Le web scraping avec Python : guide pour débutants

Apprenez à faire du web scraping avec Python afin de recueillir rapidement des données sur plusieurs sites web, ce qui vous permet d’économiser du temps et des efforts.
Gal El Al of Bright Data
Gal El Al | Director of Support
29-Nov-2022

Le web scraping avec Python vous permet de collecter efficacement des points de données pertinents et ainsi de disposer des outils nécessaires pour faire votre travail.

6 raisons d’utiliser Python pour le web scraping

Python est l’un des langages de programmation les plus connus, ce qui le rend avantageux pour de nombreux développeurs. Il possède de nombreuses fonctionnalités spécifiques qui en font un choix privilégié pour la collecte de données et l’automatisation du web scraping, notamment :

1. Simplicité : Python est un langage de programmation clair et direct qui n’inclut pas trop de caractères non alphabétiques, contrairement à certains autres langages. Cette simplicité permet aux développeurs d’apprendre et de comprendre plus facilement qu’avec d’autres langages.

2. Des bibliothèques étendues : Python dispose d’un grand nombre de bibliothèques (NumPy, Matlpotlib, Pandas, etc.) qui permettent aux développeurs de faire du web scraping et de manipuler facilement des jeux de données très divers.

3. Saisie rapide : Python n’impose pas aux développeurs de définir ou de catégoriser les types de données des variables. Au lieu de cela, les variables peuvent être utilisées directement chaque fois que cela est nécessaire, ce qui réduit les risques de confusion et permet de gagner du temps.

4. La syntaxe est facile à comprendre : contrairement à d’autres langages de programmation, la syntaxe de Python est très similaire à celle de l’anglais ordinaire, donc facile à comprendre. Les indentations utilisées dans la syntaxe Python peuvent aider les développeurs à discerner différentes parties et blocs dans le code.

5. Rapide : Python permet aux développeurs d’écrire du code simple pour des tâches complexes. Les développeurs ne veulent pas passer trop de temps à écrire du code alors que le but du web scraping est précisément de minimiser les efforts inutiles. Avec Python, cela devient possible.

6. Familiarité : Python est l’un des langages de programmation les plus connus. Cela a permis l’apparition d’une communauté de développeurs capables de fournir des réponses en cas de questions ou de problèmes susceptibles de se poser tout au long du processus d’écriture du code.

Comment fonctionne le web scraping avec Python

Une fois que le code est écrit et exécuté, une requête de scraping est envoyée au site web de votre choix. Si la requête est approuvée, le serveur envoie les données souhaitées, ce qui vous permet de lire la page HTML ou XML. Le code analyse alors automatiquement la page HTML ou XML, recherche et analyse les données souhaitées.

Les 5 étapes de base du web scraping avec Python :

Étape 1 : choisissez l’URL de laquelle vous souhaitez extraire des données

Étape 2 : lisez la page et trouvez les données que vous souhaitez recueillir

Étape 3 : écrivez le code

Étape 4 : exécutez le code pour extraire les données

Étape 5 : stockez les données au format requis

Il est important de garder à l’esprit que, si certains sites autorisent le web scraping sans restriction, d’autres peuvent vous empêcher d’en faire. Afin de savoir si un site web bloque le web scraping, vous pouvez vérifier le fichier « robot.txt » du site en question. Vous pouvez trouver ce fichier en ajoutant « /robots.txt » à l’URL du site dont vous souhaitez extraire des données. Par exemple, si vous souhaitez extraire des données du site kayak.com, vous devez taper www.kayak.com/robot.txt dans la barre d’adresse

Utilisation des bibliothèques Python pour le web scraping

Python peut être utilisé pour des applications très diverses, chacune d’entre elles faisant intervenir une bibliothèque Python différente. Vous pouvez utiliser les bibliothèques suivantes pour le web scraping :

Selenium : Il s’agit d’une bibliothèque de web testing utilisée pour automatiser les actions des navigateurs.

Beautiful Soup : Il s’agit d’une bibliothèque utilisée pour analyser les documents HTML et XML. Cette bibliothèque crée des « arborescences d’analyse », ce qui facilite l’extraction de données

Pandas : Il s’agit d’une bibliothèque utilisée pour la manipulation et l’analyse de données. Cette bibliothèque extrait et stocke les données au format de votre choix.

Inspection du site

Une fois que vous avez choisi le site web duquel vous souhaitez extraire des jeux de données, la première étape consiste à identifier les liens qui mènent aux fichiers que vous souhaitez télécharger. Il existe de nombreuses couches de « balises » ou de code sur un site donné, et toutes ces informations ne vous concernent pas. L’inspection de la page nous permet de déterminer où se trouvent les données que vous voulez extraire.

Pour inspecter la page, cliquez avec le bouton droit de la souris sur le site, puis cliquez sur « Inspect » dans le menu déroulant. Une fois que vous avez cliqué sur « Inspect », vous verrez s’ouvrir une boîte avec du code brut.

Cliquez avec le bouton droit de la souris pour afficher le menu déroulant, puis choisissez « Inspect » pour inspecter l’élément, en l’occurrence le siège auto pour bébé mesa.
Source des images :  snugglebugz.ca
Inspection de l’élément de produit pour trouver le code qui vous aidera à savoir où commencer l’analyse
Source des images :  snugglebugz.ca

3 étapes pour écrire du code en Python

Étape 1 : Pour commencer, vous devez importer la bibliothèque Selenium :

  • Sur Selenium, importez webdriver

Étape 2 : Définissez les informations d’identification et les paramètres pour exécuter Selenium :

  • Définissez les informations d’identification du proxy. Ici, nous avons utilisé le Proxy Manager de Bright Data
  • Chemin d’accès au pilote qui exécutera Chrome.
  • Définissez les options de Selenium pour utiliser le proxy.
  • Définissez l’URL cible sur laquelle vous voulez effectuer votre tâche de scraping.

Remarque : vous pouvez envoyer des en-têtes avec votre requête pour mieux simuler le comportement « humain » et éviter d’être pris pour un bot.

Étape 3 : exécutez votre code. Selenium ouvre l’URL cible, stocke la source de la page dans une variable, puis l’écrit dans un fichier appelé « output1.html ». Une fois cette opération terminée, le pilote se ferme.

script python utilisant le webdriver sur Selenium pour extraire des données

Après avoir extrait les données, vous pouvez les stocker sous un format spécifique. Ce format varie selon les objectifs de vos activités de web scraping. Après avoir modifié le format, réexécutez le code dans son intégralité. Vous pouvez effectuer une itération sur les données que vous avez collectées et extraire les informations exactes dont vous avez besoin.

En résumé

Le web scraping avec Python peut sembler compliqué ; cet article a pour but d’en faire une tâche rapide et facile pour les novices. Que vous collectiez des données de tarification, que vous fassiez des recherches sur vos concurrents, des activités de protection de marque ou toutes sortes d’autres tâches orientées données, le web scraping avec Python peut être un outil puissant pour vous fournir les informations dont vous avez besoin de manière simple et directe.

FAQ

Le web scraping et le web crawling sont-ils des disciplines de la science des données ? Oui, le web scraping et le web crawling sont des disciplines de la science des données. Le web scraping et le web crawling servent de base à tous les autres produits dérivés pouvant être obtenus à partir de données structurées et non structurées. Cela comprend les analyses, les modèles/résultats algorithmiques, les informations et les « connaissances applicables ». Comment extraire des données spécifiques d’un site web avec Python ? L’extraction des données d’un site web avec Python implique l’inspection de la page de votre URL cible, l’identification des données que vous souhaitez extraire, l’écriture/l’exécution du code d’extraction de données, et enfin le stockage des données au format souhaité. Comment construire un web scraper avec Python ? La première étape pour construire un web scraper avec Python est d’utiliser des méthodes de chaîne afin d’analyser les données du site web, puis d’analyser les données du site web à l’aide d’un analyseur HTML, et enfin d’interagir avec les formulaires/composants nécessaires sur le site web. Quelle est la meilleure bibliothèque basée sur Python pour le web scraping et le web crawling ? Vous devrez certainement travailler avec la bibliothèque standard de Python (avec urllib, en incluant des outils Python permettant de travailler avec des URL spécifiques, tels qu’urlopen(), ce qui permet aux utilisateurs d’ouvrir des URL cibles dans le programme de leur choix).
Gal El Al of Bright Data
Gal El Al | Director of Support

Head of Support at Bright Data with a demonstrated history of working in the computer and network security industry. Specializing in billing processes, technical support, quality assurance, account management, as well as helping customers streamline their data collection efforts while simultaneously improving cost efficiency.

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