Web Scraping avec Python : Guide du débutant
Vous ne savez pas comment faire du Scraping Web avec Python ? Vous ne souhaitez pas dépendre d'applications qui vous permettent de collecter des données sans codage ?
Dans cet article vous allez apprendre à collecter des données avec le langage de programmation Python. Cette méthode vous permet de collecter rapidement des données à partir de plusieurs sites Web, ce qui vous fera économiser du temps et des efforts.
Nous allons voir en détail comment réussir à collecter des données avec Python en abordant divers sujets :
- le rappel sur le langage de programmation Python ;
- le rappel sur le scraping web ;
- les 6 raisons d'utiliser Python pour le web scraping ;
- comment fonctionne le web scraping avec Python ;
- l'utilisation des bibliothèques Python avec pour le web scraping ;
- les 3 étapes pour écrire du code en Python ;
- le web scraping et le crawling font-ils partie de la science des données ?
- comment récupérer des données spécifiques d'un site Web en Python ?
- comment construire un web scraper avec Python ?
- quelle est la meilleure bibliothèque basée sur Python pour le scraping ou le crawling ?
Le scraping Web avec Python vous permet de collecter efficacement des points de données pertinents, vous fournissant les outils dont vous avez besoin pour faire le travail.
Ne perdons plus de temps et voyons tout cela dès maintenant ! D'ailleurs, nous vous suggérons de prendre des notes.
Qu'est-ce que le langage de programmation Python ?
Python est le langage de programmation open source le plus couramment utilisé par les informaticiens. Ce langage se démarque dans les domaines de la gestion d'infrastructures, de l'analyse de données ou du développement de logiciels.
Python est un langage de programmation relativement simple, facile à comprendre et à apprendre. Il suit une structure organisée avec une syntaxe simple et permet l'utilisation la plus générale, des applications Web simples aux systèmes d'exploitation complets.
Découvrez notre article sur les différents langages de programmation utiles pour faire du scraping web.
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Qu'est-ce que le scraping web ?
Le web scraping consiste à extraire des données de sites Internet et à sauvegarder ces données afin de les analyser ou de les utiliser de toute autre manière. Le scraping s'utilise via un script ou un programme dont le but est de le transformer pour permettre son utilisation dans d'autres contextes, comme le SEO.
Nous avons rédigé un article de blog pour vous expliquer en détail ce qu'est le scraping web.
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6 raisons d'utiliser Python pour le Web Scraping
Python est l'un des langages de codage les plus connus, ce qui le rend avantageux pour de nombreux développeurs. Il possède de nombreuses fonctionnalités spécifiques qui en font le choix préféré pour la collecte de données et l'automatisation du web scraping.
1/ La simplicité
Python est un langage de codage clair et direct qui n'inclut pas de caractères non alphabétiques excessifs, contrairement à certains autres langages de codage. La simplicité facilite l'apprentissage et la compréhension des développeurs par rapport aux autres langages.
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2/ Grandes bibliothèques
Python dispose d'un grand nombre de bibliothèques (NumPy, Matlpotlib, Pandas, etc.) qui permettent aux développeurs de récupérer et de manipuler facilement une grande variété d'ensembles de données.
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3/ Saisie en temps opportun
Python n'exige pas que les développeurs définissent ou catégorisent les types de données pour les variables. Au lieu de cela, les variables peuvent être utilisées directement chaque fois que nécessaire, ce qui réduit les risques de confusion et permet de gagner du temps.
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4/ La syntaxe est facile à comprendre
Contrairement à d'autres langages de codage, la syntaxe Python est très similaire à la lecture de l'anglais et donc facile à comprendre. Les indentations utilisées dans la syntaxe Python peuvent aider les développeurs à discerner différentes portées et blocs dans le code.
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5/ Rapide
Python permet aux développeurs d'écrire du code simple pour des tâches compliquées. Les développeurs ne veulent pas passer trop de temps à écrire du code lorsque le but du scraping de données est de minimiser les efforts inutiles. Python vous permet de le faire.
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6/ Familiarité
Python est l'un des langages de codage les plus connus. Cela crée une communauté de développeurs qui peuvent fournir des réponses en cas de questions ou d'obstacles qui peuvent survenir tout au long du processus d'écriture du code.
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Comment fonctionne le Web Scraping avec Python ?
Une fois le code écrit et exécuté, une demande de scraping est envoyée au site Web de votre choix. Si la demande est approuvée, le serveur enverra les données souhaitées, vous permettant de lire la page HTML ou XML. Le code analyse ensuite automatiquement la page HTML ou XML, trouve et analyse les données souhaitées.
Les 5 étapes de base du web scraping avec Python :
Étape 1 : Choisissez l'URL à partir de laquelle vous souhaitez gratter.
Étape 2 : Lisez la page et trouvez les données que vous souhaitez collecter.
Étape 3 : écrivez le code.
Étape 4 : Exécuter le code pour extraire les données.
Étape 5 : Stockez les données dans le format nécessaire.
Il est important de garder à l'esprit que si certains sites autorisent librement le grattage Web, d'autres peuvent vous en empêcher. Afin de savoir si un site Web bloque le web scraping, vous pouvez consulter le fichier « robot.txt » du site Web.
Vous pouvez trouver ce fichier en ajoutant "/robots.txt" à l'URL du site Web que vous souhaitez gratter. Par exemple, si vous souhaitez extraire des données de lelynx.fr, vous devez saisir www.lelynx.fr/robot.txt dans la barre d'adresse.
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Utilisation des bibliothèques Python pour le Web Scraping
Python peut être appliqué à une variété d'utilisations différentes, chacune coïncidant avec une bibliothèque Python différente. À des fins de scraping Web, vous utiliserez les bibliothèques suivantes.
Selenium
Il s'agit d'une bibliothèque de test Web utilisée pour automatiser l'activité du navigateur. Selon Wikipedia, Selenium est un framework développé en Java qui fournit des passerelles fonctionnant dans différents langages comme Python et PHP.
C'est un outil puissant pour contrôler par programme les navigateurs Web et effectuer l'automatisation du navigateur.
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Beautiful Soup
Beautiful Soup est une bibliothèque utilisée pour analyser les documents HTML et XML. Cette bibliothèque crée des "arbres d'analyse", permettant une extraction facile des données.
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Pandas
Panda est une bibliothèque utilisée pour la manipulation et l'analyse de données. Cette bibliothèque extrait et stocke les données dans votre format préféré.
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Inspection du site
Une fois que vous avez choisi le site Web à partir duquel vous souhaitez extraire les ensembles de données souhaités, votre première étape consiste à localiser les liens vers les 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 souhaitez récupérer.
Pour inspecter la page, faites un clic droit sur le site, puis cliquez sur "Inspecter" dans le menu déroulant. Une fois que vous avez cliqué sur "Inspecter", vous verrez une boîte avec du code brut ouvert.
3 étapes pour écrire du code en Python
Étape 1 : Pour commencer, vous devez importer la bibliothèque Selenium à partir du pilote Web d'importation Selenium.
Étape 2 : Définissez les informations d'identification et les paramètres pour exécuter Selenium :
- Définissez les informations d'identification du proxy.
- Le chemin d'accès au pilote qui exécutera Chrome.
- Définissez les options de Selenium pour utiliser le proxy.
- Définissez l'URL cible que vous souhaitez récupérer.
Remarque : Vous pouvez envoyer des en-têtes avec la demande pour émuler un comportement plus « humain » et éviter la détection de robots.
Étape 3 : Exécutez votre code. Selenium ouvrira l'URL cible, stockera la source de la page dans une variable, puis l'écrira dans un fichier appelé "output1.html" . Une fois que c'est fait, le pilote se fermera.
Après avoir extrait les données, vous souhaiterez peut-être les stocker dans un format spécifique. Ce format varie en fonction des objectifs de vos activités de scraping. Après avoir modifié le format, réexécutez le code dans son intégralité.
Vous pouvez parcourir les données que vous avez extraites et extraire les informations exactes dont vous avez besoin.
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Le web scraping et le crawling font-ils partie de la science des données ?
Oui, le web scraping et le crawling font partie du domaine plus vaste de la science des données. Le scraping/crawling sert de base à tous les autres sous-produits qui peuvent être dérivés de données structurées et non structurées.
Cela inclut l'analyse, les modèles/résultats algorithmiques, les informations et les « connaissances applicables ».
Comment récupérer des données spécifiques d'un site Web en Python ?
Récupérer des données d'un site Web à l'aide de Python implique d'inspecter la page de votre URL cible, d'identifier les données que vous souhaitez extraire, d'écrire/d'exécuter le code d'extraction de données et enfin de stocker les données dans le format souhaité.
Comment construire un web scraper avec Python ?
La première étape de la création d'un grattoir Web avec Python consiste à utiliser des méthodes de chaîne afin d'analyser les données du site Web, puis à analyser les données du site Web à l'aide d'un analyseur HTML et enfin à interagir avec les formulaires/composants de site Web nécessaires.
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Quelle est la meilleure bibliothèque basée sur Python pour le scraping ou le crawling ?
Vous voudrez travailler avec la bibliothèque standard de Python (avec 'urllib' comprenant des outils Python pour travailler avec des URL spécifiques telles que 'urlopen()' permettant aux utilisateurs d'ouvrir des URL cibles dans un programme souhaité).
Faire du scraping web avec Python en toute sécurité
Bien que le scraping Web avec Python puisse sembler compliqué, cet article a été écrit pour en faire une tâche simple et rapide pour les nouveaux arrivants. Que vous collectiez des données sur les prix, effectuiez des recherches concurrentielles sur vos concurrents, appliquiez la protection de la marque ou effectuiez une foule d'autres tâches axées sur les données, le grattage Web avec Python peut être un outil puissant pour vous fournir les informations dont vous avez besoin de manière directe et simple.
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