L'extraction de données, également connue sous le nom de web scraping, est le processus d'extraction par programme de données de sites Web. Cela vous permet de collecter de grandes quantités de données sur le Web et de les stocker dans un format structuré tel que CSV ou JSON pour une analyse plus approfondie et une utilisation dans d'autres applications.
Dans ce guide complet, nous couvrirons tout ce que vous devez savoir sur l'extraction de données et le web scraping avec Python, notamment :
- Qu’est-ce que l’extraction de données et pourquoi est-elle utile ?
- Comment fonctionne le raclage Web?
- Méthodes et outils de scraping Web pour Python
- Construire un web scraper Python étape par étape
- Conseils pour éviter les blocages et les erreurs de gestion
- Considérations juridiques et éthiques
Commençons par le début : qu'est-ce que l'extraction de données et pourquoi voudriez-vous supprimer des sites Web ?
Qu'est-ce que l'extraction de données?
Extraction de données, web scraping, web moissonnage – ces termes font tous référence au même processus de collecte automatique de données à partir de sites Web.
Internet contient une quantité massive de données : des milliards de pages Web remplies de contenu structuré et non structuré. Extraire manuellement des données à partir de sites Web est fastidieux et prend du temps. Les outils d'extraction de données automatisent ce processus en récupérant par programme les données des pages Web et en les convertissant dans un format structuré tel que JSON ou CSV pour une analyse et une utilisation plus approfondies.
Voici quelques exemples de ce que vous pouvez faire avec les données Web récupérées :
- Regroupez les données produits des sites Web de commerce électronique pour le suivi des prix ou les études de marché.
- Collectez des articles de presse sur des sites d'actualités pour entraîner des modèles d'IA.
- Compilez les coordonnées de l’entreprise pour la génération de leads.
- Rassemblez des données pour la recherche universitaire à partir de sources en ligne.
- Remplissez du contenu pour les moteurs de recherche ou les bases de données.
- Surveiller les prix et les niveaux de stock des produits pour détecter les opportunités d'arbitrage.
Le web scraping vous permet d’extraire de gros volumes de données qu’il serait impossible de collecter manuellement. Les utilisations des données récupérées sont pratiquement infinies.
Comment fonctionne le grattage Web ?
À un niveau élevé, voici le processus de web scraping :
Le scraper localise les URL à visiter. Il peut s'agir d'une liste prédéfinie d'URL ou le scraper peut suivre de manière récursive les liens sur les pages pour parcourir un site Web entier.
Le scraper télécharge le contenu HTML de chaque URL à l'aide d'une requête HTTP.
Le logiciel d'analyse extrait les données requises du HTML. Le scraper identifie les données utiles en recherchant des éléments HTML tels que des lignes de tableau, des titres, des liens ou des paragraphes.
Les données extraites sont enregistrées dans une base de données ou un fichier de sortie dans un format structuré tel que JSON ou CSV.
Pour résumer, les web scrapers automatisent la visite des pages Web, récupèrent le HTML, analysent le HTML pour identifier les données utiles et enregistrent les données structurées pour les utiliser ailleurs.
Examinons maintenant quelques méthodes et bibliothèques courantes utilisées pour chaque étape du processus de web scraping en Python.
Méthodes et outils de Web Scraping pour Python
Python est un langage populaire pour le web scraping en raison de sa vaste collection de bibliothèques et d'outils de scraping. Voici quelques-unes des principales méthodes et bibliothèques Python utilisées :
Envoi de requêtes HTTP
Pour télécharger des pages HTML, les scrapers Python utilisent des bibliothèques de requêtes HTTP telles que :
Demandes – Une bibliothèque HTTP facile à utiliser sans dépendances en dehors de la bibliothèque standard Python.
urllib – La bibliothèque de requêtes HTTP intégrée à Python.
httpx – Un client HTTP complet avec prise en charge des requêtes HTTP/2 et asynchrones.
Analyser et extraire des données
Une fois que vous avez téléchargé les pages HTML, vous devez analyser le HTML pour extraire les données dont vous avez besoin. Les approches courantes comprennent :
Expressions régulières – Les modèles Regex peuvent être utilisés pour extraire le texte correspondant. Utile pour les extractions simples.
BeautifulSoup – Une bibliothèque Python populaire pour analyser HTML et XML. Facilite l'extraction de données à l'aide de sélecteurs ou de conditions CSS.
lxml – Une bibliothèque d’analyse XML à hautes performances. Peut analyser le HTML cassé. S'intègre à BeautifulSoup.
PyQueryName – Inspirée de jQuery, cette bibliothèque analyse le HTML et permet la sélection et la manipulation des éléments DOM.
Automatisation du navigateur
Certains sites utilisent JavaScript pour charger dynamiquement du contenu. Pour gratter ces pages, les scrapers Python peuvent automatiser un navigateur en utilisant :
Sélénium – Lance et contrôle un vrai navigateur comme Chrome. Peut gérer des sites complexes avec JS.
Dramaturge – Une alternative plus récente à Selenium pour l’automatisation du navigateur.
cadres complets de web scraping
Il existe également des frameworks complets qui fournissent une solution de scraping complète :
Scrapy – Un framework de scraping populaire avec une concurrence asynchrone intégrée, des classes Spider et une intégration avec d'autres bibliothèques Python.
pyaraignée – Un système de scraping open source avec interface utilisateur Web et intégration avec les navigateurs.
Ces bibliothèques peuvent être combinées selon les besoins pour créer un scraper Web sur mesure en Python. Ensuite, nous passerons en revue un exemple utilisant certains de ces outils.
Construire un Web Scraper Python étape par étape
Voyons comment nous pouvons créer un simple web scraper en Python pour extraire les données d'un site.
Nous allons récupérer les données des livres à l'air libre livres.toscrape.com site utilisant Requests et BeautifulSoup. Les étapes que nous aborderons sont :
1. Identifiez les données à supprimer
Tout d’abord, nous inspectons le site dans un navigateur et identifions les données que nous souhaitons extraire. Nous décidons de gratter la catégorie de produit, le titre du livre, le prix et l'image de chaque livre.
2. Examinez la structure de la page
Ensuite, nous examinons la structure HTML sous-jacente des pages à l'aide de l'outil d'inspection du navigateur. Nous voyons le titre du livre, le prix et l'image en direct à l'intérieur <li> balises avec une classe de "product_pod". La catégorie se trouve dans le chemin de l'URL de la page.
3. Installez les bibliothèques Python
Nous pouvons maintenant installer les bibliothèques Python dont nous aurons besoin – Requêtes pour télécharger les pages, Beautiful Soup pour analyser et extraire les données du HTML :
pip install requests bs44. Importer des bibliothèques
Dans notre script Python, nous importons Requests et BeautifulSoup :
import requests
from bs4 import BeautifulSoup5. Définir les URL à gratter
Nous allons commencer par scraper la première page de la catégorie « Mystère » :
url = ‘http://books.toscrape.com/catalogue/category/books/mystery_3/index.html‘6. Téléchargez la page HTML
Grâce aux requêtes, nous pouvons télécharger la page HTML :
response = requests.get(url)
html = response.text7. Analyser avec BeautifulSoup
Nous créons un objet BeautifulSoup à partir du HTML :
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser‘)8. Extrayez les données du produit
intérieur for boucles, nous utilisons BeautifulSoup pour extraire et imprimer les données produit de la page HTML :
# Extract product category from the URL
category = url.split(‘/‘)[-2]
# Extract all products in the page
products = soup.find_all(‘li‘, {‘class‘: ‘product_pod‘})
for product in products:
# Extract title
title = product.find(‘a‘).text
# Extract price
price = product.find(‘p‘, {‘class‘: ‘price_color‘}).text
# Extract image url
img_url = product.find(‘img‘)[‘src‘]
print(category, title, price, img_url)9. Répétez pour chaque page
Pour extraire les données de toutes les pages, nous parcourons les URL des pages en incrémentant le numéro de page et répétons le processus de scraping pour chaque page.
Et c'est tout! Avec seulement quelques lignes de code Python utilisant Requests et BeautifulSoup, nous pouvons récupérer et extraire les données produit d'un site Web.
Cet exemple couvre les concepts de base tels que la création de requêtes, l'analyse HTML et l'utilisation de sélecteurs pour extraire des données. Avec ces éléments de base, vous pouvez commencer à supprimer de nombreux types de sites et de données.
Passons ensuite en revue quelques conseils pour créer des grattoirs robustes et de qualité production.
Conseils pour un scraping Web robuste
Voici quelques bonnes pratiques à suivre lors de la construction de grattoirs :
Gérer les erreurs et les tentatives
Les sites Web peuvent présenter des échecs allant de délais d'attente à 500 erreurs. Implémentez une logique de gestion des erreurs, comme réessayer les demandes ayant échoué. Le requests.Session L'objet facilite la gestion des nouvelles tentatives de requête.
Utiliser des proxys et une rotation
Les sites Web peuvent bloquer les scrapers en fonction des adresses IP. L'utilisation de proxys et leur rotation permettent de répartir les requêtes sur plusieurs adresses IP pour éviter d'être bloquées. Bibliothèques Python comme requests faciliter l'envoi de demandes via un proxy.
Ajouter une limitation, des pauses et une randomisation
Grattez à des vitesses raisonnables pour éviter de surcharger les serveurs. Ajoutez des pauses aléatoires entre les requêtes et randomisez l'ordre pour paraître plus humain.
Agents utilisateurs et en-têtes
Définissez l’en-tête de l’agent utilisateur pour imiter un vrai navigateur Web afin de ne pas apparaître comme un robot automatisé.
Mettre en cache et stocker progressivement
Enregistrez les données récupérées progressivement afin que la progression ne soit pas perdue en cas d'erreurs. La mise en cache accélère le scraping en évitant de retélécharger le contenu de la page qui n'a pas changé.
Scraping asynchrone
Grattez plusieurs pages simultanément pour augmenter la vitesse en tirant parti des bibliothèques asynchrones telles que httpx et asyncio.
Une gestion robuste des erreurs, la concurrence, les proxys et la mise en cache garantiront que votre scraper collecte des données rapidement et de manière fiable sans être bloqué.
Considérations juridiques et éthiques
Bien que la plupart des données publiques sur le Web puissent être récupérées, certains domaines juridiques doivent être pris en compte :
Conditions générales – Évitez de scraper les sites qui l’interdisent expressément dans leurs conditions de service.
Lois sur la protection des données – Ne collectez pas de données personnelles sans consentement, comme l'exigent des réglementations telles que le RGPD.
Droits d’auteur – Ne copiez pas ou ne republiez pas directement de grandes parties de contenu protégé par le droit d'auteur. De petits échantillons à analyser sont généralement autorisés dans le cadre d'un usage équitable.
Limites de taux – Respecter les limites de débit et les restrictions fixées par les sites Web sur leurs serveurs.
C'est également une bonne pratique éthique d'être transparent dans vos activités de scraping au lieu de cacher vos intentions. Dans la mesure du possible, l’utilisation d’API officielles est préférable au scraping.
La récupération de petites quantités de données de sites Web publics à des fins non commerciales est généralement autorisée, mais respecte toujours les politiques expresses du site.
Résumé des meilleures pratiques de scraping
- Utilisez des bibliothèques robustes telles que Requests, BeautifulSoup et Selenium pour supprimer des sites dynamiques
- Implémenter la gestion des erreurs et les tentatives pour gérer la rupture des scrapers
- Faites pivoter les proxys et les agents utilisateurs pour distribuer les demandes et éviter les blocages
- Ajoutez des limitations, des délais, de la mise en cache et de l'asynchrone pour gratter efficacement à grande échelle
- Évitez les violations des conditions de service, les violations des droits d'auteur et le surgrattage
- Lorsque cela est possible, utilisez les API officielles au lieu de scrapper
Le Web scraping est un outil puissant pour exploiter la grande quantité de données sur le Web. En suivant les meilleures pratiques de scraping et les API lorsqu'elles sont disponibles, vous pouvez collecter des données utiles de manière sûre et efficace.
Python, avec son large choix de bibliothèques de scraping matures, est un langage idéal pour créer des pipelines d'extraction de données robustes.
J'espère que ce guide fournit un aperçu complet du web scraping à l'aide de Python. Les possibilités de projets de scraping sont infinies : allez-y et extrayez des connaissances utiles du Web !
