Web Crawling vs Web Scraping : un guide technique complet

Dans le monde actuel axé sur les données, la capacité d’extraire des informations à partir de sites Web est inestimable. Deux des techniques les plus importantes pour collecter des données en ligne sont l’exploration du Web et le scraping du Web. Mais quelle est exactement la différence entre ces deux approches ?

Dans ce guide détaillé, nous explorerons tout ce que vous devez savoir sur le fonctionnement des robots d'exploration et des grattoirs Web, leurs cas d'utilisation et la manière dont ils peuvent être utilisés ensemble pour une collecte de données puissante.

Qu'est-ce que l'exploration Web?

Les robots d'exploration Web, également appelés araignées ou robots, sont des programmes qui parcourent le Web de manière automatisée. Leur objectif principal est de découvrir les URL et de cataloguer leur contenu pour comprendre la structure du site Web.

Le processus d'exploration du Web suit généralement ces étapes :

• Commence par une liste d'URL de départ (pages initiales à visiter)
• Identifie tous les hyperliens sur les pages de départ
• Ajoute de nouvelles URL à une file d'attente à explorer ensuite
• Répète le processus de manière récursive, en suivant des liens pour parcourir des sites Web

Au cours de leur exploration récursive, les robots Web collectent des informations précieuses sur le contenu des pages, les mots-clés, les métadonnées, l'architecture du site, etc.

Les robots d'exploration modernes sont hautement automatisés, mais les premiers robots des moteurs de recherche étaient plus simples et de portée limitée. Par exemple, le premier robot d'exploration qui alimentait le premier moteur de recherche Altavista en 1995 se concentrait uniquement sur l'exploration des limites de domaine. Il n’a pas suivi de liens externes.

Plus de 27 ans plus tard, les robots des moteurs de recherche sont devenus exponentiellement plus sophistiqués. Le Googlebot aux multiples facettes de Google peut analyser intelligemment JavaScript, CSS, AJAX et d'autres technologies Web modernes. Cela lui permet de voir les pages Web comme le font les utilisateurs pour une indexation et un classement des pages précis.

Selon des statistiques récentes, Google explore désormais plus de 20 milliards de pages Web par jour !

Pourquoi l'exploration du Web est-elle importante ?

L'exploration du Web est essentielle à la mission pour :

• Indexation des moteurs de recherche – Permet aux moteurs de découvrir des pages.
• Analyse SEO – Fournit des informations sur la façon dont les pages sont indexées.
• Étude de marché – Identifiez les concurrents, les tendances du secteur.
• Archivage Web – Préserver les pages pour les documents historiques.
• Audit des liens – Vérifiez les liens internes rompus.
• Agrégation de contenu – Trouvez des pages à gratter plus tard.
• Écoute sociale – Suivre les marques et les événements locaux.

Sans capacités d’exploration étendues, les moteurs de recherche comme Google ne connaîtraient que les sites Web qui leur sont soumis manuellement. La portée de leur indexation serait extrêmement limitée.

Comment implémenter un robot d'exploration Web

Il existe de nombreuses plates-formes logicielles disponibles pour exécuter des analyses Web :

• Services basés sur le cloud – Ne nécessite aucun codage. Quelques exemples:
  • ScreamingFrog SEO Araignée
  • Botifier
  • Deep Scrawl
  • Audit de site SEMrush
• Applications locales – Téléchargez et exécutez sur votre propre ordinateur :
  • Nutch
  • Scrapy
  • araignée
• Bibliothèques de codes – Explorez par programmation à l'aide de langages comme Python et NodeJS :
  • cheerio
  • Marionnettiste
  • SDK Apify

Les solutions basées sur le cloud permettent de démarrer facilement et rapidement sans aucune expertise technique. Les robots d'exploration auto-hébergés et les bibliothèques de codage offrent davantage d'options de personnalisation aux développeurs.

Paramètres et configurations clés

Lors de la mise en œuvre d'un robot d'exploration, les éléments clés à prendre en compte incluent :

• URL de semences – Le point de départ influence fortement la couverture du crawl.
• Portée de l'exploration – Restreindre à certains domaines ou étendre à des sites externes ?
• Fréquence d'exploration – À quelle fréquence les explorations récurrentes doivent-elles être exécutées ?
• Délai de chargement de la page – Évitez de rester bloqué sur des pages à chargement lent.
• Paramètres de politesse – Délais d’exploration pour éviter de surcharger les sites cibles.
• Logique personnalisée – Des règles spéciales comme l’indexation uniquement de certains types de contenu.

La configuration intelligente de ces options permet à votre robot d'exploration de maximiser la couverture tout en respectant les cibles et en évitant les redondances.

Qu'est-ce que le Web Scraping?

Contrairement au catalogage du contenu des pages, grattage web se concentre sur l’extraction de points de données spécifiques à partir de pages Web.

Au lieu de simplement indexer le code HTML, les web scrapers analysent le code pour rassembler des faits, des chiffres et des détails à des fins d'analyse ou de surveillance.

Le processus de web scraping comprend :

• Identifier les pages cibles avec les données à extraire
• Récupérer le contenu HTML de ces pages
• Analyser le code HTML à l'aide de XPath, d'expressions régulières ou d'autres méthodes
• Extraire et transformer les données cibles dans des formats structurés comme JSON ou CSV
• Stockage des données récupérées dans des bases de données ou des lacs de données à des fins d'analyse

Le scraping initial impliquait une simple analyse des expressions régulières du HTML. Les scrapers d'aujourd'hui exploitent des technologies complexes telles que les navigateurs sans tête, les proxys et les bibliothèques avancées pour automatiser le scraping de sites complexes utilisant beaucoup de JavaScript.

Selon des estimations récentes, plus de 80 % des sites Web s'appuient désormais sur JavaScript pour charger dynamiquement du contenu. Le scraping de ces sites nécessite des navigateurs dotés de moteurs d'exécution JavaScript.

Les outils de grattage populaires incluent Apify, Octoparse, Scrapy, Puppeteer, Beautiful Soup et bien d'autres. Les entreprises créent également des scrapers personnalisés adaptés à leurs besoins uniques en matière de données.

Pourquoi le Web Scraping est-il précieux ?

Le web scraping permet d'automatiser la collecte d'ensembles de données ciblés à des fins commerciales telles que :

• Suivi des prix – Suivez les prix des concurrents pour tous les produits.
• Étude de marché – Analysez le sentiment des clients à partir des avis.
• GÉNÉRATION DE PISTES – Recueillir les données de contact des prospects.
• Analyse des investissements – Extraire des données financières pour la modélisation.
• Analyse immobilière – Surveiller les annonces immobilières et les tendances du marché.
• Écoute sociale – Rassemblez les mentions de marque et les mesures d’engagement.
• Agrégation des données de voyage – Regroupez les offres vol/hôtel sur une seule plateforme.

Le web scraping permet une collecte de données qu’il serait irréaliste de réaliser manuellement. Même un petit site peut contenir des milliers de listes de produits ou d’avis.

Méthodes et outils de scraping Web

Certaines méthodes populaires pour extraire des données à partir de HTML et de JavaScript incluent :

• XPath – Langage de requête pour parcourir les documents XML/HTML
• Expressions régulières – Langage de correspondance de modèles puissant
• Chrome DevTools – Inspecter manuellement la structure des pages
• Sélecteurs CSS – Cibler les éléments de la page en utilisant la syntaxe CSS
• Analyse JSON/API – Extraire des données de fichiers JSON ou d’API
• Automatisation du navigateur – Navigateurs programmatiques comme Puppeteer
• Bibliothèques d'analyse HTML – BeautifulSoup, cheerio, etc.

Voici quelques outils de web scraping et langages de programmation courants :

• Outils d'interface graphique – Apify, ParseHub, Octoparse, grattoir à hélium
• Python – Belle soupe, Scrapy, Sélénium, Demandes
• JavaScript – Marionnettiste, Cheerio, Axios
• R – rêver
• Java – jSoup, HtmlUnit
• C#/.NET – AngleSharp, CsQuery

encore une fois, des services comme Apify permettent le scraping sans aucun codage requis. Pour les sites complexes, un code personnalisé peut être nécessaire.

Principaux défis et solutions

Certains défis courants liés au web scraping incluent :

• Sites lourds en JavaScript – Utilisez des navigateurs sans tête comme Puppeteer.
• Limitation et blocage du débit – Utilisez des proxys et des délais aléatoires.
• CAPTCHA – Tirez parti de l’OCR et des solveurs humains.
• Contenu dynamique – Créez un script sur plusieurs pages pour recueillir des détails.
• Gratter de manière responsable – Limiter les requêtes et respecter le fichier robots.txt.

L’adoption des meilleures pratiques en matière de politesse, de proxys, de navigateurs et de responsabilité des données est essentielle pour le web scraping de production à grande échelle.

Différences clés : ramper ou gratter

Maintenant que nous avons exploré les deux approches, résumons quelques-unes des principales différences :

Différents objectifs, différents outils

Les robots d'exploration Web se concentrent sur une vision globale : le catalogage et l'indexation des pages Web. Les scrapers Web extraient des données granulaires de sites spécifiques.

En conséquence, leurs ensembles d’outils sont très différents. Les bibliothèques de scraping spécialisées excellent dans l'analyse du HTML et la gestion du JavaScript, tandis que le logiciel d'exploration est optimisé pour la vitesse et la couverture des graphiques de liens.

Indexation ou extraction de données

Au cœur de la distinction :

• Contenu de la page d'index des robots d'exploration pour comprendre le paysage du site Web et les thèmes du contenu. Leur sortie est constituée de métadonnées sur les URL découvertes.

• Les scrapers extraient des points de données spécifiques comme les prix, les événements ou les statistiques des réseaux sociaux. Leur sortie est constituée d’ensembles de données structurés, pas seulement d’URL.

Les scrapers nécessitent donc des capacités d’analyse et de stockage de données plus complexes que les robots d’exploration.

Portée large ou concentration ciblée

Les robots d'exploration ratissent un large réseau : l'objectif est généralement de couvrir au maximum un domaine ou le Web au sens large.

Les scrapers adoptent une approche tactique et ciblée : ils ciblent uniquement les pages connues pour contenir des données pertinentes.

Essayer de supprimer l’intégralité de l’interface d’un site Web est souvent inefficace. Une stratégie ciblée récupère les données efficacement.

Travailler ensemble pour des résultats idéaux

Dans de nombreux cas, la meilleure approche combine à la fois le crawl et le scraping pour une couverture complète :

• Utilisez un robot pour découvrir et indexer le contenu du site.
• Supprimez les ensembles de données ciblés des pages qui vous intéressent.

Si vous avez besoin de données spécifiques mais que vous ne savez pas où elles se trouvent, essayez :

1. Explorez d’abord le site pour cartographier son contenu et son architecture.
2. Récupérez ensuite les données ciblées des pages pertinentes trouvées lors de l'exploration.

Cela vous permet de tirer parti des deux outils pour obtenir les meilleurs résultats.

Cas d'utilisation réels du Web Scraping

Pour illustrer le web scraping en action, voici quelques exemples d’entreprises tirant parti des scrapers :

Surveillance des prix chez les grands détaillants

Les équipes d'analyse de données de grands détaillants comme Walmart et Amazon s'appuient fortement sur le web scraping pour obtenir des informations sur le marché et la concurrence.

Leurs grattoirs surveillent en permanence les prix des concurrents dans des milliers de catégories de produits. Cela leur permet de comparer les prix et de réagir rapidement aux changements.

Suivi des réseaux sociaux pour les marques

Les plateformes de surveillance de marque comme Brandwatch et Talkwalker utilisent le web scraping pour analyser la portée des marques sur les réseaux sociaux.

Leurs scrapers extraient par programme les publications, les likes, les commentaires et autres données d'engagement sur des plateformes comme Instagram, Twitter et Facebook. Cela fournit des informations non disponibles dans les API de la plateforme.

Agrégation d’offres d’emploi sur Indeed

Indeed regroupe plus de 250 millions d'offres d'emploi provenant de milliers de sites à l'aide de solutions de web scraping personnalisées adaptées à chaque site.

Scraping permet à Indeed de fournir un accès unifié en temps réel aux offres d'emploi provenant d'un large éventail de sites d'emploi, de sites de carrière d'entreprise, de journaux et d'autres sources.

Données financières pour les terminaux Bloomberg

Le terminal Bloomberg fournit aux abonnés des données financières en temps réel pour investir, y compris les prix historiques des titres extraits du Web.

Les web scrapers aident Bloomberg à rassembler des données riches et structurées sur le Web et à les transmettre aux investisseurs pour une prise de décision basée sur les données.

Comme le montrent ces exemples, le scraping est un outil essentiel dans tous les secteurs pour collecter des données Web.

Stratégies et outils avancés

Pour le scraping de production à grande échelle de données analytiques, certaines stratégies avancées importantes incluent :

Rendu JavaScript

Comme mentionné, la plupart des sites modernes s'appuient fortement sur JavaScript pour afficher le contenu. Les supprimer nécessite des outils d'automatisation du navigateur tels que Puppeteer, Playwright ou Selenium, plutôt que de simples requêtes HTTP.

Les navigateurs sans tête peuvent restituer les pages Web pilotées par JS par programme pour faciliter l'extraction des données.

Proxys randomisés

Lors d'un scraping agressif, l'utilisation de proxys est cruciale pour distribuer les demandes et éviter les blocages.

Les proxys résidentiels aléatoires en rotation imitent de vrais visiteurs humains pour une collecte de données transparente. Les proxys aident les sites Web à considérer le trafic comme une activité organique ou une activité de robot.

Bibliothèques d'analyse puissantes

Des outils tels que Beautiful Soup en Python, cheerio dans Node.js et rvest dans R offrent des fonctionnalités avancées pour disséquer le HTML et explorer les données cibles.

Ils proposent des méthodes telles que XPath, regex et des sélecteurs CSS pour analyser facilement même les structures de pages imbriquées complexes.

Plateformes Cloud

Le web scraping dans le cloud simplifie le déploiement sans serveurs à maintenir. Des plates-formes comme Apify permettent de créer des scrapers visuellement via l'interface utilisateur, plutôt que de les coder.

Les solutions cloud évoluent également de manière transparente pour répondre aux besoins croissants en matière de données.

Recommandations finales

En conclusion, voici quelques recommandations lorsque vous envisagez l'extraction de données Web :

• Auditez vos objectifs – De quelles données avez-vous besoin ? Quelles informations généreront de la valeur ?
• Adoptez une approche progressive – Commencez petit, validez la valeur, puis développez.
• Combinez ramper et gratter – Explorez pour découvrir des pages, puis extrayez les détails.
• Surveiller en continu – Définissez des horaires récurrents, intégrez-les aux bases de données.
• Pensez à la conformité légale – Respectez le fichier robots.txt et les limites d’utilisation raisonnables.

L’exploration et le scraping peuvent offrir un soutien inestimable aux processus basés sur les données, lorsqu’ils sont appliqués de manière stratégique. En comprenant leurs différences et leurs cas d'utilisation, vous pouvez tirer parti de ces technologies pour extraire une valeur commerciale maximale.