnalisables.
2. Scrapers web pré-intégrés : ce sont des scrapers personnalisables que vous pouvez facilement télécharger et exécuter sans avoir à écrire beaucoup de code.
3. Scrapers web à extension de navigateur : ce sont des extensions conviviales pour le navigateur qui offrent souvent des fonctionnalités limitées, mais sont faciles à utiliser pour les tâches de scraping simples.
4. Scrapers web en nuage : ils fonctionnent sur des serveurs en nuage, du côté de l’entreprise, ce qui permet de ne pas utiliser les ressources de votre ordinateur et de se concentrer sur d’autres tâches en même temps.
5. Scrapers web locaux : ils utilisent les ressources locales de votre ordinateur, comme le processeur ou la mémoire vive, pour extraire les données.

Techniques courantes de web scraping

Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des techniques les plus courantes de « web scraping ». 

1. Copier-coller manuel : Il s’agit de copier manuellement les données spécifiques à partir d’un site web et de les coller dans un fichier texte ou une feuille de calcul.
2. Web scraping avec Python : Les professionnels de la science des données et les programmeurs utilisent souvent Python pour le web scraping. Python offre des bibliothèques telles que BeautifulSoup et Scrapy qui facilitent l’extraction des données des pages web.
3. Analyse du modèle objet du document (DOM) : Cette technique consiste à utiliser les navigateurs web pour extraire le contenu dynamique généré par les scripts côté client. Les outils comme Selenium peuvent être utilisés pour automatiser l’interaction avec les pages web et extraire les données nécessaires.
4. Reconnaissance des annotations sémantiques : Certains sites web utilisent des balises sémantiques ou des métadonnées pour structurer leurs données. En utilisant ces informations, il est possible de localiser et d’extraire des extraits de données spécifiques.
5. Analyse assistée par la vision artificielle : Cette technique utilise l’apprentissage automatique et la vision artificielle pour extraire des données à partir d’éléments visuels sur les pages web. Cela peut être utile lorsque les informations souhaitées sont présentées sous forme d’images ou de graphiques.

Comment fonctionne le web scraping ?

Pour comprendre ce qu’est le web scraping, il faut d’abord savoir que les pages web sont construites à l’aide de langages de balisage textuels.

Un langage de balisage définit la structure du contenu d’un site web. Comme il existe des composants et des balises universels pour les langages de balisage, il est beaucoup plus facile pour les scrapeurs web d’extraire les informations dont ils ont besoin. L’analyse du code HTML n’est que la moitié de l’activité de web scraping. Ensuite, le scraper extrait les données nécessaires et les stocke. Les scrapeurs web sont similaires aux API qui permettent à deux applications d’interagir entre elles pour accéder aux données.

Découvrez le processus étape par étape du fonctionnement des scrappeurs web. 

1. Envoi d’une requête HTTP : Le scraper envoie une requête HTTP au serveur web pour accéder à la page web à scraper.
2. Analyse du code source : Une fois que le scraper a obtenu l’accès à la page web, il analyse le code HTML ou XML de la page pour comprendre sa structure et identifier les éléments à extraire. Pour aller plus loin, découvrez l’impact des commentaires HTML sur le SEO.
3. Extraction des données : Le scraper extrait les données nécessaires en utilisant des techniques telles que la recherche de motifs dans le code source, l’utilisation de sélecteurs CSS ou XPath, ou l’analyse du modèle objet du document (DOM).
4. Stockage des données : Les données extraites peuvent être stockées dans des fichiers locaux, des bases de données ou utilisées directement pour des analyses ou des applications spécifiques.

Les étapes ci-dessus sont les bases du fonctionnement du scraping de données. Un trop grand nombre de requêtes HTTP de la part des scrapeurs peut faire planter un site web. C’est pourquoi les sites web imposent différentes règles aux robots.

Tutoriel étape par étape pour le web scraping

Suivez les étapes ci-dessous pour effectuer du web scraping :

1. Rassemblez les URL que vous souhaitez scraper.
2. Inspectez la page en faisant un clic droit sur une page web et en sélectionnant « Inspecter l’élément ».
3. Identifiez les données que vous souhaitez extraire en repérant les balises HTML uniques qui englobent le contenu pertinent. Utilisez les outils d’inspection pour naviguer dans la structure HTML de la page et repérer les balises appropriées (par exemple, <div>, <p>, <table>, etc.) qui contiennent les données que vous souhaitez extraire.
4. Utilisez une bibliothèque de scraping telle que BeautifulSoup (également connue sous le nom de beautifulsoup4), pandas ou Selenium WebDriver pour extraire les données. Ces bibliothèques fournissent des fonctionnalités pour analyser le HTML de la page, extraire les données des balises spécifiées et les stocker dans des structures de données appropriées.
5. Une fois que vous avez extrait les données, vous pouvez les stocker dans un format de votre choix, tel que Excel, CSV (comma-separated value) ou JSON (JavaScript Object Notation). Vous pouvez utiliser les fonctionnalités fournies par les bibliothèques pour enregistrer les données dans le format souhaité.

Cas d’utilisation du web scraping

• Marketing par courrier électronique :

Le web scraping peut être utilisé pour extraire des adresses électroniques et des numéros de téléphone à des fins de prospection commerciale.

• Comparaison des prix :

Des outils de web scraping peuvent collecter et comparer les prix de produits ou de services sur des sites de commerce électronique, offrant ainsi des informations en temps réel sur les fluctuations de prix.

• Extraction de coupons et de codes promotionnels :

Le web scraping permet de collecter des coupons et des codes promotionnels provenant de différents sites web, offrant ainsi des opportunités d’économies aux consommateurs.

• Audit SEO :

Le web scraping peut être utilisé pour analyser l’optimisation des moteurs de recherche (SEO) en collectant des données sur la présence de mots-clés, les méta-informations, les balises et d’autres facteurs influençant le classement des pages web.

• Analyse des sentiments dans les médias sociaux :

Les outils de web scraping peuvent extraire des données en temps réel à partir des plateformes de médias sociaux pour surveiller les commentaires, les mentions, les retweets et analyser le sentiment des utilisateurs à l’égard d’une marque ou d’un sujet.

Limites du web scraping

1. Courbe d’apprentissage : Utiliser efficacement les outils de web scraping peut nécessiter une période d’apprentissage pour comprendre leur fonctionnement et les meilleures pratiques.
2. Modification de la présentation et de la structure des sites web : Les sites web sont régulièrement mis à jour avec de nouvelles fonctionnalités, des changements de mise en page et des ajustements de structure. Ces modifications peuvent rendre les scripts de scraping obsolètes ou entraîner des erreurs lors de la collecte des données.
3. Complexité des sites web : Certains sites web sont complexes, avec des éléments dynamiques, des chargements asynchrones et un défilement infini. Cela peut nécessiter des compétences avancées en programmation et en manipulation de données pour extraire les informations souhaitées.
4. Conditions d’utilisation strictes : Certains sites web interdisent explicitement le web scraping dans leurs conditions d’utilisation. Le non-respect de ces règles peut entraîner des problèmes juridiques. De plus, certains sites peuvent utiliser des mesures de protection, telles que l’encodage, pour rendre le scraping plus difficile.
5. Protection des données et des droits d’auteur : Le web scraping peut soulever des préoccupations en matière de protection des données personnelles et de violation des droits d’auteur. Il est important de respecter les politiques de confidentialité et les droits de propriété intellectuelle lors de la collecte et de l’utilisation des données.

Marc

Je m’appelle Marc. J’ai toujours été passionné par l’informatique depuis mon plus jeune âge… et la création d’Internet ! 😜 J’en ai fait mon métier puisque je travaille dans une agence de webmarketing aujourd’hui. J’adore également partagé autour de moi mes connaissances. Ce qui fait que j’ai énormément de questions de mes clients et de mes proches… Quoi de mieux qu’un blog pour lister ses interrogations et y répondre pour que cela serve au plus grand nombre !