À mesure que l’économie numérique se développe, le rôle du web scraping devient de plus en plus important.
La quantité de données dans nos vies augmente de façon exponentielle. Avec cette augmentation, l’analyse des données est devenue une partie extrêmement importante de la façon dont les organisations sont gérées. Et si les données ont de nombreuses sources, leur plus grand dépôt se trouve sur le web.
À mesure que les domaines de l’analyse des big data, de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique se développent, les entreprises ont besoin d’analystes de données capables d’explorer le Web de manière de plus en plus sophistiquée.
Ce guide du débutant offre une introduction totale au web scraping, ce qu’il est, comment il est utilisé et ce que le processus implique.
Qu’est-ce que le web scraping ?
Le web scraping (ou data scraping) est une technique utilisée pour collecter du contenu et des données sur Internet. Ces données sont généralement enregistrées dans un fichier local afin de pouvoir être manipulées et analysées si nécessaire. Si vous avez déjà copié et collé du contenu d’un site web dans une feuille de calcul Excel, c’est essentiellement ce qu’est le web scraping, mais à très petite échelle.
Cependant, lorsque l’on parle de « web scrapers », il s’agit généralement d’applications logicielles. Ces applications (ou « bots ») sont programmées pour visiter des sites Web, saisir les pages pertinentes et en extraire des informations utiles. En automatisant ce processus, ces robots peuvent extraire d’énormes quantités de données en un temps très court. Cela présente des avantages évidents à l’ère du numérique, où les données volumineuses – qui sont constamment mises à jour et modifiées – jouent un rôle si important.
Quels types de données pouvez-vous extraire du Web ?
S’il y a des données sur un site Web, en théorie, elles peuvent être récupérées ! Les types de données que les entreprises collectent couramment sont les images, les vidéos, les textes, les informations sur les produits, les avis et les critiques des clients (sur des sites tels que Twitter, Yell ou Tripadvisor) et les prix des sites de comparaison. Il existe certaines règles juridiques concernant les types d’informations que vous pouvez récupérer, mais nous les aborderons plus tard.
A quoi sert le web scraping ?
Le web scraping a d’innombrables applications, notamment dans le domaine de l’analyse des données. Les sociétés d’études de marché utilisent des scrapeurs pour extraire des données des médias sociaux ou des forums en ligne, par exemple pour analyser le sentiment des clients. D’autres récupèrent des données sur des sites de produits comme Amazon ou eBay pour analyser la concurrence.
De son côté, Google utilise régulièrement le web scraping pour analyser, classer et indexer son contenu. Le web scraping lui permet également d’extraire des informations de sites Web tiers avant de les rediriger vers les siens (par exemple, il récupère des sites de commerce électronique pour alimenter Google Shopping).
De nombreuses entreprises pratiquent également le « contact scraping », c’est-à-dire qu’elles recherchent sur le web des informations de contact qui seront utilisées à des fins de marketing. Si vous avez déjà autorisé une entreprise à accéder à vos contacts en échange de l’utilisation de ses services, vous lui avez donné la permission de le faire.
Il y a peu de restrictions sur la façon dont le web scraping peut être utilisé. Tout dépend essentiellement de votre créativité et de votre objectif final. Qu’il s’agisse d’annonces immobilières, de données météorologiques ou d’audits de référencement, la liste est pratiquement illimitée !
Cependant, il convient de noter que le web scraping a aussi un côté sombre. Des acteurs mal intentionnés récupèrent souvent des données telles que des coordonnées bancaires ou d’autres informations personnelles pour commettre des fraudes, des escroqueries, des vols de propriété intellectuelle et des extorsions. Il est bon d’être conscient de ces dangers avant de se lancer dans le web scraping. Veillez à vous tenir au courant des règles juridiques relatives au web scraping. Nous y reviendrons plus tard.
Avantages du web scraping
Vitesse
Le web scraping est le moyen le plus rapide d’obtenir des données à partir de sites Web. Cela signifie que vous n’avez pas besoin de passer du temps à collecter manuellement ces données. De plus, vous pouvez gratter plusieurs sites Web en même temps. Plus besoin de copier et coller des données. Vous configurez vos scrapeurs et ils recueillent inlassablement et rapidement les données dont vous avez besoin. Vous souhaitez extraire toutes les informations relatives aux prix et aux listes de milliers de produits en quelques minutes ? Aucun problème.
Des données à grande échelle
Les outils de scraping Web vous fournissent des données à un volume bien supérieur à celui que vous pourriez jamais collecter manuellement. Les robots l’emportent toujours sur les humains lorsqu’il s’agit d’énormes quantités d’informations. Les scrapeurs vous fourniront des téraoctets de données en quelques secondes, triées, organisées et prêtes à être utilisées. Aucune autre solution n’est en mesure de fournir une telle quantité de données que le scraping moderne rend possible.
Rentabilité
Vous pensez avoir besoin d’un système complexe pour faire du scraping ? Détrompez-vous ! Vous constaterez souvent qu’un simple scraper peut faire l’affaire. Vous n’avez donc pas besoin d’investir dans du personnel supplémentaire ou de vous soucier des coûts de développement. Les outils de scraping ont pour but d’automatiser les tâches répétitives, mais ces tâches ne sont souvent pas très compliquées. Mieux encore, vous n’aurez peut-être même pas besoin de créer ou de commander un nouveau scraper, car il existe de nombreux outils prêts à l’emploi.
Modifiables et flexibles
Les scrapers sont d’autant plus rentables qu’ils sont entièrement personnalisables. Créez un scraper pour une tâche donnée et vous pourrez souvent l’adapter à une autre tâche en n’apportant que de petites modifications. Il ne s’agit pas non plus de solutions codées en dur qui ne peuvent être modifiées en fonction de l’évolution de votre situation ou de vos défis. Les robots de scraping sont des outils qui peuvent s’ajuster et s’adapter à votre flux de travail au fur et à mesure de votre croissance.
Précision, fiabilité et robustesse
Si vous configurez correctement votre scraper, il collectera avec précision des données directement à partir de sites Web, avec un risque très faible d’introduction d’erreurs. Les humains ne sont pas doués pour les tâches monotones et répétitives. Nous nous ennuyons, notre attention s’égare et nous avons des limites quant à la vitesse à laquelle nous pouvons travailler. Les robots n’ont pas ces problèmes, donc si la configuration initiale est bonne, vous pouvez être sûr que votre scraper vous donnera des résultats fiables et précis aussi longtemps que vous en aurez besoin.
Faibles coûts de maintenance
Le coût de maintenance d’une solution de grattage est faible en raison de la flexibilité inhérente aux grattoirs. Les sites Web évoluent au fil du temps, avec de nouvelles conceptions, catégories et mises en page. Un scraper doit être mis à jour afin de pouvoir réagir à ces changements. Mais ce type de changement peut généralement être pris en compte en modifiant légèrement le scraper. La maintenance d’un scraper peut se résumer à la modification d’une seule variable ou à la mise à jour d’un seul champ. Vous n’avez donc pas besoin de toute une équipe de développeurs pour maintenir vos scrapers en état de marche.
Livraison automatique de données structurées
Les ordinateurs aiment recevoir des informations structurées afin de pouvoir les lire et les trier facilement. Cela signifie simplement que chaque élément de données doit être organisé dans ce qui ressemblerait à une feuille de calcul pour nous, les humains. Les données extraites arrivent par défaut dans un format lisible par une machine, de sorte que les valeurs simples peuvent souvent être immédiatement utilisées dans d’autres bases de données et programmes. Si vous configurez correctement votre solution de scraping, vous obtiendrez des données structurées qui fonctionneront de manière transparente avec d’autres outils.
Inconvénients du web scraping
Le web scraping a une courbe d’apprentissage
Il peut être intimidant de penser à la programmation nécessaire à la création d’un scraper. Mais la plupart des entreprises qui utilisent des scrapers n’ont pas besoin d’y penser, car il existe des solutions toutes faites qui fonctionnent pour de nombreux cas d’utilisation différents. Bien sûr, si vous décidez de créer votre propre scraper à partir de zéro, cela peut prendre du temps, mais il existe également de grandes communautés vers lesquelles vous pouvez vous tourner pour obtenir de l’aide, ainsi qu’une documentation complète pour vous guider.
Le web scraping nécessite une maintenance perpétuelle
Aucune solution de web scraping ne peut être mise en place et oubliée pour toujours. Comme votre scraper dépend d’un site Web externe, vous n’avez aucun contrôle sur le moment où ce site modifie sa structure ou son contenu, et vous devez donc réagir si le scraper devient obsolète. Cela signifie que vous devrez prêter régulièrement attention à vos résultats et vous assurer que vos données restent pertinentes et exactes. La maintenance est peut-être une réalité pour les web scrapers, mais c’est une vérité inévitable pour la plupart des solutions qui vous apportent de la valeur.
Le web scraping n’est pas la même chose que l’analyse de données
Il s’agit surtout de fixer des attentes réalistes. Quelle que soit la qualité de l’outil de scraping que vous utilisez, il est conçu pour effectuer une tâche simple. Il collecte des données, les classe dans un format structuré et les transmet à votre ordinateur ou à votre base de données sans aucune perte de données. Les données arriveront dans un format structuré, mais les données plus complexes devront être traitées pour pouvoir être utilisées dans d’autres programmes. Ce processus peut être assez gourmand en ressources et en temps, vous devez donc vous y préparer si vous êtes confronté à un projet d’analyse de données volumineuses.
Les scrapeurs peuvent être bloqués
Certains sites Web n’aiment tout simplement pas être scrappés. Cela peut être dû au fait qu’ils pensent que les racleurs consomment leurs ressources, ou simplement parce qu’ils ne veulent pas faciliter la tâche d’autres entreprises pour les concurrencer. Dans certains cas, l’accès est bloqué en raison de l’origine du scraper, de sorte qu’une demande provenant d’un pays ou d’une adresse IP particulière n’est pas autorisée. Ce type de blocage IP est souvent résolu par l’utilisation de serveurs proxy ou par des mesures visant à empêcher l’empreinte digitale du navigateur ou de l’appareil. Mais comme le web scraping est devenu un outil plus répandu pour de nombreuses entreprises, les sites web deviennent moins méfiants à l’égard du scraping et réduisent leur résistance. Ainsi, même si un site Web a bloqué les racleurs dans le passé, cela peut changer avec le temps.
Comment faire du web scraping ? (étape par étape)
Bon, nous savons ce que fait un robot du web scraping. Mais il ne s’agit pas simplement d’exécuter du code et d’espérer que tout se passe bien ! Dans cette section, nous allons couvrir toutes les étapes que vous devez suivre. La méthode exacte pour réaliser ces étapes dépend des outils que vous utilisez, nous allons donc nous concentrer sur les bases (non techniques).
Première étape : Trouvez les URL que vous voulez scraper
Cela peut sembler évident, mais la première chose à faire est de déterminer le(s) site(s) Web que vous souhaitez explorer. Si vous étudiez les critiques de livres par les clients, par exemple, vous voudrez peut-être extraire des données pertinentes de sites comme Amazon, Goodreads ou LibraryThing.
Deuxième étape : inspecter la page
Avant de coder votre scraper web, vous devez identifier ce qu’il doit scraper. En cliquant avec le bouton droit de la souris n’importe où sur la page d’accueil d’un site Web, vous avez la possibilité d’inspecter l’élément ou d’afficher la source de la page. Cela révèle le code de l’arrière-plan du site, qui est ce que le scraper va lire.
Troisième étape : Identifiez les données que vous voulez extraire
Si vous recherchez des critiques de livres sur Amazon, vous devrez identifier où elles se trouvent dans le code backend. La plupart des navigateurs mettent automatiquement en évidence le contenu frontal sélectionné avec son code correspondant dans le backend. Votre objectif est d’identifier les balises uniques qui renferment (ou « nichent ») le contenu pertinent (par exemple, les balises <div>).
Quatrième étape : Rédigez le code nécessaire
Une fois que vous avez trouvé les balises de nidification appropriées, vous devez les incorporer dans votre logiciel de scraping préféré. Il s’agit essentiellement d’indiquer au robot où chercher et ce qu’il doit extraire. Pour ce faire, on utilise généralement des bibliothèques Python, qui font le gros du travail. Vous devez spécifier exactement les types de données que vous voulez que le scraper analyse et stocke. Par exemple, si vous recherchez des critiques de livres, vous voudrez des informations telles que le titre du livre, le nom de l’auteur et l’évaluation.
Cinquième étape : Exécutez le code
Une fois que vous avez écrit le code, l’étape suivante consiste à l’exécuter. Maintenant, il faut jouer le jeu de l’attente ! C’est ici que le scraper demande l’accès au site, extrait les données et les analyse (conformément aux étapes décrites dans la section précédente).
Sixième étape : Stockage des données
Après avoir extrait, analysé et collecté les données pertinentes, vous devez les stocker. Vous pouvez demander à votre algorithme de le faire en ajoutant des lignes supplémentaires à votre code. Le format que vous choisissez vous appartient, mais comme nous l’avons mentionné, les formats Excel sont les plus courants. Vous pouvez également faire passer votre code par un module Python Regex (abréviation d' »expressions régulières ») pour extraire un ensemble de données plus propre et plus facile à lire.
Bien sûr, comme nous l’apprenons souvent dans nos explorations du processus d’analyse des données, le scraping web n’est pas toujours aussi simple qu’il n’y paraît au premier abord. Il est fréquent de faire des erreurs et vous devrez peut-être répéter certaines étapes. Mais ne vous inquiétez pas, c’est normal, et c’est en forgeant qu’on devient forgeron !
Quels outils pouvez-vous utiliser pour du web scraping?
Nous avons abordé les principes de base de la récupération de données sur le Web, mais comment cela fonctionne-t-il d’un point de vue technique ? Souvent, l’exploration du Web nécessite une certaine connaissance des langages de programmation, le plus populaire pour cette tâche étant Python. Heureusement, Python est livré avec un grand nombre de bibliothèques open-source qui facilitent grandement le web scraping.
Parmi celles-ci, citons :
BeautifulSoup
BeautifulSoup est une autre bibliothèque Python, couramment utilisée pour analyser les données des documents XML et HTML. En organisant le contenu analysé en arbres plus accessibles, BeautifulSoup facilite la navigation et la recherche dans de grandes quantités de données. C’est l’outil de prédilection de nombreux analystes de données.
Scrapy
Scrapy est un framework d’application basé sur Python qui explore et extrait les données structurées du Web. Il est couramment utilisé pour l’exploration de données, le traitement de l’information et l’archivage de contenus historiques. Outre le scraping web (pour lequel il a été spécifiquement conçu), il peut être utilisé comme un crawler web à usage général ou pour extraire des données via des API.
Pandas
Pandas est une autre bibliothèque Python polyvalente utilisée pour la manipulation et l’indexation des données. Elle peut être utilisée pour explorer le Web en conjonction avec BeautifulSoup. Le principal avantage de l’utilisation de Pandas est que les analystes peuvent réaliser l’ensemble du processus d’analyse des données à l’aide d’un seul langage (ce qui évite de devoir passer à d’autres langages, comme R).
Parsehub
Un outil bonus, au cas où vous ne seriez pas un programmeur expérimenté ! Parsehub est un outil en ligne gratuit (pour être clair, il ne s’agit pas d’une bibliothèque Python) qui facilite l’extraction de données en ligne. Le seul hic, c’est que pour bénéficier de toutes les fonctionnalités, il faut payer. Mais l’outil gratuit vaut la peine d’être utilisé, et l’entreprise offre un excellent support client.
Il existe de nombreux autres outils, qu’il s’agisse d’outils de scraping à usage général ou d’outils conçus pour des tâches plus sophistiquées et spécialisées. La meilleure chose à faire est d’explorer les outils qui correspondent à vos intérêts et à vos compétences, puis d’ajouter les outils appropriés à votre arsenal d’analyse de données !
Le web scraping est-il légal ?
Le web scraping est simplement un moyen d’obtenir des informations à partir de sites web. Ces informations sont déjà accessibles au public sur Internet, mais elles sont fournies d’une manière optimisée pour les humains. Le web scraping les optimise simplement pour les machines. Le Web scraping n’est pas du piratage et n’a pas pour but de causer des problèmes aux sites Web qui sont raclés.
Le web scraping est légal, mais tout dépend de ce que vous scrapez et de la manière dont vous le faites. C’est comme prendre des photos avec son téléphone. La plupart du temps, c’est légal, mais prendre des photos d’une base militaire ou de documents confidentiels peut vous attirer des ennuis. C’est la même chose pour le web scraping. Il n’existe aucune loi ou règle interdisant le web scraping. Mais cela ne signifie pas que vous pouvez tout scraper.
Voici quelques règles de base à suivre lors de la création d’un scraper :
- Évitez d’extraire de grandes quantités de données personnelles, sauf si vous connaissez les règles.
- Ne surchargez pas les serveurs du site Web que vous scrapez.
- Ne récupérez que des informations accessibles au public.
- Ne grattez pas et n’utilisez pas de contenu protégé par des droits d’auteur.
Terminologie de base du scraping
Raclage de sites Web : Le processus d’extraction automatique de données à partir de sites Web. Également connu sous le nom de « screen scraping », « web data extraction », « web harvesting ».
Web crawling : Les web crawlers sont des araignées ou des robots qui parcourent systématiquement le web et l’indexent. Les moteurs de recherche utilisent ces robots pour faciliter nos recherches sur le web.
Données structurées : Informations organisées et formatées de manière à ce qu’elles soient faciles à lire pour les ordinateurs et à stocker dans des bases de données. Un tableur est un bon exemple de la façon dont les données peuvent être organisées de manière structurée.
Protocole de transfert hypertexte (HTTP) : Permet aux ordinateurs de récupérer des ressources liées sur le Web.
Langage de balisage hypertexte (HTML) : Le langage de balisage du Web. Il permet de formater le texte pour qu’il s’affiche correctement.
Localisateur de ressources uniformes (URL) : Une « adresse web ». Utilisé pour identifier toutes les ressources sur le web.
Feuilles de style en cascade (CSS) : Le langage de conception du Web. Il permet aux auteurs de pages Web de styliser le contenu et de contrôler la présentation de l’ensemble d’un site Web.
JavaScript : Langage de programmation utilisé partout sur Internet pour contrôler le comportement des sites Web et permettre une interaction complexe entre l’utilisateur et la page Web.
Adresse IP : Une adresse de protocole Internet est un numéro attribué à chaque appareil sur Internet. Ces numéros permettent aux appareils de communiquer entre eux.
Proxy : Un serveur proxy est un dispositif qui agit comme un intermédiaire entre d’autres dispositifs sur Internet. Les proxys sont généralement utilisés pour masquer l’emplacement géographique d’un appareil particulier, souvent pour des raisons de confidentialité.
Interface de programmation d’applications (API) : Une interface informatique qui permet à de multiples applications différentes de communiquer entre elles. Une API fonctionne comme un ensemble de règles indiquant au logiciel quelles demandes ou instructions peuvent être échangées et comment les données doivent être transmises.
Kit de développement logiciel (SDK) : Un ensemble qui permet aux développeurs de créer des applications sur une plateforme particulière. Un SDK peut inclure des bibliothèques de programmation, des API, des outils de débogage et des utilitaires conçus pour faciliter l’utilisation de la plateforme par un développeur.
Que devez-vous savoir d’autre sur le web scraping ?
Nous avons déjà mentionné que le web scraping n’est pas toujours aussi simple que de suivre un processus étape par étape.
Voici une liste de contrôle des éléments supplémentaires à prendre en compte avant de procéder au scraping d’un site Web.
Avez-vous affiné vos données cibles ?
Lorsque vous codifiez votre scraper Web, il est important d’être aussi précis que possible sur ce que vous voulez collecter. Si vous restez trop vague, vous vous retrouverez avec beaucoup trop de données (et un mal de tête !) Il est préférable d’investir un peu de temps au départ pour produire un plan clair. Cela vous épargnera beaucoup d’efforts pour nettoyer vos données à long terme.
Avez-vous vérifié le fichier robots.txt du site ?
Chaque site web possède ce que l’on appelle un fichier robot.txt. Ce fichier doit toujours être votre premier port d’appel. Ce fichier communique avec les racleurs de sites Web, leur indiquant les zones du site qui sont interdites. Si le fichier robots.txt d’un site interdit le raclage de certaines pages (ou de toutes), vous devez toujours respecter ces instructions.
Avez-vous vérifié les conditions de service du site ?
Outre le fichier robots.txt, vous devez vérifier les conditions de service d’un site Web. Les deux devraient s’aligner, mais cela est parfois négligé. Les conditions de service peuvent contenir une clause formelle décrivant ce que vous pouvez et ne pouvez pas faire avec les données du site. Vous pouvez avoir des problèmes juridiques si vous enfreignez ces règles, alors assurez-vous de ne pas le faire !
Avez-vous respecté les protocoles de protection des données ?
Ce n’est pas parce que certaines données sont disponibles que vous êtes autorisé à les récupérer sans conséquences. Soyez très attentif aux lois en vigueur dans les différentes juridictions et suivez les protocoles de protection des données de chaque région. Par exemple, dans l’UE, le règlement général sur la protection des données (RGPD) protège certaines données personnelles contre l’extraction, ce qui signifie qu’il est illégal de les récupérer sans le consentement explicite des personnes concernées.
Risquez-vous de faire planter un site web ?
Les grands sites web, comme Google ou Amazon, sont conçus pour gérer un trafic important. Les sites plus petits ne le sont pas. Il est donc important de ne pas surcharger un site avec trop de requêtes HTTP, ce qui peut le ralentir, voire le faire planter complètement. En fait, il s’agit d’une technique souvent utilisée par les pirates informatiques. Ils inondent les sites de requêtes pour les faire tomber, dans ce que l’on appelle une attaque par déni de service. Veillez à ne pas en réaliser une par erreur ! Ne scrapez pas non plus de manière trop agressive ; prévoyez des intervalles de temps importants entre les demandes et évitez de scraper un site pendant ses heures de pointe.
Tenez compte de toutes ces considérations, faites attention à votre code, et vous devriez être heureux de faire du web scraping en un rien de temps.
En résumé
Dans cet article, nous avons vu ce qu’est le scraping de données, comment il est utilisé et en quoi consiste le processus.
Voici les principaux points à retenir :
- Le web scraping peut être utilisé pour collecter toutes sortes de types de données : Des images aux vidéos, en passant par le texte, les données numériques, et plus encore.
- Le Web scraping a de multiples usages : De l’extraction de contacts à la recherche de mentions de marques dans les médias sociaux, en passant par la réalisation d’audits de référencement, les possibilités sont infinies.
- La planification est importante : Prendre le temps de planifier ce que vous voulez gratter à l’avance vous permettra d’économiser des efforts à long terme lorsqu’il s’agira de nettoyer vos données.
- Python est un outil populaire pour le web scraping : Les bibliothèques Python comme Beautifulsoup, Scrapy et Pandas sont toutes des outils courants pour le scraping du web.
- N’enfreignez pas la loi : Avant d’effectuer du scraping sur le Web, vérifiez les lois en vigueur dans les différentes juridictions et veillez à ne pas enfreindre les conditions d’utilisation d’un site.
- L’étiquette est également importante : Tenez compte de facteurs tels que les ressources d’un site : ne les surchargez pas, sinon vous risquez de les faire tomber. C’est bien d’être gentil !
FAQ Web scraping
Comment commencer le web scraping ?
Nous pensons que le web scraping fonctionne mieux si vous vous posez ces trois questions avant de commencer à coder ou à commander une solution :
- Quelles sont les informations que vous recherchez ? Quelles sont les données que vous voulez obtenir ?
- Où pouvez-vous trouver ces données ? Quel est le site Web et quelle est l’URL ?
- Que ferez-vous avec les données ? Dans quel format en avez-vous besoin ?
Une fois que vous avez répondu à ces questions, vous pouvez commencer à réfléchir à la façon dont vous allez extraire les données que vous voulez.
Tous les sites peuvent-ils être scrapés ?
Il existe des sites Web qui autorisent le scraping et d’autres qui ne le permettent pas. Pour vérifier si le site Web autorise le scraping, vous devez ajouter « /robots.txt » à la fin de l’URL du site Web que vous ciblez. Dans ce cas, vous devez vérifier sur ce site spécial dédié au web scraping.
Le web scraping est-il une compétence utile ?
Oui ! Le web scraping est une compétence très utile dans un monde qui fonctionne avec des données et en génère à chaque seconde. Les données sont partout, et il est important d’acquérir la capacité de les extraire facilement des sources en ligne.
