La convergence du cloud computing, de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML) a ouvert aux entreprises de nouvelles opportunités pour effectuer des analyses avancées afin de générer des résultats commerciaux. Toutefois, pour tirer parti de ces technologies, vous devez disposer de gros volumes de données pour alimenter des algorithmes prédictifs et analytiques.
C’est là que le web scraping entre en jeu. Le web scraping est le processus de collecte de données brutes sur des sites web à des fins d’analyse. Ces données peuvent être utilisées pour prendre des décisions éclairées et, avec l’aide de langages de programmation, et leur extraction peut être automatisée pour économiser du temps et des ressources.
Cette synthèse compare les cinq langages les plus souvent utilisés pour le web scraping : JavaScript, Python, Ruby, PHP et C++. Ces langages ont été choisis en raison de leur flexibilité, de leurs performances, de leur facilité de configuration et de l’assistance proposée par la communauté des développeurs.
Commençons par JavaScript, le langage sur lequel reposent la plupart des structures web modernes.
JavaScript
JavaScript est un langage de programmation polyvalent et largement utilisé, qui est considéré à juste titre comme l’une des meilleures options en matière de web scraping. Cela est principalement dû au nombre impressionnant de bibliothèques et d’outils disponibles dans l’écosystème JavaScript ainsi qu’au soutien fourni par sa communauté très dynamique.
Jetez un coup d’œil à quelques-unes des raisons qui font de JavaScript un choix populaire pour le web scraping :
Flexibilité
L’intégration transparente de JavaScript avec le code HTML le rend facile à utiliser côté client. En outre, grâce à Node.js, le déploiement d’un web scraper côté serveur est tout aussi simple. Sa flexibilité de travail côté client comme côté serveur permet aux développeurs de choisir le chemin le plus approprié pour leur projet, ce qui constitue un avantage évident.
Performances
En termes de performances, JavaScript est à la hauteurs de vos attentes. Au fil des ans, des améliorations significatives ont été apportées afin de minimiser l’utilisation de ressources côté client et côté serveur. Les moteurs Open Source tels que V8 sont la preuve de cet effort et font de JavaScript un bon choix pour les applications de web scraping. En outre, la capacité de JavaScript à gérer des opérations asynchrones en fait un choix idéal pour les applications de web scraping sur de gros volumes de données, car JavaScript peut traiter plusieurs requêtes simultanément sans compromettre vos performances et votre efficacité.
Courbe d’apprentissage
JavaScript a une courbe d’apprentissage relativement douce, notamment par rapport à certains autres langages de programmation. Sa syntaxe est facile à comprendre, ce qui en fait un choix populaire pour les novices comme pour les développeurs expérimentés. En outre, la documentation très fournie de ce langage et la panoplie étendue de ressources d’apprentissage dont il bénéficie permettent même aux programmateurs peu expérimentés d’en comprendre rapidement les fondamentaux.
Assistance dans la communauté des développeurs
La communauté JavaScript est très dynamique et grandit en permanence, ce qui offre aux développeurs des opportunités d’assistance et de collaboration très précieuses. Grâce au réseau étendu de professionnels expérimentés du JavaScript, les nouveaux arrivants peuvent trouver rapidement des réponses à leurs questions, résoudre leurs problèmes et obtenir des conseils sur les meilleures pratiques recommandées. Cette prise en charge communautaire étendue favorise non seulement la croissance et le développement de l’écosystème JavaScript, mais ouvre également la voie à des solutions innovantes de web scraping.
Bibliothèques de web scraping
JavaScript offre un choix impressionnant de bibliothèques de web scraping, ce qui simplifie les processus de web scraping et en améliore l’efficacité. Parmi ces bibliothèques, citons notamment Axios, Cheerio, Puppeteer et Playwright ; chacune d’elles répond à des exigences et des préférences différentes en matière de web scraping. Les développeurs peuvent tirer parti des divers outils et fonctionnalités proposés par ces bibliothèques, ce qui simplifie le processus de web scraping et facilite l’extraction et la manipulation de données issues de sources multiples.
Par exemple, voici un extrait de code qui montre comment utiliser Puppeteer pour extraire le titre d’une page web :
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://example.com');
const pageTitle = await page.evaluate(() => {
return document.title;
});
console.log(`Title of the webpage: ${pageTitle}`);
await browser.close();
})();
Comme vous pouvez le voir, Puppeteer lance un navigateur, navigue jusqu’à example.com, extrait le titre de la page, l’affiche sur la console et ferme le navigateur.
JavaScript, avec HTML et CSS, sont les trois principales technologies qui alimentent le web moderne. Il n’est donc pas surprenant que JavaScript soit l’une des meilleures options en matière de web scraping. Sa flexibilité, sa courbe d’apprentissage douce, et sa panoplie de bibliothèques de web scraping sont des points forts qui le distinguent des autres langages, tels que C++ et PHP. De ce point de vue, il remporterait haut la main ce tour d’horizon si Python n’était pas sur la liste.
Pour en savoir plus, lisez ce guide du web scraping avec JavaScript.
Python
Python est un langage généraliste qui excelle dans plusieurs domaines. Ses structures sont largement utilisées pour la création de sites web, l’automatisation de tâches complexes, le travail sur des projets d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique – et, comme vous pouvez l’imaginer, l’exécution d’analyses de données et de tâches de web scraping. Comme vous le verrez plus tard, la popularité de Python est due à sa syntaxe simple, qui le rend facile à apprendre et à utiliser, à sa communauté dynamique et à sa polyvalence.
Flexibilité
Python est naturellement polyvalent. Il est difficile d’imaginer un projet ou une application où il ne pourrait pas être utilisé. Par conséquent, on rencontre régulièrement Python dans des frameworks côté serveur, comme Django. En outre, grâce aux compilateurs Python-to-JavaScript tels que Pyjamas, Python peut également être facilement utilisé côté client. C’est précisément cette adaptabilité qui fait de Python une option de qualité pour les projets de web scraping. Certains affirmeront même qu’il est pratiquement au même niveau que JavaScript en ce qui concerne sa flexibilité globale.
Performances
La prise en charge du multithreading et du multitraitement de Python lui permet de traiter et de manipuler de gros volumes de données, ce qui en fait un choix idéal pour le web scraping.
En outre, comme vous allez bientôt l’apprendre, Python a de nombreuses bibliothèques conçues spécialement pour le web scraping. Cela garantit des performances élevées pour les applications d’extraction et d’analyse de données.
Courbe d’apprentissage
L’un des aspects les plus attrayants de Python est sa convivialité pour les novices. La syntaxe simple et intuitive du langage le rend accessible aux développeurs de tous les niveaux. Cette courbe d’apprentissage douce est encore renforcée par la documentation complète de Python, qui fournit des conseils et des instructions clairs pour faire en sorte que les nouveaux venus puissent saisir rapidement les concepts fondamentaux du langage et commencer à construire leurs propres projets de web scraping.
Assistance dans la communauté des développeurs
La communauté Python est réputée pour le soutien qu’elle procure, car elle offre aux développeurs une mine de ressources et de connaissances pour les aider dans leurs projets. Cet environnement favorable favorise la collaboration et garantit aux développeurs Python un accès permanent à des techniques et à des solutions de pointe. En outre, l’engagement de la communauté Python à promouvoir la croissance et le développement de ce langage a contribué à conserver son rang parmi les meilleurs langages de programmation dans le monde.
Bibliothèques de web scraping
Python offre un choix complet de bibliothèques de web scraping, qui permettent aux développeurs de créer des solutions personnalisées adaptées à leurs besoins spécifiques. Parmi ces bibliothèques de web scraping, citons notamment Beautiful Soup, lxml, Scrapy, Requests et Selenium. Ces bibliothèques offrent une panoplie étendue de fonctionnalités, de l’analyse HTML simple à l’extraction et à la manipulation avancées de contenus web. Cela renforce encore l’attrait de Python en tant que langage de prédilection pour les projets de web scraping.
Voici un exemple de web scraping utilisant les bibliothèques Beautiful Soup et Requests. Comme dans le cas précédent, ce code permet d’extraire le titre d’une page web :
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
title = soup.title.string
print("Webpage title:", title)
En l’occurrence, la bibliothèque Requests est utilisée pour extraire le contenu de la page web, que Beautiful Soup analyse par la suite. Enfin, Beautiful Soup extrait et affiche le titre de la page web.
Comme vous pouvez le voir, Python offre essentiellement les mêmes avantages que JavaScript. Il s’agit d’un langage polyvalent, facile à apprendre, qui bénéficie d’un vaste soutien communautaire et d’un choix étendu de bibliothèques de web scraping. De même, il fournit un bon niveau de performances pour les applications de web scraping – sans doute légèrement meilleur que JavaScript. Cependant, en dépit de la facilité d’utilisation de Python, vous aurez peut-être besoin d’un langage qui vous permet de créer instantanément un prototype de projet de web scraping. Si tel est le cas, Ruby est ce qu’il vous faut.
Pour en savoir plus, lisez ce guide du web scraping avec Python.
Ruby
Le surnom de Ruby, « le meilleur ami du programmeur », est amplement mérité. C’est parce que Ruby est un langage axé sur la simplicité, ce qui explique sa syntaxe concise et sa facilité d’utilisation. Ajoutez à cela son incroyable communauté et ses excellentes structures de web scraping, le résultat est un langage idéal pour toutes sortes de projets.
Découvrez ce qui fait de Ruby l’un des meilleurs langages pour le web scraping :
Flexibilité
Comme nous le disions, la simplicité est la priorité de Ruby. Cette simplicité facilite l’écriture de codes propres et faciles à entretenir. Cela permet en conséquence de modifier facilement ces codes et de les adapter aux besoins changeants d’un projet de web scraping. En outre, la facilité de Ruby à modifier des classes et à créer des méthodes pousse sa flexibilité à des niveaux difficiles à battre.
Performances
Grâce à sa fonction intégrée de récupération d’espace et à sa gestion avancée de la mémoire, Ruby offre un niveau de performances adéquat pour les applications de web scraping. Bien que ses performances ne correspondent pas tout à fait à celles de Python ou de JavaScript, Ruby compense la différence par sa polyvalence et sa flexibilité. En d’autres termes, pour les applications où la vitesse d’extraction des données n’est pas critique, Ruby offre un meilleur rapport effort-bénéfice, étant donné sa facilité de maintenance.
Courbe d’apprentissage
Ruby est bien connu pour sa syntaxe élégante et expressive, facile à apprendre et à comprendre. Cela en fait un excellent choix pour les novices qui cherchent à se lancer dans le web scraping comme pour les développeurs expérimentés qui veulent prototyper et implémenter rapidement leurs solutions de web scraping. En termes simples, la lisibilité, la simplicité et la documentation remarquable de Ruby permettent aux développeurs de se concentrer sur la tâche à accomplir plutôt que de s’enliser dans une syntaxe complexe.
Assistance dans la communauté des développeurs
Le dynamisme de la communauté Ruby est l’une de ses plus grandes forces. Vous pouvez trouver une multitude de groupes d’utilisateurs, de mailings, de conférences, de blogs, et même un serveur officiel Discord, qui propose de l’aide aux programmeurs expérimentés comme aux novices.
Dans l’ensemble, la nature collaborative de sa communauté est une raison forte d’utiliser Ruby dans votre prochain projet de web scraping.
Bibliothèques de web scraping
Ruby propose de nombreuses bibliothèques de web scraping ; les développeurs peuvent donc choisir celle qui correspond le mieux à leurs besoins. Parmi les bibliothèques Ruby de web scraping, citons notamment Nokogiri, Mechanize, httparty, Selenium-webdriver, OpenURI et Watir.
Voici un exemple de web scraping avec les bibliothèques Nokogiri et OpenURI. Là encore, l’objectif de ce code est d’extraire le titre d’une page web et de l’afficher sur la console :
require 'nokogiri'
require 'open-uri'
url = 'https://example.com'
html_content = open(url)
parsed_content = Nokogiri::HTML(html_content)
title = parsed_content.css('title').text
puts "The title of the webpage is: #{title}"
Comme dans la logique utilisée dans l’exemple de code Python, le programme appelle d’abord une bibliothèque (en l’occurrence, OpenURI) pour extraire le contenu d’example.com, puis utilise la bibliothèque Nokogiri pour trouver son titre et l’afficher sur la console.
Dans l’ensemble, Ruby est un langage idéal pour les développeurs novices comme pour les plus expérimentés, car il dispose d’une communauté unique et réactive, d’une courbe d’apprentissage douce, d’une pléthore de bibliothèques de web scraping et d’une polyvalence enviable. Ce remarquable ensemble de fonctionnalités n’est rivalisé que par un seul autre langage sur notre liste, à savoir PHP.
Pour en savoir plus, lisez ce guide consacré au web scraping avec Ruby.
PHP
PHP est un langage de script polyvalent côté serveur, qui existe depuis 1994. Il est en grande partie responsable de l’avènement du Web 2.0, dans la mesure où, grâce à PHP, le Web 2.0 a permis aux développeurs de gérer plus facilement des bases de données relationnelles et, par conséquent, de créer des sites web dynamiques et des plateformes de gestion de contenu, comme WordPress. C’est précisément cette flexibilité, cette fiabilité et ces capacités de gestion des données qui en font une option intéressante pour les projets de web scraping.
Flexibilité
PHP est connu pour sa flexibilité et son adaptabilité. Il s’intègre de manière transparente aux bases de données et aux serveurs web couramment utilisés par les développeurs web, notamment MySQL, PostgreSQL, Apache et Nginx. Cette flexibilité permet aux développeurs de créer des solutions de web scraping personnalisées, adaptées à leurs besoins spécifiques. En outre, la compatibilité de PHP avec diverses plateformes et systèmes d’exploitation, tels que Windows, MacOS et Linux, améliore encore sa polyvalence.
Performances
Bien que PHP ne soit pas aussi rapide que le reste des langages de programmation qui figurent dans cette liste, il offre malgré tout des performances satisfaisantes pour les tâches de web scraping. De plus, depuis la sortie de PHP 7 en 2015 et, plus récemment, de PHP 8 en 2020, le langage a connu des améliorations significatives au niveau de sa consommation de mémoire et de son temps d’exécution. Pour dire les choses simplement, les performances de PHP sont plus qu’adéquates pour la plupart des projets de web scraping où la vitesse et le volume des données ne sont pas des paramètres critiques.
Courbe d’apprentissage
Ruby, JavaScript et Python ont certes une syntaxe plus propre que PHP, mais il s’agit à la base de langages plus puissants qui cherchent à couvrir un éventail plus large de cas d’utilisation. PHP, en revanche, est web native ; ses objectifs sont plus restreints, ce qui en fait l’un des langages de programmation les plus faciles à apprendre. En outre, étant présent depuis longtemps sur le marché, PHP bénéficie d’une documentation complète et détaillée, qui permet aux programmeurs novices d’écrire des applications de web scraping facilement et rapidement.
Assistance dans la communauté des développeurs
PHP a également une communauté active de développeurs. Cette communauté fournit une assistance précieuse par le biais de forums, de blogs et de plateformes de réseaux sociaux, de sorte que les développeurs PHP peuvent facilement trouver de l’aide pour répondre à leurs questions et résoudre leurs problèmes.
Bibliothèques de web scraping
Il existe un certain nombre de bibliothèques PHP orientées web scraping. Parmi ces dernières, citons PHP Simple HTML DOM Parser, Guzzle, Panther, Httpful et cURL.
Voici un exemple de code utilisant la bibliothèque PHP Panther de Symfony pour extraire le titre d’une page web :
<?php
require 'vendor/autoload.php';
use Symfony\Component\Panther\Client;
function getTitle($url) {
$client = Client::createChromeClient();
$client->request('GET', $url);
$titleElement = $client->getCrawler()->filter('head > title');
$title = $titleElement->text();
$client->quit();
return $title;
}
$url = 'https://example.com';
$title = getTitle($url);
echo "The title of the website is: $title\n";
?>
Ce script initialise un client Panther, navigue jusqu’à l’URL spécifiée, extrait le titre, puis l’affiche.
Dans l’ensemble, PHP se distingue par sa facilité d’utilisation, sa courbe d’apprentissage douce et son intégration étroite avec les bases de données et les serveurs web utilisés par la plupart des développeurs web. Cela compense largement sa faiblesse relative au niveau de la vitesse. Cela étant, si votre projet nécessite un langage de web scraping haute performance, envisagez plutôt C++.
Pour en savoir plus, lisez ce guide du web scraping avec PHP.
C++
Comme les autres candidats de cette liste, C++ est un langage orienté objet de haut niveau. Cependant, et c’est là une différence capitale, C++ est probablement ce qui ressemble le plus à un langage machine natif pour le web scraping. Cela donne à C++ un avantage notable en termes de flexibilité et de vitesse ; en revanche, sa courbe d’apprentissage est plus raide.
Flexibilité
En matière de flexibilité, C++ est sans égal sur cette liste. Sa capacité à accéder à des ressources système de bas niveau en fait l’outil idéal pour tous les cas d’utilisation. Parmi les applications et systèmes d’exploitation écrits en C++, citons notamment MacOS X, Windows 10, Microsoft Office, Mozilla Firefox, Counter-Strike et Doom ; mais la liste complète serait infiniment plus longue. Cette flexibilité permet aux développeurs de créer des solutions de web scraping hautement personnalisables, qui sont également ultra-rapides. Toutefois, une telle flexibilité a un coût. Le prototypage en C++ est assez pénible car vous devez recompiler votre programme à chaque fois que en vous modifiez le code.
Performances
C++ est réputé pour sa vitesse exceptionnelle ; il s’agit en effet d’un langage compilé qui est directement traduit en code assembleur. En revanche, les langages interprétés, tels que Python, JavaScript, PHP, ou Ruby, nécessitent qu’un interpréteur lise et exécute le code, d’où une utilisation des ressources supérieure et des performances inférieures à celles de C++. Par exemple, dans certaines conditions, C++ peut être jusqu’à dix fois plus rapide que Python, ce qui n’est pas chose facile. Cela signifie que si votre projet nécessite des temps d’exécution rapides, C++ est votre meilleure option.
Courbe d’apprentissage
C++ est considéré comme l’un des langages de programmation les plus difficiles à apprendre. En effet, la programmation en C++ est proche de l’écriture d’un programme en langage machine. Elle exige en effet l’utilisation de structures complexes ainsi qu’une bonne compréhension du fonctionnement des ordinateurs. Cela dit, l’apprentissage de C++ est un bon investissement, car C++ permet aux développeurs de créer des applications avancées de web scraping pouvant s’exécuter sur n’importe quel machine.
Assistance dans la communauté des développeurs
Bien que C++ ne soit pas facile à apprendre, le nombre de ressources et de possibilités d’assistance offerts par sa communauté est impressionnant. Les géants du secteur tels que Microsoft, ainsi que les associations telles que C++ Alliance, veillent à offrir à la communauté des ressources de qualité qui facilitent l’apprentissage du C++. Dans l’ensemble, trouver des informations à jour et de l’assistance pour apprendre le C++ n’est pas un problème.
Bibliothèques de web scraping
C++ propose toute une panoplie de bibliothèques de web scraping, ce qui simplifie le processus de collecte et d’analyse des données web. Parmi ces bibliothèques, citons notamment libcurl, Boost.ASIO, htmlcxx et libtidy. Citons également Gumbo et cpprestsdk ; cependant, Gumbo est obsolète et cpprestsdk ne connaît plus guère de nouveaux développements.
Voici maintenant un exemple de code permettant d’extraire le titre d’une page web à l’aide des bibliothèques libcurl et htmlcxx :
#include <iostream>
#include <curl/curl.h>
#include <htmlcxx/html/ParserDom.h>
using namespace std;
using namespace htmlcxx;
size_t writeCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, void* userp) {
((string*)userp)->append((char*)contents, size * nmemb);
return size * nmemb;
}
string getWebContent(const string& url) {
CURL* curl;
CURLcode res;
string readBuffer;
curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
curl = curl_easy_init();
if (curl) {
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.c_str());
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, writeCallback);
curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &readBuffer);
res = curl_easy_perform(curl);
if (res != CURLE_OK) {
cerr << "curl_easy_perform() failed: " << curl_easy_strerror(res) << endl;
}
curl_easy_cleanup(curl);
}
curl_global_cleanup();
return readBuffer;
}
string parseTitle(const string& html) {
HTML::ParserDom parser;
tree<HTML::Node> dom = parser.parseTree(html);
tree<HTML::Node>::iterator it = dom.begin();
tree<HTML::Node>::iterator end = dom.end();
for (; it != end; ++it) {
if (it->tagName() == "title") {
return it->innerText();
}
}
return "";
}
int main() {
string url = "https://example.com";
string html = getWebContent(url);
string title = parseTitle(html);
cout << "Title: " << title << endl;
return 0;
}
Le code utilise libcurl pour extraire le contenu HTML d’example.com et htmlcxx pour analyser le HTML et extraire le texte de la balise title.
Dans l’ensemble, personne ne conteste le fait que C++ offre une flexibilité, des performances et une assistance communautaire inégalées. Cependant, si vous ne connaissez pas ce langage, il peut être plus simple de choisir Python ou PHP, qui sont plus faciles à apprendre et à utiliser.
Pour en savoir plus, lisez ce guide du web scraping avec C++.
Conclusion
Dans l’ensemble, chacun des cinq langages passés en revue ici a des avantages et des inconvénients spécifiques en matière de flexibilité, de performances, de facilité d’apprentissage, de soutien communautaire et de bibliothèques de web scraping.
JavaScript et Python se distinguent par leur flexibilité et leur facilité d’apprentissage, ce qui en fait un excellent choix pour les développeurs novices comme pour les plus expérimentés. En outre, ces deux langages bénéficient d’un soutien communautaire étendu et de nombreuses bibliothèques de web scraping. En comparaison, Ruby et PHP offrent un bon équilibre entre performances, flexibilité et courbe d’apprentissage douce, et bénéficient en outre d’un support communautaire solide pour les tâches de web scraping.
Cela étant, C++, utilisé correctement, surpasse tout autre langage en termes de performances brutes ; mais sa courbe d’apprentissage est plus raide. C++ est donc idéal pour les projets de web scraping faisant intervenir de gros volumes de données.
Au final, le choix d’un langage dépend de vos besoins spécifiques, de vos objectifs et de votre expérience antérieure.
Heureusement, quel que soit votre choix, vous pouvez faire appel à Bright Data pour libérer toute la puissance des données web. Les produits de Bright Data vous offrent tout le soutien dont vous avez besoin pour collecter facilement des données sur des sites web. Que vous ayez besoin de proxys de haute qualité, d’un navigateur sans tête pour le web scraping (compatible avec Playwright/Puppeteer), d’un environnement de développement intégré de web scraper entièrement hébergé, ou d’une grande base de jeux de données, Bright Data dispose de toutes les solutions nécessaires à la collecte de données web.
