--- title: "Scraping web : Python ou PHP ?" slug: python-vs-php date: 2026-02-17T09:07:03+00:00 modified: 2026-02-17T09:07:05+00:00 permalink: https://brightdata.fr/blog/donnees-web/python-vs-php type: blog --- [ Blog ](https://brightdata.fr/blog "Blog") / [Données Web](https://brightdata.fr/blog/donnees-web) [Données Web](https://brightdata.fr/blog/donnees-web) # Scraping web : Python ou PHP ? Découvrez quelle langue offre une expérience de Scraping web plus efficace et plus facile à maintenir. 4 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) ![PHP vs Python blog image](https://media.brightdata.fr/2024/12/PHP-vs-Python-blog-cover.svg) Python est de loin le langage de Scraping web dominant à travers le monde. Cela n’a pas toujours été le cas. À la fin des années 1990 et au début des années 2000, le Scraping web était presque exclusivement réalisé en [Perl](/blog/web-data/web-scraping-with-perl) et [PHP](/blog/how-tos/web-scraping-php). Aujourd’hui, nous allons comparer Python à l’un des titans du développement web du passé, PHP. Nous passerons en revue certaines différences entre les deux langages et nous verrons lequel offre la meilleure expérience de Scraping web. ## [](#Prerequisites)Prérequis Si vous décidez de suivre ce tutoriel, vous devrez avoir installé Python et PHP. Cliquez sur les liens de téléchargement respectifs et suivez les instructions correspondant à votre système d’exploitation. - Python - PHP Vous pouvez vérifier votre installation de chacun d’eux à l’aide des commandes suivantes. **Python** ```none python --version ``` Vous devriez obtenir un résultat similaire à celui-ci. ```none Python 3.10.12 ``` **PHP** ```none php --version ``` Voici le résultat. ```none PHP 8.3.14 (cli) (compilé le 25 novembre 2024 à 18:07:16) (NTS) Copyright (c) The PHP Group Moteur Zend v4.3.14, Copyright (c) Zend Technologies avec Zend OPcache v8.3.14, Copyright (c), par Zend Technologies ``` **Une compréhension de base des deux langages serait utile, mais ce n’est pas une exigence. En fait, je n’avais jamais écrit de code PHP jusqu’à présent !** ## Comparaison entre Python et PHP pour le Scraping web Avant de créer notre projet, nous devons examiner chacun de ces langages plus en détail. - **Syntaxe**: Python a une syntaxe plus lisible et largement adoptée, en particulier dans la communauté des données. - **Bibliothèque standard**: les deux langages offrent des bibliothèques standard riches. - **Cadres de scraping**: Python dispose d’un choix beaucoup plus large de cadres de scraping. - **Performances**: PHP tend à offrir des vitesses plus élevées, car il a été conçu pour fonctionner sur le Web. - **Maintenance**: Python est généralement plus facile à maintenir grâce à sa syntaxe claire et au soutien important de sa communauté. **Caractéristique****Python****PHP**Facilité d’utilisationAdapté aux débutants et facile à apprendrePlus difficile pour les développeurs débutantsBibliothèque standardRiche et complèteRiche et complèteOutils de scrapingNombreux outils de scraping tiersÉcosystème beaucoup plus restreintPrise en charge des donnéesConçu pour le traitement des donnéesBibliothèques et outils de base disponiblesCommunautéGrandes communautés et assistanceCommunautés plus petites avec assistance limitéeMaintenanceFacile à entretenir, utilisation répandueDifficile, les programmeurs sont difficiles à trouver## [](#What-to-Scrape)Que scraper ? Comme il s’agit uniquement d’une démonstration et que nous voulons un site qui reste cohérent pour l’évaluation comparative, nous allons utiliser [quotes.toscrape.com](https://quotes.toscrape.com). Ce site nous offre un contenu cohérent et ne bloque pas les Scrapers. Il est parfait pour les cas de test. Dans l’image ci-dessous, vous pouvez voir l’un des éléments *de citation* sur la page. Il s’agit d’une `balise div` avec la classe `quote`. Nous devons d’abord trouver tous ces éléments. ![inspecting the quote on quotes to scrape](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-84.png)Une fois que nous avons trouvé toutes les cartes de citations sur la page, nous devons extraire les éléments individuels de chacune d’elles. Le texte est intégré dans un élément `span` avec la classe `text`. ![inspecting the text span of the quote](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-85.png)Nous devons maintenant trouver l’auteur. Celui-ci se trouve dans un `petit` élément avec la classe `author`. ![Inspecting the author on quotes to scrape](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-86.png)Enfin, nous allons extraire les balises. Elles se trouvent à l’intérieur `d'éléments` avec la classe `tag`. ![The tags inside the tag class](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-87.png)**Maintenant que nous savons quelles données nous voulons, nous sommes prêts à commencer.** ## [](#Getting-Started)Pour commencer Il est maintenant temps de tout configurer. Nous aurons besoin de quelques dépendances avec Python et PHP. **Python** Pour Python, nous devons installer [Requests et BeautifulSoup](/blog/how-tos/beautiful-soup-web-scraping). Nous pouvons les installer tous les deux avec `pip`. ```none pip install requests ``` ```none pip install beautifulsoup4 ``` **PHP** Apparemment, toutes ces dépendances sont censées être préinstallées avec PHP. Cependant, lorsque j’ai voulu les utiliser, elles ne l’étaient pas. ```none sudo apt install php-curl ``` ```none sudo apt install php-xml ``` **Une fois nos dépendances installées, nous sommes prêts à commencer à coder.** ### [](#Scraping-the-Data)Récupération des données J’ai commencé par écrire le Scraper suivant en Python. Le code ci-dessous effectue une série de requêtes sur [quotes.toscrape.com](http://quotes.toscrape.com). Il extrait le texte, le nom et l’auteur de chaque citation. Une fois toutes les citations récupérées, nous les écrivons dans un fichier JSON. N’hésitez pas à le copier/coller dans votre propre fichier Python. **Python** ```none import requests from bs4 import BeautifulSoup import json page_number = 1 output_json = [] while page_number <= 5: response = requests.get(f"https://quotes.toscrape.com/page/{page_number}") soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") divs = soup.select("div[class='quote']") for div in divs: tags = [] quote_text = div.select_one("span[class='text']").text author = div.select_one("small[class='author']").text tag_holders = div.select("a[class='tag']") for tag_holder in tag_holders: tags.append(tag_holder.text) quote_dict = { "author": author, "quote": quote_text.strip(), "tags": tags } output_json.append(quote_dict) page_number+=1 with open("quotes.json", "w") as file: json.dump(output_json, file, indent=4) print("Récupération terminée. Citations enregistrées dans quotes.json.") ``` - Tout d’abord, nous définissons les variables pour `page_number` et `output_json`. - `while page_number <= 5` indique au Scraper de continuer son travail jusqu’à ce que nous ayons scrapé 5 pages. - `response = requests.get(f"https://quotes.toscrape.com/page/{page_number}")` envoie une requête à la page sur laquelle nous nous trouvons. - Nous trouvons tous nos éléments `div` cibles avec `divs = soup.select("div[class='quote']")`. - Nous parcourons les `divs` et extrayons leurs données : - `quote_text`: `div.select_one("span[class='text']").text` - `author`: `div.select_one("small[class='author']").text` - `tags`: nous trouvons tous les éléments `tag_holder`, puis nous extrayons leur texte individuellement. - Une fois que nous avons terminé, nous enregistrons le tableau `output_json` dans un fichier et `affichons` un message dans le terminal à l’aide de la fonction `print()`. Voici des captures d’écran de certaines de nos exécutions. Nous avons effectué davantage d’exécutions, mais par souci de concision, nous utiliserons ici un échantillon de 3 exécutions. L’exécution 1 a pris 11,642 secondes. ![Python run #1 - took 11.642 seconds](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-88.png)L’exécution 2 a pris 11,413 secondes. ![Python run #2 - took 11.413 seconds](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-89.png)L’exécution 3 a pris 10,258 secondes. ![Python run #3 - took 10.258 seconds](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-90.png)Notre temps d’exécution moyen avec Python est de 11,104 secondes. **PHP** Après avoir écrit le code Python, j’ai demandé à ChatGPT de le réécrire pour moi en PHP. Au départ, le code ne fonctionnait pas, mais après quelques modifications mineures, il était utilisable. ```none loadHTML($response); $xpath = new DOMXPath($dom); $quoteDivs = $xpath->query("//div[@class='quote']"); foreach ($quoteDivs as $div) { $quoteText = $xpath->query(".//span[@class='text']", $div)->item(0)->textContent ?? ""; $author = $xpath->query(".//small[@class='author']", $div)->item(0)->textContent ?? ""; $tagElements = $xpath->query(".//a[@class='tag']", $div); $tags = []; foreach ($tagElements as $tagElement) { $tags[] = $tagElement->textContent; } $outputJson[] = [ "author" => trim($author), "quote" => trim($quoteText), "tags" => $tags ]; } $pageNumber++; } $jsonData = json_encode($outputJson, JSON_PRETTY_PRINT | JSON_UNESCAPED_UNICODE); file_put_contents("quotes.json", $jsonData); echo "Récupération terminée. Citations enregistrées dans quotes.json.n"; ``` - Comme dans le code Python, nous commençons par les variables `pageNumber` et `outputJson`. - Nous utilisons une boucle `while` pour maintenir la durée d’exécution du scraping proprement dit : `while ($pageNumber <= 5)`. - `$ch = curl_init($url);` configure notre requête HTTP. Nous utilisons `curl_setopt()` pour suivre les redirections. - `$response = curl_exec($ch);` exécute la requête HTTP. - `$dom = new DOMDocument();` configure un nouvel objet `DOM` que nous pouvons utiliser. Cela s’apparente à l’utilisation de `BeautifulSoup()` précédemment. - Nous obtenons nos `divs` en utilisant leur Xpath au lieu de leur sélecteur CSS : `$quoteDivs = $xpath->query("//div[@class='quote']");` - `$quoteText = $xpath->query(".//span[@class='text']", $div)->item(0)->textContent ?? "";` renvoie le texte de chaque citation. - `$author = $xpath->query(".//small[@class='author']", $div)->item(0)->textContent ?? "";` nous donne l’auteur. - Nous obtenons nos `balises` en recherchant à nouveau tous les éléments de balise et en les parcourant à l’aide d’une boucle afin d’extraire leur texte. - Enfin, lorsque tout est terminé, nous enregistrons notre sortie dans un fichier json et affichons un message à l’écran. Voici les résultats de notre exécution avec PHP. L’exécution 1 a pris 11,351 secondes. ![PHP run #1 - took 11.351 seconds](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-91.png)L’exécution 2 a pris 9,846 secondes. ![PHP run #2 - took 9.846 seconds](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-92.png)L’exécution 3 a pris 9,795 secondes. ![PHP run #3 - took 9.795 seconds](https://media.brightdata.fr/2024/12/image-93.png)Notre moyenne PHP était de 10,33 secondes. **Après d’autres tests, PHP a continué à donner des résultats plus rapides… Parfois jusqu’à 7 secondes !** ## Envisagez d’utiliser Bright Data Si les sections ci-dessus vous ont interpellé, écrivez des Scrapers web ! Lorsque vous extrayez des données pour gagner votre vie, ce sont des codes comme ceux que vous voyez ci-dessus que vous écrivez tout le temps ! Nous proposons une gamme de produits qui peuvent rendre vos scrapers plus robustes.[Le Navigateur de scraping](/products/scraping-browser)vous offre un navigateur distant avec intégration Proxy et rendu JavaScript intégrés. Si vous souhaitez simplement des proxys et [la Résolution de CAPTCHA](/products/web-unlocker/captcha-solver) sans navigateur, utilisez[Web Unlocker](/products/web-unlocker). **Les Scrapers ne conviennent pas à tout le monde.** Si vous souhaitez simplement obtenir vos données et passer à autre chose, jetez un œil à nos Jeux de données.*Nous nous chargeons du scraping à votre place.*Découvrez nos[Jeux de données prêts à l’emploi](/products/datasets). Nos Jeux de données les plus populaires sont LinkedIn, Amazon, Crunchbase, Zillow et Glassdoor. Vous pouvez consulter gratuitement des exemples de données et télécharger des rapports au format CSV ou JSON. ## [](#Conclusion)Conclusion Avec une vitesse moyenne de 11,104 secondes en Python et de 10,33 secondes en PHP, notre scraper PHP était systématiquement plus rapide que le scraper Python. Cela pourrait s’expliquer en partie par la latence du serveur, mais lors de tests supplémentaires, PHP a continué à battre Python à presque chaque exécution. Si PHP est clairement battu en termes de vitesse, ce n’est pas tout à fait vrai en ce qui concerne la syntaxe. De nos jours, peu de développeurs sont à l’aise avec la syntaxe utilisée dans des langages tels que PHP ou Perl. Ce sont les langages de script d’antan. De plus, votre équipe n’est peut-être pas à l’aise avec PHP. Il faut un type particulier de codeur pour écrire ce genre de code en permanence et maintenir les applications héritées en état de fonctionnement. Passez à la vitesse supérieure avec Bright Data. Inscrivez-vous dès maintenant et commencez 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=Scraping+web+%3A+Python+ou+PHP+%3F&u=https://brightdata.fr/blog/donnees-web/python-vs-php) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Scraping+web+%3A+Python+ou+PHP+%3F&url=https://brightdata.fr/blog/donnees-web/python-vs-php) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Scraping+web+%3A+Python+ou+PHP+%3F&url=https://brightdata.fr/blog/donnees-web/python-vs-php) ## 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)