Data crawling : Comment extraire des données d’une page Web ?

Le data crawling, qui est largement utilisé dans l’extraction de données, veut dire récupérer les données à partir des documents ou fichers ou des pages Web. On constate clairement que le besoin de web data crawling a connu une croissance continue ces dernières années. Les données récupérées peuvent être utilisées à des fins d’évaluation ou de prédiction dans beaucoup d’activités, si ce n’est pas dans toutes, telles que l’étude de marché, la surveillance des prix, la génération de leads, etc. Cet article donnera une introduction de 3 méthodes d’extraire les données d’une page Web, accompagnée des avantages et inconvénients de chacun d’entre eux.

Méthode 1 – Utiliser un outil de web scraping

Les non-codeurs sont-ils exclus du web crawling ? Bien sûr que non !

Il existe des outils de web crawling prêts-à-l’emploi qui sont spécialement conçus pour ceux sans compétence en programmation. Permettez-moi vous présenter quelques outils très populaires.

Octoparse

A l’aide de l’Octoparse, les utilisateurs peuvent interagir avec n’importe quel élément d’une page Web et créer leur propre workflow d’extraction de donées. Cette personnalisation en profondeur peut satisfaire au mieux les besoins des utilisateurs.

Octoparse propose 4 plans d’abonnement au service de web crawling : un plan gratuit et trois payants. A vrai dire, la version gratuite est déjà capable de répondre aux besoins de base en matière de web crawling ou web scraping des utilisateurs moyens. Cependant, si vous passez de la version gratuite à l’un des plans payants, vous pouvez profiter du service en nuage de Octoparse pour exécuter les tâches de web scraping sur le Cloud, ce qui permet de scraper les données à une vitesse bien plus élevée et à une échelle bien plus grande. De plus, vous pouvez automatiser le web scraping sans laisser aucune trace grâce à la fonction de proxy anonyme d’Octoparse. Cela signifie que la tâche va s’exécuter à travers des tonnes d’IP différentes, ce qui évitera d’être bloqué par certains sites Web. Cliquez pour accéder à une vidéo sur l’extraction en nuage d’Octoparse.

Octoparse fournit également API pour que les utilisateurs puissent faire connecter leur système aux données récupérées en temps réel. Vous pouvez soit exporter les données dans divers formats comme CSV, Excel, HTML, TXT, soit importer les données d’Octoparse dans votre propre base de données (MySQL, SQL Server et Oracle), soit utiliser l’API pour demander l’accès aux données de votre compte Octoparse.

Mozenda

Il s’agit aussi d’un extracteur de données Web convivial équipé d’une interface utilisateur de type “pointer-cliquer” pour que les utilisateurs sans aucune compétence en codage puissent avoir accès au web scraping.

Mozenda facilite également l’automatisation et l’extraction des données récupérées. Dites à Mozenda quelles données vous voulez pour une seule fois, vous pouvez les obtenir à la fréquence que vous souhaitez. De plus, la programmation avancée avec API REST est aussi possible et donc, les utilisateurs peut se connecter directement avec le compte Mozenda. Cet outil offre un service basé sur le cloud et la rotation des IPs.

ScrapeBox

Les experts en SEO, les spécialistes du marketing en ligne et même les spammeurs devraient bien connaître ScrapeBox, qui a pour surnom “Swiss Army Knife of SEO”, et surtout son interface utilisateur très conviviale. Les utilisateurs peuvent facilement récupérer des données à partir des sites, ainsi pour collecter les adresses d’email, examiner le PageRank, vérifier les proxies en activité et la submission RSS. Grâce à des miliers de proxies rotatifs, vous serez en mesure de surveiller les mots-clés des sites concurrentiels, de faire des recherches sur les sites gouvernementaux, de récolter des données ou laisser des commentaires sans être bloqué ou détecté.

Google Web Scraper Plugin

Pour ceux qui souhaitent scraper des données simplement sans télécharger des logiciels de web scraping de desktop, je conseille de choisir le Google Web Scraper Plugin. Il s’agit d’un outil de web scraping basé sur les navigateurs qui fonctionne de la même sorte que Outwit Hub de Firefox. Vous pouvez télécharger cette extension et l’installer dans votre navigateur. Cela fait, il vous suffit de surlinger les champs de données que vous essayez de scraper, de cliquer droite et de choisir “Scrape similar…”

Tout le contenu semblable à ce que vous avez mis en évidence sera arrangé dans un tableau prêt à être exporté et compatible avec Google Docs.

Il est à remarquer que cet outil est surtout destiné aux utilisateurs plutôt professionnels qui ont assez de connaissance en matière de XPath. En outre, malgré la facilité à utiliser, cette extension est encore loin de récupérer des images ou de scraper les données à grande échelle.

Avantages des outils de web crawling prêts à l’emploi

Facile à utiliser et agréable pour les non-codeurs
Applicable à presque tous genres de sites et capable de récolter tous genres de données
Économique et bon rapport coût-efficacité et mieux encore, beaucoup sont des outils qui proposent des éditions gratuites

Désavantages des outils de web crawling prêts à l’emploi

A court de possibilités de personnalisation pour certains outils
Chaque outil de web scraping est différent à un autre et donc, il vous faut dépenser du temps pour trouver celui qui convient le mieux à vos besoins.
Courbe d’apprentissage nécessaire : les utilisateurs doivent y consacrer du temps pour développer l’expertise de l’outil

Si vous ne savez pas encore très bien comment vous lancer dans le web scraping, la vidéo ci-dessous devrait vous éclairer.

Méthode 2 – Utiliser API pour data crawling

« La API, dans sa forme la plus simple, est simplifiée à un bout de code qui permet à deux logiciels de communiquer entre eux. API donne une réponse de oui ou non à un logiciel extérieur qui demande des informations au programme principal. »

——expliqué dans What is Application Programming Interface (API)?

Avec API, les entreprises peuvent ouvrir les données et les fonctionnalités de leurs applications aux autres départements internes, aux développeurs tiers externes et aux partenaires commerciaux. Grâce à API, les différents services et produits peuvent réaliser une communication mutuelle et profiter des données et des fonctionnalités des autres par le biais d’une interface documentée.

Beaucoup de sites de médias sociaux, comme Facebook, Twitter, Instagram et StackOverflow, fournissent une API, permettant à ses utilisateurs d’accéder aux données de ces plateformes. Parfois, vous pouvez utiliser ces API officielles pour obtenir des données structurées.

Comme ce que montre l’API Graphique de Facebook, les utilisateurs doivent choisir les champs de recherche, mettre en ordre les données, effectuer la recherche d’URL, faire la demande, etc. Pour en savoir plus, vous pouvez consulter le site.

Avantages d’utiliser API pour data crawling

Vitesse élevée d’échange des demandes de données et des réponses
Connection basée sur l’Internet
Communication bidirectionnelle avec des confirmations incluses dans l’ensemble de transactions fiables
Agréable aux utilisateurs
Fonctionnalités toujours en évolution

Désavantages d’utiliser API pour data crawling

Coût élevé de la mise en oeuvre et de la fourniture de API, en tenant compte du temps pour le développement, la maintenance constante et le support nécessaire
Presque inaccessible pour les non-codeurs car cela nécessite des connaissances approfondies en programmation
Insécurité puisque cela signifie l’ajout aux sites d’une autre potentialité d’attaque

Méthode 3 – Créer un web crawler avec Python

Tous les sites ne fournissent pas d’API aux utilisateurs, dû aux limites techniques ou aux autres raisons. Dans ce cas-là, certains peuvent choisir les flux RSS mais je ne conseille pas de les utiliser car les flux RSS sont limités en quantité. Et donc, il s’avère mieux de construire lui-même un web crawler pour faire face à une telle situation.

Comment fonctionne un web crawler ? Un web crawler est un outil capable de générer une liste d’URL qui peuvent être importés dans votre extracteur. Donc, le crawler peut être défini comme un outil à trouver les URLs. Si on lui donne une page Web à commencer, il va suivre tous les liens affichés sur cette page et ce processus va se poursuivre en boucle.

Comment créer un web crawler ? On sait tous que Python est un language de programmation open-source, et vous pouvez trouver de nombreuses bibliothèques fonctionnelles et utiles. Ici, je recommende surtout BeautifulSoup (bibliothèque Python) qui est facile à utiliser et qui contient beaucoup de caractères intuitifs. En effet, j’utilise le plus souvent deux modules Python pour le data crawling, l’autre est urllib2, puisque BeautifulSoup ne récupère les données des pages.

Avantages de créer un web crawler

Le crawler personnalisé convient justement à vos besoins et tout le processus est mis sous votre contrôle
Proxies disponibles pour empêcher le crawler d’être bloqué par certains sites Web
Parfait pour les personnes professionnelles en codage

Désavantages de créer un web crawler