Le besoin d’extraction de données depuis des sites Web s’est accru au cours des dernières années. Surtout on cherche un méthode de les obtenir automatiquement, rapidement et facilement. Les données récupérées peuvent être l’analyse, l’évaluation ou la prédiction dans différents domaines. Ici, je voudrais introduire les 3 meilleures façons d’extraire les données d’un site Web, y compris des méthodes avec code ou sans code. Suivez-moi et allez découvrir la meilleure façon pour votre projet.
1. Utiliser les API du site Web
De nombreux grands sites, comme Amazon, Google Maps, Twitter,StackOverflow, fournissent des API aux utilisateurs pour accéder à leurs données. Parfois, vous pouvez choisir les API officielles pour obtenir des données structurées. Comme le montre l’API graphique de Facebook ci-dessous, vous devez choisir des champs, effectuer la requête, puis ordonner les données, effectuer la recherche d’URL, effectuer des requêtes, etc. Pour en savoir plus, vous pouvez consulter le site https://developers.facebook.com/docs/graph-api/?translation.
Les avantages d’utiliser les API du site Web sont évidents : les données sont cent pour cent exactes ; on puisse les obtenir automatiquement en temps réel ; la flexibilité permet d’employer facilement ces données sur d’autres applications ou d’autres.
Cependant, il est important de noter que toutes les API ne sont pas gratuites et certaines peuvent avoir des limites de taux d’appel, ce qui signifie que vous ne pouvez extraire qu’un certain nombre de données par période donnée. De plus, les API donnent souvent accès à une partie de données d’un site Web. Sans parler du fait que certains sites Web refusent de fournir des API publiques en raison de limites techniques ou pour d’autres raisons.
Donc, il faut encore trouver d’autres solutions pour les compléter.
2. Construiser votre propre crawler en codant
Comment fonctionne un crawler ? Les crawlers peuvent être définis comme des outils permettant de trouver les URL. Vous donnez d’abord au crawler une page Web pour commencer, et il suivra tous les liens de cette page. Ce processus se poursuivra ensuite en boucle.
Ensuite, nous pouvons procéder à la construction de notre propre crawler. Il est connu que Python est un langage de programmation open-source, et vous pouvez trouver de nombreuses bibliothèques fonctionnelles utiles. Ici, je suggère BeautifulSoup (bibliothèque Python) parce qu’elle est plus facile à utiliser et possède de nombreux caractères intuitifs. Plus précisément, j’utiliserai deux modules Python pour explorer les données.
BeautifulSoup ne récupère pas la page web pour nous. C’est pourquoi j’utilise urllib2 pour combiner avec la bibliothèque BeautifulSoup. Ensuite, nous devons traiter les balises HTML pour trouver tous les liens dans les balises <a> de la page et le bon tableau. Après cela, il faut itérer à travers chaque ligne (tr) et ensuite assigner chaque élément de tr (td) à une variable et l’ajouter à une liste. Regardons d’abord la structure HTML de la table (je ne vais pas extraire les informations pour l’en-tête de la table <th>).
En adoptant cette approche, votre crawler est personnalisé. Il surmonte des limites qu’on rencontre avec les API. Cette méthode devrait convenir aux personnes ayant des compétences en codage. En outre, la configuration de crawlers doit prendre beaucoup de temps, surtout quand vous avez une longue liste d’URLs à scraper. Existe-il un méthode qui rend les choses plus faciles et simples ? Oui ! Des outils de scraping prêts à emploi.
3. Profitez d’outils de scraping prêts à l’emploi
Les outils de scraping sont assez popualaires quand nous sommes déjà dans un ère du big data. Les données sont requises par tout le monde, ce qui fait appel à des outils plus faciles rendant l’extraction de données à grande échelle accessible à tous.
Voici une liste de 30 meilleurs logiciels de web scraping en 2023, avec une introduction générale et une explication assez complète des avantages et des points faibles pour chaque outil. Dans la partie suivante, je me contente d’introduire pleinement Octoparse, l’outil le plus utilisé choisi par les non-codeurs et les programmeurs professionnels. Les autres logiciels de web scraping le ressemblent beaucoup, vous pouvez consulter l’article de blog sur les 30 meilleurs logiciels de web scraping en 2023 pour faire votre choix.
Octoparse est un outil facile à utiliser mais puissant dans l’extraction de données.
C’est un logiciel nocode : l’utilisateur entre l’URL cible, et le robot va simuler les comportements de navigation humains pour récupérer les éléments désignés par l’utilisateur à travers des actions de pointer-cliquer. S’il s’agit de données qui vous intéressent, il vous suffit de cliquer là-dessus et puis de sélectionner “Extraire les données” dans le panneau de conseils. L’interface est assez simple et conviviale, donc je suis sûr que vous pourriez faire un scraper facile en dix minutes avec l’outil. En outre, Octoparse est équipé d’un algorithme de détection automatique qui détecte le site Web et crée un flux de travail en récoltant les données qu’il croit importantes pour vous, amélirant grandement l’efficacité.
Si vous passez au premium, vous pouvez encore profiter des fonctionnalités avancées pour s’assurer la rapidité, la légèreté, la complétitude d’extraction de données. Elles sont Cloud extraction avec plus de 6 serveurs Cloud exécutant vos tâches simultanément ; automation permettant de démarrer la tâche ou exporter les données automatiquement ; proxies IP aidant à éviter d’être bloqué ; API pour envoyer en temps réel les données récupérées vers votre système et bien d’autres.
En conclusion
API, créer un crawler, utiliser un outil de scraping, voilà les trois façons les plus employées pour extraire les données depuis des sites Web. Chacun a ses avantages et points faibles. Mais il est indéniable que les outils de web scraping gagnent de plus en plus de confiance, qu’il soit auprès des programmeurs professionnels ou des non-codeurs, qu’il s’agisse de grandes entreprises ou des individus ayant besoin de données.
