Guide Complet du Web Scraping : Techniques, Outils et Bonnes Pratiques
Découvrez le web scraping, une technique puissante pour extraire des données sur le web. Ce guide complet couvre les techniques, outils et bonnes pratiques du scraping.
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Le web scraping est une pratique largement utilisée dans le domaine du développement web pour extraire des données présentes sur le web. Dans cet article, nous allons explorer en quoi consiste le scraping et quelles sont ses spécificités.
Qu’est-ce que le web scraping ?
Le web scraping consiste à parcourir le web pour en extraire des données.
Ces données peuvent être des :
- Textes
- Images
- Liens
- Vidéos
- Etc.
Le scraping n’est fort heureusement pas une action manuelle mais bien une tâche automatisée par un script, qui peut être écrit dans divers langages de programmation (JavaScript, Python…). Ce script est appelé « scraper ».
Le scraping est souvent utilisé pour collecter des données à grande échelle, surveiller des changements sur des sites internet ou encore analyser la concurrence.
Scraper VS Crawler : quelles différences ?
Bien que l’on utilise généralement les termes scraper et crawler de manière interchangeable, ces termes ne désignent pas exactement la même chose.
Le scraping a pour objectif l’extraction et/ou l’analyse de données spécifiques (prix de produits, offres d’emploi…) sur une cible bien définie (site web, page web…). L’analyse peut aller en profondeur sur la page et est généralement à des fins stratégiques.
Le crawling consiste quant à lui à parcourir le web à des fins d’indexation et d’archivage. Les données analysées sont généralement plus globales et volumineuses. Les crawlers naviguent d’URLs en URLs pour analyser une page dans son ensemble, sans extraction de données spécifiques.
| Caractéristique | Scraper | Crawler |
|---|---|---|
| Objectif | Extraire et analyser des données spécifiques | Parcourir le web pour l’indexation et l’archivage |
| Cible | Cible bien définie (site web, page web…) | Web entier ou un large sous-ensemble |
| Analyse | Analyse approfondie | Analyse globale |
| Fin | Stratégique | Indexation et archivage |
Exemples d’utilisation :
- Scraper : Un site de comparaison de prix utilise le scraping pour extraire les prix des produits de sites web ecommerce.
- Crawler : Un moteur de recherche utilise le crawling pour découvrir et indexer de nouvelles pages web.
2 principaux types de scraping
Sur le web, on distingue différentes approches pour scraper des données : le scraping de SERP et le scraping de sites web.
Scraping de SERP
La SERP (Search Engine Result Page) désigne la page affichant les résultats d’une recherche via un moteur de recherche tel que Google, Bing, Yahoo, etc.
Les données extraites comprennent généralement des titres, des descriptions, des URL et parfois des éléments supplémentaires tels que des extraits enrichis.
Le scraping de SERP est utilisé pour collecter des données provenant de multiples sources. Ce type de scraping s’avère ainsi idéal pour analyser sa concurrence ou travailler son SEO (classements, mots-clés, etc.).
Scraping de Sites Web
D’autre part, le scraping de sites web consiste quant à lui à extraire des données à partir de pages web individuelles ou de sites web entiers.
Les données peuvent être extraites de différentes parties d’une page web, telles que les titres, les paragraphes, les images, les liens, etc.
Scraper une page web peut être utilisé pour collecter une grande variété d’informations, comme des prix de produits, des articles de blog, des commentaires, etc.
Comment scraper le web ?
Il existe plusieurs façons de scraper le web. Que cela soit en faisant usage de plateformes web, d’extensions navigateurs ou encore en utilisant des bibliothèques de code pour développeurs, libre à vous de faire le choix qui correspond à vos besoins.
Plateformes web
Les plateformes web de scraping offrent une approche sans codage pour extraire des données à partir de sites web.
Elles sont conviviales et permettent de créer des crawlers sans compétences techniques avancées. Cependant, elles peuvent avoir des limitations en termes de personnalisation et sont souvent payantes pour être exploitées à leur plein potentiel.
Voici quelques exemples de plateformes web de scraping :
- Octoparse : Une plateforme de scraping web visuelle qui permet de créer des crawlers en quelques clics sans écrire de code.
- Import.io : Un outil en ligne qui permet de convertir des sites web en données structurées. Il offre une interface conviviale et des fonctionnalités avancées pour extraire et organiser les données.
- ParseHub : Un autre outil en ligne de scraping web qui utilise des techniques d’apprentissage automatique pour extraire des données de manière intelligente à partir de sites web complexes.
Extensions navigateurs
Les extensions de navigateur pour le scraping web offrent une solution rapide et simple pour extraire des données à partir de pages web.
Elles fonctionnent généralement via une interface utilisateur intuitive, permettant aux utilisateurs de sélectionner et d’extraire les données en quelques clics lors de leur navigation.
Cependant, elles peuvent être limitées en termes de fonctionnalités avancées et de personnalisation.
Instant Data Scraper (Chrome) : Instant Data Scraper est une extension de navigateur qui permet de scraper facilement des données de pages web, en détectant automatiquement les structures de données présentes sur une page (comme des tableaux ou des listes) et en les exportant en format CSV ou Excel.
Bibliothèques de code
Les bibliothèques de code pour le scraping web offrent une approche plus technique et flexible pour extraire des données à partir de sites web.
Elles permettent aux développeurs de créer des scripts personnalisés pour scraper les données de manière spécifique.
Un énorme avantage est qu’il existe aujourd’hui de nombreuses librairies gratuites ou avec un modèle freemium généreux. Cependant, elles nécessitent des compétences de programmation et une compréhension approfondie du langage utilisé.
Les langages les plus couramment utilisés pour le scraping de données sont Python et javaScript.
Parmi les bibliothèques de code les plus utilisées, on retrouve :
- Puppeteer : Puppeteer est une bibliothèque Node.js permettant de contrôler Chrome et d’automatiser les tâches de scraping, idéale pour capturer des pages web dynamiques et interagir avec le contenu JavaScript.
- Cheerio : Cheerio est une bibliothèque légère et rapide pour Node.js qui implémente une syntaxe similaire à jQuery pour le scraping de données depuis des pages web statiques.
- BeautifulSoup : Beautiful Soup est une bibliothèque Python puissante pour extraire des données à partir de fichiers HTML et XML, facilitant le parsing et la navigation dans la structure du document.
- Scrapy : Scrapy est un framework Python open-source spécialisé dans le scraping web, offrant des outils robustes pour extraire et transformer des données à grande échelle à partir de sites web dynamiques et statiques.
Comparatif : Plateformes web VS Extensions navigateurs VS Bibliothèques de code
| Critère | Plateformes web | Extensions navigateurs | Bibliothèques de code |
|---|---|---|---|
| Prise en main / Accessibilité | Très facile, interface visuelle intuitive | Facile, interface utilisateur simple | Difficile, nécessite des compétences en programmation |
| Prix | Souvent payantes avec des fonctionnalités limitées en version gratuite | Généralement gratuites | Majoritairement gratuites ou open-source |
| Possibilités | Limitées en termes de personnalisation et de complexité | Limitées en fonctionnalités avancées | Très flexibles, permettant une personnalisation poussée et des scripts complexes |
| Utilisation | Idéales pour les utilisateurs non techniques | Pratiques pour des besoins simples et ponctuels | Adaptées aux développeurs et aux projets nécessitant une extraction de données spécifique |
| Exemples | Octoparse, Import.io, ParseHub | Instant Data Scraper | BeautifulSoup, Scrapy, Puppeteer, Cheerio |
| Avantages | Faciles à utiliser, pas besoin de coder | Installation rapide, utilisation directe dans le navigateur | Grande flexibilité, contrôle total sur le processus de scraping |
| Inconvénients | Moins flexibles, coûts possibles pour des usages avancés | Fonctionnalités limitées, dépendantes du navigateur | Courbe d’apprentissage plus élevée, nécessite du temps pour développer les scripts |
Le web scrapping est-il légal ?
Le web scraping n’est pas strictement illégal, mais il est fortement encadré. Le type de données scrapées et la finalité qui en est faite pèsent beaucoup dans la balance.
Exemple de scraping illégal :
- Scraper les informations personnelles d’un utilisateur (nom, prénom, numéro de téléphone, email, adresse…) sur un site sans consentement pour les revendre est illégal et va à l’encontre des lois sur la protection des données dans de nombreux pays.
Exemple de scraping légal : Scraper les prix d’un site ecommmerce. Cela ne viole aucune loi, à condition de ne pas violer les conditions d’utilisation du site.
En résumé, le scraping web est autorisé s’il :
- Ne viole pas les conditions d’utilisation des sites web.
- Respecte la conformité avec les lois sur la protection des données (comme le RGPD en UE).
- Considère les implications juridiques locales (CFAA aux États-Unis, par exemple).
Le web scraping, bien qu’avantageux pour l’extraction de données, nécessite une approche respectueuse des règles des sites web et une compréhension des nuances de chaque méthode, que ce soit via une plateforme web, une extension de navigateur ou une bibliothèque de code. En respectant les bonnes pratiques et les législations, les débutants peuvent utiliser des outils simples, tandis que les développeurs expérimentés pourront créer leurs propres scraper pour collecter et analyser des données.