--- title: "Comment extraire des données de Tripadvisor avec Python" slug: how-to-scrape-tripadvisor date: 2026-02-17T09:05:05+00:00 modified: 2026-02-17T09:05:07+00:00 permalink: https://brightdata.fr/blog/donnees-web/how-to-scrape-tripadvisor type: blog --- [ Blog ](https://brightdata.fr/blog "Blog") / [Données Web](https://brightdata.fr/blog/donnees-web) [Données Web](https://brightdata.fr/blog/donnees-web) # Comment extraire des données de Tripadvisor avec Python Découvrez comment extraire les données hôtelières de Tripadvisor avec Selenium, surmonter les obstacles et enregistrer efficacement les résultats au format CSV. 19 min de lecture [ ![Jacob Nulty](https://media.brightdata.fr/2024/12/Jacob-Nulty-50x50.jpg) ](https://brightdata.com/blog/authors/jake-nulty) [Jake Nulty Technical Writer ](https://brightdata.com/blog/authors/jake-nulty) ![How to Scrape Tripadvisor blog image](https://media.brightdata.fr/2024/12/How-to-Scrape-Tripadvisor.svg) Depuis près de 25 ans, [Tripadvisor](https://www.tripadvisor.com/) est un excellent site pour découvrir toutes sortes de destinations de voyage sur le web. Aujourd’hui, nous allons extraire les données des hôtels de Tripadvisor. Tripadvisor utilise diverses techniques pour bloquer les Scrapers web, telles que : - Défis JavaScript - Empreinte digitale du navigateur - Contenu dynamique des pages **Suivez notre guide ci-dessous et, à la fin, vous serez en mesure de scraper Tripadvisor avec facilité.** --- ## [](#Prerequisites)Prérequis Tripadvisor utilise diverses techniques de blocage. Pour plus de simplicité, nous les avons répertoriées dans la liste ci-dessous. - **Défi JavaScript**: Tripadvisor envoie un défi simple (en JavaScript) à votre navigateur sous la forme d’un [CAPTCHA](/blog/web-data/what-is-a-captcha). Si votre navigateur ne parvient pas à le résoudre, il s’agit probablement d’un bot. - **Empreinte digitale du navigateur**: ils envoient un cookie à votre navigateur, puis ils vous suivent à l’aide de celui-ci. - **Contenu dynamique**: nous obtenons initialement une page vierge. Ensuite, le site effectue une série d’appels API pour récupérer et afficher nos données. [Python Requests](/faqs/python-requests/what-is-python-requests) et BeautifulSoup ne suffisent tout simplement pas. Nous avons besoin d’un véritable navigateur. Avec Selenium, nous utilisons **webdriver** pour contrôler notre navigateur à partir d’un script Python. Selenium comprend tout ce dont nous avons besoin. Pour en savoir plus sur le Scraping web avec Selenium, [cliquez ici](/blog/how-tos/using-selenium-for-web-scraping). Installons Selenium. Vous devez également vous assurer que webdriver est installé. Vous trouverez la dernière version de webdriver [ici](https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/). Vous devez vous assurer que votre version de Chromedriver correspond à votre version de Chrome. Vous pouvez vérifier votre numéro de version à l’aide de la commande suivante. Assurez-vous qu’il correspond à votre version de Chromedriver. ```none google-chrome --version ``` Vous devriez obtenir un résultat similaire à celui-ci. ```none Google Chrome 130.0.6723.116 ``` Nous pouvons ensuite installer Selenium à l’aide de la commande suivante. ```none pip install selenium ``` **Une fois Selenium installé, vous n’avez plus besoin d’installer quoi que ce soit d’autre. Selenium répondra à tous vos besoins en matière de scraping. Tous les autres paquets utilisés dans ce tutoriel sont fournis avec Python.** --- ## [](#What-to-Scrape-from-Tripadvisor)Que scraper sur Tripadvisor Voyons comment nous allons extraire les hôtels de Tripadvisor. Lorsque nous effectuons une recherche simple sur *Miami* sur Tripadvisor, nous obtenons une page similaire à celle que vous voyez dans la capture d’écran ci-dessous. Si vous regardez bien, nous n’obtenons pas seulement des résultats pour les hôtels, mais pour toutes les catégories. ![Results from all the categories](https://media.brightdata.fr/2024/12/image.png)Examinez de plus près l’URL de cette page : `https://www.tripadvisor.com/Search?q=miami&geo=1&ssrc=a&searchNearby=false&searchSessionId=001f4b791e61703a.ssid&offset=0`. Maintenant, nous allons cliquer sur *« Hôtels »* et examiner notre URL : `https://www.tripadvisor.com/Search?q=miami&geo=1&ssrc=h&searchNearby=false&searchSessionId=001f4b791e61703a.ssid&offset=0`. Les URL sont toujours très similaires. Ci-dessous, nous allons examiner ces URL, mais nous allons supprimer les parties inutiles. - **Tous les résultats**: `https://www.tripadvisor.com/Search?q=miami&geo=1&ssrc=a` - **Hôtels**: `https://www.tripadvisor.com/Search?q=miami&geo=1&ssrc=h`. `ssrc` est la requête que nous utilisons pour sélectionner nos résultats. `ssrc=a` est utilisé pour *Tous les résultats*. `ssrc=h` est utilisé pour *Hôtels*. Si vous cliquez sur ce lien [https://www.tripadvisor.com/Search?q=miami&geo=1&ssrc=h](https://www.tripadvisor.com/Search?q=miami&geo=1&ssrc=h), vous devriez obtenir une page similaire à celle que vous voyez dans la capture d’écran ci-dessous. ![Hotel results on Tripadvisor](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-1.png)Il ne nous reste plus qu’à déterminer les éléments que nous voulons localiser. Si vous inspectez ces éléments, vous remarquerez que chaque résultat possède un `attribut data-test` ` « location-results-card` ». C’est très important. Nous pouvons l’utiliser pour écrire notre sélecteur CSS : `div[data-test-attribute='location-results-card']`. Lorsque nous scrappons la page réelle, nous recherchons tous les éléments de la page qui correspondent à ce sélecteur. ![Inspecting one of the hotels from the search](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-2.png)--- ## [](#Scrape-Tripadvisor-With-Vanilla-Selenium)Récupérer les données de Tripadvisor avec Vanilla Selenium Nous allons maintenant essayer de scraper Tripadvisor à l’aide du bon vieux Selenium. Nous allons écrire un script assez simple dans l’ensemble. Nous n’avons besoin que de deux fonctions. L’une pour effectuer notre scraping, et l’autre pour écrire nos données dans un fichier CSV. Une fois que nous les aurons, nous rassemblerons le tout dans un script entièrement fonctionnel. Jetez un œil à `write_to_csv()`. Il prend deux arguments, `data` et `page_number`. `data` peut être soit un `dictionnaire`, soit un tableau d’objets `dictionnaire` que nous voulons écrire. `page_number` est utilisé pour écrire notre nom de fichier. Nous utilisons `Path(filename).exists()` pour vérifier si notre fichier existe. `mode` est le mode que nous utilisons pour ouvrir le fichier. Si le fichier existe, nous définissons notre `mode` sur ` « a »`, ou *append*. Si le fichier n’existe pas, nous laissons notre `mode` par défaut, ` « w »`, *write*. Ces deux modes garantissent que nous avons toujours un fichier et que le fichier existant ne sera pas écrasé. ### [](#Individual-Functions)Fonctions individuelles ```none def write_to_csv(data, page_number): if type(data) != list: data = [data] print("Writing to CSV...") filename = f"tripadvisor-{page_number}.csv" mode = "w" if Path(filename).exists(): mode = "a" print("Écriture des données dans le fichier CSV...") with open(filename, mode) as file: writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=data[0].keys()) if mode == "w": writer.writeheader() writer.writerows(data) print(f"Écriture réussie de {page} dans CSV...") ``` - Au début de la fonction, nous vérifions si nos `données` sont une `liste`. Si ce n’est pas le cas, nous les convertissons en liste. - `f"tripadvisor-{page_number}.csv"` construit notre nom de fichier. - Notre `mode` par défaut est ` « w »`, mais si le fichier existe, nous changeons notre mode en ` « a ».` - `csv.DictWriter(file, fieldnames=data[0].keys())` initialise notre rédacteur de fichiers. - Si nous sommes en mode écriture, nous utilisons les clés de notre premier objet pour nos en-têtes. Si nous ajoutons des données au fichier, nous n’avons pas besoin de le faire. - Une fois le fichier configuré, nous utilisons `writer.writerows(data)` pour écrire nos données dans un fichier CSV. Maintenant, examinons notre fonction de scraping. Cette fonction ne prend qu’un seul argument, notre page `_number...`assez explicite. Nous commençons par configurer certaines `options ChromeOptions` personnalisées. Nous ajoutons des arguments pour rendre notre navigateur `headless` et utiliser un faux agent utilisateur. Cela devrait permettre de masquer suffisamment notre navigateur pour que Tripadvisor nous laisse passer. Nous utilisons ensuite webdriver pour lancer notre navigateur et naviguer vers la page des résultats de recherche. Nous utilisons `sleep(5)` afin d’attendre 5 secondes que le contenu se charge, ce qui nous permet également de ressembler davantage à un utilisateur normal. Nous utilisons le sélecteur CSS que nous avons mentionné précédemment dans la section « Que scraper ? ». Si nous n’avons pas `de hotel_cards`, nous prenons une capture d’écran et quittons la fonction prématurément. Si nous avons `des hotel_cards`, nous extrayons leurs données et les ajoutons à notre tableau `scraped_data`. Une fois le scraping des données terminé, nous les écrivons toutes dans un fichier CSV. ```none def scrape_page(page_number: int): options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument("--headless") options.add_argument(f"--user-agent={USER_AGENT}") print("Connexion au Navigateur de scraping...") scraped_data = [] print("-------------------------------") driver = webdriver.Chrome(options=options) driver.get(f"https://www.tripadvisor.com/Search?q=Miami&geo=1&ssrc=h&offset={page_number*30}") print("Connecté ! Récupération de la page...") sleep(5) hotel_cards = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "div[data-test-attribute='location-results-card']") if not hotel_cards: driver.save_screenshot("error.png") driver.quit() return for index, card in enumerate(hotel_cards): score = None divs = card.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "div") for div in divs: aria_label = div.get_attribute("aria-label") if aria_label: if "bubbles" in aria_label: score = aria_label break data_array = card.text.split("n") hotel_dict = { "name": data_array[1], "reviews": int(data_array[2].replace(",", "")), "score": float(aria_label[0:3]), « location » : data_array[3], « location_mentions » : data_array[4].split(« »)[0], « review_summary » : data_array[5] } scraped_data.append(hotel_dict) print(f"Carte {index} récupérée avec succès") print(f"Page {page_number} récupérée") write_to_csv(scraped_data, page_number) ``` ### [](#Scrape-Tripadvisor-Data)Récupérer les données Tripadvisor Une fois tous les éléments assemblés, nous obtenons un script comme celui-ci. N’hésitez pas à copier-coller le code ci-dessous dans votre propre fichier Python. ```none from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from time import sleep import csv from pathlib import Path USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/130.0.0.0 Safari/537.36" def write_to_csv(data, page_number): if type(data) != list: data = [data] print("Écriture dans CSV...") filename = f"tripadvisor-{page_number}.csv" mode = "w" if Path(filename).exists(): mode = "a" print("Écriture des données dans le fichier CSV...") with open(filename, mode) as file: writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=data[0].keys()) if mode == "w": writer.writeheader() writer.writerows(data) print(f"Écriture réussie de {page} dans CSV...") def scrape_page(page_number: int): options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument("--headless") options.add_argument(f"--user-agent={USER_AGENT}") print("Connexion au Navigateur de scraping...") scraped_data = [] print("-------------------------------") driver = webdriver.Chrome(options=options) driver.get(f"https://www.tripadvisor.com/Search?q=Miami&geo=1&ssrc=h&offset={page_number*30}") print("Connecté ! Récupération de la page...") sleep(5) hotel_cards = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "div[data-test-attribute='location-results-card']") if not hotel_cards: driver.save_screenshot("error.png") driver.quit() return for index, card in enumerate(hotel_cards): score = None divs = card.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "div") for div in divs: aria_label = div.get_attribute("aria-label") if aria_label: if "bubbles" in aria_label: score = aria_label break data_array = card.text.split("n") hotel_dict = { "name": data_array[1], "reviews": int(data_array[2].replace(",", "")), "score": float(aria_label[0:3]), « location » : data_array[3], « location_mentions » : data_array[4].split(« »)[0], « review_summary » : data_array[5] } scraped_data.append(hotel_dict) print(f« Carte {index} récupérée avec succès ») print(f"Page {page_number} récupérée") write_to_csv(scraped_data, page_number) if __name__ == '__main__': PAGES = 1 for page in range(PAGES): scrape_page(page) ``` Lorsque nous exécutons ce code, nous obtenons le plus souvent un écran bloqué ou un CAPTCHA comme celui que vous voyez dans la capture d’écran suivante. ![A CATPCHA block screen](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-3.png)### [](#Advanced-Techniques)Techniques avancées Vous trouverez ci-dessous certaines des techniques avancées utilisées dans notre script. Nous aborderons principalement [la manière dont la pagination est gérée](/blog/web-data/pagination-web-scraping) et certaines techniques permettant d’éviter le blocage. #### [](#Handling-Pagination)Gestion de la pagination Jetez un œil à l’URL que nous utilisons : `https://www.tripadvisor.com/Search?q=Miami&geo=1&ssrc=h&offset={page_number*30}`. Notre pagination est gérée avec le paramètre `offset`. Nous obtenons 30 résultats par page. `page_number*30` multiplie notre numéro de page par le nombre de résultats par page (30). La page 0 affichera les résultats 1 à 30. La page 2 affichera les résultats 31 à 60, et ainsi de suite. Examinons également notre `fonction principale`. `PAGES` contient le nombre de pages que nous souhaitons extraire. Si vous souhaitez extraire les cinq premières pages de données, remplacez simplement `PAGES = 1` par `PAGES = 5`. ```none if __name__ == '__main__': PAGES = 1 for page in range(PAGES): scrape_page(page) ``` #### [](#Mitigate-Blocking)Atténuer le blocage Avec Vanilla Selenium, nous utilisons plusieurs techniques pour éviter d’être bloqués. Nous utilisons à la fois un faux agent utilisateur et la `fonction sleep(5)`. Cette fonction sleep permet à la page de se charger et espace également nos requêtes lorsque nous récupérons plusieurs pages. Voici notre agent utilisateur. Il indique à Tripadvisor que notre navigateur est compatible avec **Chrome 130.0.0.0** et **Safari 537.36**. Lorsque Tripadvisor lit cette information, son serveur nous renvoie une page compatible avec ces navigateurs. ```none Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0 ; Win64 ; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, comme Gecko) Chrome/130.0.0.0 Safari/537.36 ``` Cependant, il est toujours possible d’être repéré et que votre Scraper soit bloqué. Pour contourner systématiquement leur blocage, nous avons besoin d’un outil un peu plus puissant que Vanilla Selenium. ![A message that says that you have been blocked](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-4.png)--- ## [](#Consider-Using-Bright-Data)Envisagez d’utiliser Bright Data Bright Data propose toutes sortes de solutions pour contourner les blocages rencontrés avec Vanilla Selenium. [Le Navigateur de scraping](/products/scraping-browser) nous permet d’exécuter une instance distante de Selenium en utilisant uniquement les meilleurs Proxy de Bright Data. Tout d’abord, nous allons passer en revue le processus d’inscription. Ensuite, nous modifierons notre script précédent pour qu’il fonctionne avec le Navigateur de scraping. ### [](#Creating-An-Account)Création d’un compte Tout d’abord, rendez-vous sur notre page du Navigateur de scraping. Cliquez *sur « Essai gratuit* ». Vous pouvez créer un compte à l’aide de Google, Github ou de votre adresse e-mail. ![The Scraping Browser page on Bright Data's website ](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-5.png)Une fois votre compte créé, vous serez redirigé vers le tableau de bord. Cliquez sur « *Ajouter* ». ![Click "add" at the Proxies and Scraping Infrastructure dashboard ](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-6.png)Vous devriez voir un menu déroulant similaire à l’image ci-dessous. Cliquez sur *le Navigateur de scraping*. ![From the dropdown list, choose "Scraping Browser"](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-7.png)Vous serez alors redirigé vers la page où vous pouvez configurer le Navigateur de scraping. Nous allons simplement utiliser les paramètres par défaut. Par défaut, le Navigateur de scraping est équipé d’un [solveur CAPTCHA](/products/web-unlocker/captcha-solver) intégré. ![Basic settings of the Scraping Browser](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-8.png)Enfin, vous serez invité à créer votre zone *de Navigateur de scraping*. Si vous êtes prêt à essayer le Navigateur de scraping, cliquez sur *Oui*. ![Finishing and creating the new Scraping Browser zone ](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-9.png)Si vous consultez la *vue d’ensemble* de votre nouvelle zone de Navigateur de scraping, vous pourrez obtenir votre nom d’utilisateur et votre mot de passe uniques. Vous en aurez besoin pour accéder à Scraping Browser à partir de votre script Python. ![Overview of the new Scraping Browser zone you added](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-10.png)### [](#Extract-Our-Data-Using-Bright-Data-Scraping-Browser)Extraire nos données à l’aide du Navigateur de scraping Bright Data Notre exemple de code ci-dessous a été modifié pour utiliser Remote Webdriver avec le Navigateur de scraping. Veillez à remplacer `YOUR_USERNAME`, `YOUR_ZONE_NAME` et `YOUR_PASSWORD` par votre nom d’utilisateur, votre zone et votre mot de passe réels ! ```none from selenium.webdriver import Remote, ChromeOptions from selenium.webdriver.chromium.remote_connection import ChromiumRemoteConnection from selenium.webdriver.common.by import By from time import sleep import csv from pathlib import Path AUTH = "brd-customer-VOTRE_NOM_D'UTILISATEUR-zone-VOTRE_NOM_DE_ZONE:VOTRE_MOT_DE_PASSE" SBR_WEBDRIVER = f"https://{AUTH}@zproxy.lum-superproxy.io:9515" def write_to_csv(data, page_number): if type(data) != list: data = [data] print("Écriture dans CSV...") filename = f"tripadvisor-{page_number}.csv" mode = "w" if Path(filename).exists(): mode = "a" print("Écriture des données dans le fichier CSV...") with open(filename, mode) as file: writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=data[0].keys()) if mode == "w": writer.writeheader() writer.writerows(data) print(f"Écriture réussie de {page} dans CSV...") def scrape_page(page_number: int): print("Connexion au Navigateur de scraping...") sbr_connection = ChromiumRemoteConnection(SBR_WEBDRIVER, "goog", "chrome") scraped_data = [] print("-------------------------------") with Remote(sbr_connection, options=ChromeOptions()) as driver: driver.get(f"https://www.tripadvisor.com/Search?q=Miami&geo=1&ssrc=h&offset={page_number*30}") print("Connecté ! Récupération de la page...") sleep(5) hotel_cards = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "div[data-test-attribute='location-results-card']") if not hotel_cards: print("Aucune fiche d'hôtel trouvée ! Prise d'une capture d'écran et sortie.") driver.get_screenshot_as_file(f"./error_screenshot_page_{page_number}.png") return for index, card in enumerate(hotel_cards): score = None divs = card.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "div") for div in divs: aria_label = div.get_attribute("aria-label") if aria_label: if "bubbles" in aria_label: score = aria_label break data_array = card.text.split("n") hotel_dict = { "name": data_array[1], "reviews": int(data_array[2].replace(",", "")), "score": float(aria_label[0:3]), « location » : data_array[3], « location_mentions » : data_array[4].split(« »)[0], « review_summary » : data_array[5] } scraped_data.append(hotel_dict) print(f"Carte {index} récupérée avec succès") print(f"Page {page_number} récupérée") write_to_csv(scraped_data, page_number) if __name__ == '__main__': PAGES = 1 for page in range(PAGES): scrape_page(page) ``` Cet exemple est assez similaire à notre exemple avec Vanilla Selenium, mais il existe quelques petites différences à noter ici. Elles concernent principalement le fait que nous utilisons un pilote Web distant au lieu d’un pilote Web standard. - Nous configurons une instance de webdriver distant avec notre connexion Proxy : `SBR_WEBDRIVER = f"https://{AUTH}@zproxy.lum-superproxy.io:9515"`. - Notre gestion des erreurs est légèrement modifiée : `driver.get_screenshot_as_file(f"./error_screenshot_page_{page_number}.png")`. Nous utilisons désormais `driver.get_screenshot_as_file()` au lieu de `driver.save_screenshot()`. À part quelques modifications mineures pour notre connexion Proxy à distance, notre code pour le Navigateur de scraping avec Selenium est pratiquement identique à celui de Vanilla Selenium. La plus grande différence : **le Navigateur de scraping obtient facilement nos résultats.** **Lorsque vous exécutez ce code, vous pouvez recevoir l’erreur ci-dessous. Cela peut se produire lorsque vous utilisez une connexion à distance. Si c’est le cas, réessayez le script. Il faut parfois plusieurs essais pour établir une connexion stable.** ```none urllib3.exceptions.ProtocolError: ('Connexion interrompue.', RemoteDisconnected('La connexion distante a été fermée sans réponse')) ``` Si votre script s’est exécuté avec succès, vous devriez obtenir le résultat ci-dessous. ```none Connexion au Navigateur de scraping... ------------------------------- Connecté ! Récupération de la page... Carte 0 récupérée avec succès Carte 1 récupérée avec succès Carte 2 récupérée avec succès Carte 3 récupérée avec succès Carte 4 récupérée avec succès Carte 5 récupérée avec succès Carte 6 récupérée avec succès Carte 7 récupérée avec succès Carte 8 récupérée avec succès Carte 9 récupérée avec succès Carte 10 récupérée avec succès Carte 11 récupérée avec succès Carte 12 récupérée avec succès Carte 13 récupérée avec succès Carte 14 récupérée avec succès Carte 15 récupérée avec succès Carte 16 récupérée avec succès Carte 17 récupérée avec succès Carte 18 récupérée avec succès Carte 19 récupérée avec succès Carte 20 récupérée avec succès Carte 21 récupérée avec succès Carte 22 récupérée avec succès Carte 23 récupérée avec succès Carte 24 récupérée avec succès Carte 25 récupérée avec succès Carte 26 récupérée avec succès Carte 27 récupérée avec succès Carte 28 récupérée avec succès Carte 29 récupérée avec succès Page 0 récupérée Écriture dans le fichier CSV... Écriture des données dans le fichier CSV... 0 écrit avec succès dans le fichier CSV... ``` Voici une capture d’écran de nos données CSV à l’aide d [‘ONLYOFFICE](https://www.onlyoffice.com/). L’image ne s’affiche pas Raisons possibles - Le fichier image est peut-être corrompu - Le serveur hébergeant l’image est indisponible - Le chemin d’accès à l’image est incorrect - Le format de l’image n’est pas pris en charge ## Autre approche : Jeux de données Si vous ne souhaitez pas coder un Scraper ou si vous avez besoin de données à plus grande échelle, pensez à utiliser [les jeux de données structurés de Tripadvisor](/products/datasets/tripadvisor). Nos jeux de données fournissent des informations bien organisées et de haute qualité, adaptées à vos besoins, vous permettant d’analyser les tendances en matière de voyage, de surveiller les prix de vos concurrents et d’optimiser l’expérience client sans effort. Grâce à un ensemble de données Tripadvisor, vous pouvez accéder à des points de données clés tels que les noms d’hôtels, les avis, les notes, les équipements, les prix, etc. Toutes ces données sont fournies dans des formats flexibles (par exemple, JSON, CSV, Parquet) et mises à jour selon un calendrier adapté à votre flux de travail. Mieux encore, ces jeux de données sont 100 % conformes et évolutifs, ce qui vous permet de gagner du temps et d’économiser des ressources tout en garantissant leur exactitude. **Principaux avantages :** - Accédez à tous les points de données importants de Tripadvisor sans rencontrer de blocages. - Adaptez les jeux de données à vos besoins spécifiques grâce à des filtres et à un formatage personnalisé. - Automatisez la livraison des données vers des plateformes telles que Snowflake, S3 ou Azure. Concentrez-vous sur l’analyse des données, pas sur leur collecte : laissez-nous nous occuper de la partie difficile. Découvrez dès aujourd’hui nos Jeux de données Tripadvisor ! --- ## [](#Conclusion)Conclusion Des défis JavaScript au [contenu entièrement dynamique](/blog/how-tos/scrape-dynamic-websites-python), Tripadvisor peut être très difficile à scraper. Maintenant que vous avez terminé notre guide, cela devrait être un peu plus facile. À ce stade, vous devriez comprendre que vous pouvez utiliser Selenium pour contrôler un navigateur à la fois localement et à distance. Avec les navigateurs headless (comme Selenium), vous avez également la possibilité de faire une capture d’écran de vos données. Cela facilite grandement le débogage de notre Scraper. Vous savez comment extraire les données des hôtels et vous savez comment écrire un fichier CSV à l’aide du bon vieux Python, sans avoir à installer quoi que ce soit d’autre ! Si vous souhaitez effectuer un scraping à grande échelle, Bright Data propose une multitude de produits pour vous aider. Le Navigateur de scraping vous offre tous les meilleurs outils pour toutes les tâches liées au scraping. Vous pouvez contrôler un vrai navigateur avec une connexion Proxy stable et le navigateur sans interface graphique de votre choix. Vous n’aurez plus jamais à vous soucier des CAPTCHA ! Vous pouvez également choisir la meilleure façon d’obtenir des données : achetez un ensemble de données Tripadvisor prêt à l’emploi. Inscrivez-vous dès maintenant pour commencer votre essai gratuit ! Contacter ventesEssai gratuit![google social icon](/wp-content/themes/brightdata/assets/images/ic_google.svg) Table des matières Dedicated Scraper APIs & No-Code Scrapers Over 1000 scrapers for all popular domains. Simplify your web scraping. [See pricing](/pricing/web-scraper "See pricing") Just want data? Skip scraping. Hundreds of ready-to-use datasets from all popular domains. [See pricing](/pricing/datasets "See pricing") [ ](https://news.ycombinator.com/submitlink?t=Comment+extraire+des+donn%C3%A9es+de+Tripadvisor+avec+Python&u=https://brightdata.fr/blog/donnees-web/how-to-scrape-tripadvisor) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Comment+extraire+des+donn%C3%A9es+de+Tripadvisor+avec+Python&url=https://brightdata.fr/blog/donnees-web/how-to-scrape-tripadvisor) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Comment+extraire+des+donn%C3%A9es+de+Tripadvisor+avec+Python&url=https://brightdata.fr/blog/donnees-web/how-to-scrape-tripadvisor) ## Vous pourriez aussi être intéressé par [ ![OpenHuman with Bright Data](https://media.brightdata.fr/2026/09/OpenHuman-with-Bright-Data.png) ](https://brightdata.fr/blog/ai/openhuman-with-bright-data "Accès Web Prêt pour la Production dans OpenHuman via le CLI Bright Data") [AI ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.fr/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Accès Web Prêt pour la Production dans OpenHuman via le CLI Bright Data Intégrez le CLI Bright Data avec OpenHuman pour permettre un accès web prêt pour la production et la collecte de données pour les agents IA. 09-Sep-2026 14 min de lecture ](https://brightdata.fr/blog/ai/openhuman-with-bright-data) [ ![Multimodal Web Scraping with MiniMax](https://media.brightdata.fr/2026/09/Multimodal-Web-Scraping-with-MiniMax.png) ](https://brightdata.fr/blog/donnees-web/multimodal-web-scraping-with-minimax "Scraping Web Multimodal avec MiniMax") [Données Web ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.fr/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Scraping Web Multimodal avec MiniMax Associez Bright Data Web Unlocker avec la vision MiniMax M3 pour extraire des données structurées à partir d’images et de captures d’écran de pages web. 09-Sep-2026 5 min de lecture ](https://brightdata.fr/blog/donnees-web/multimodal-web-scraping-with-minimax) [ ![The 10 Best CLI Tools for Codex in 2026](https://media.brightdata.fr/2026/08/The-10-Best-CLI-Tools-for-Codex-in-2026.png) ](https://brightdata.fr/blog/ai/best-cli-tools-for-codex "Les 10 meilleurs outils CLI pour Codex en 2026 – Testés & Classés") [AI ![Daniel Shashko](https://media.brightdata.fr/2022/04/Daniel-Shashko-2-50x50.png) Daniel Shashko Web Data & AI Expert ### Les 10 meilleurs outils CLI pour Codex en 2026 – Testés & Classés Les 10 outils CLI qui rendent Codex plus rapide et plus capable, en commençant par le Bright Data CLI pour un accès web réel depuis l’intérieur du sandbox. 06-Sep-2026 24 min de lecture ](https://brightdata.fr/blog/ai/best-cli-tools-for-codex)