Le « web scraping » est une méthode informatisée d’extraction de grandes quantités de données non structurées à partir de pages web. Il s’agit d’une méthode de collecte de données non structurées et de leur stockage dans un format structuré. Il existe de nombreuses façons de collecter des pages web – à partir de services en ligne et d’API ou de code personnalisé. Avec quelques astuces et conseils pratiques, vous allez savoir comment vous pouvez mettre en œuvre cette méthode en Python.
Pourquoi faut-il apprendre le scraping de données ?
Des millions de flux de données circulent aujourd’hui sur l’internet. On estime que l’homme a créé 90 % de données en plus au cours des deux dernières années qu’au cours de toutes les décennies précédentes. Donc, si vous êtes un analyste ou un ingénieur de données, le fait de savoir comment vous pouvez collecter ces données est une première étape importante dans l’analyse de la business intelligence. Collectez des données en dehors des systèmes informatiques de votre entreprise. Prenez un exemple simple. Il est supposé que vous ayez besoin d’obtenir les adresses postales de toutes les institutions publiques en France pour soutenir votre analyse commerciale et créer un tableau de bord géographique.
Que faites-vous ? Faites une recherche sur Google, copiez les informations du site de données ouvertes du gouvernement et collez-les dans un fichier. Mais qu’en est-il si vous souhaitez intégrer ces données dans un algorithme d’apprentissage automatique ? Dans ce cas, le copier-coller ne fonctionne pas ! C’est là que le web scraping entre en jeu : le web scraping de données est une méthode automatisée qui vous permet de collecter des données en continu et rapidement, au lieu de passer de longues heures à les collecter manuellement.
Quelles sont les étapes du scraping de données ?
Il est utilisé dans de nombreuses applications telles que les moteurs de recherche, les comparaisons de prix et les outils de suivi. Vous allez découvrir comment le web scraping peut être réalisé en utilisant Python à l’aide d’un exemple simple. L’objectif de cet article n’est pas de créer un manuel sur les bibliothèques. Cependant, afin de vous présenter le concept, vous ne donnerez pas le détail des outils utilisés. Le scraping ou l’indexation se fait en deux étapes : récupérer le code HTML de la page web à scrapper et le traiter. Pour récupérer le contenu, il suffit d’envoyer une requête HTTP et d’attendre la réponse, qu’on rend à l’aide de la bibliothèque de requêtes de Python. À ce niveau de script, le code source de la page est stocké sous forme de chaîne (str) dans la variable source.
Bien entendu, cela ne se produira que si la demande aboutit. Cela signifie que la réponse à la demande est codée 2xx ; Python permet de coder très facilement sans devoir utiliser des deux points sur chaque nouvelle ligne ou des parenthèses au début de chaque condition. Le concept d’indentation aide également à produire un code propre et lisible. La fonction find() peut être utilisée à cette fin. Vous pouvez récupérer du texte, des liens, etc. sur le Web. La section suivante explique comment on peut récupérer uniquement des paragraphes sur le Web.
Comment peut-on scraper page par page ?
Imaginez que vous souhaitiez recueillir des informations sur les appartements à louer à Paris et comparer les prix par région, institution, nombre de pièces et nombre de chambres. Une façon de procéder est de se rendre sur seroger.com et de copier manuellement les détails de chaque information, une page à la fois. Il faudrait des heures, voire des jours, pour créer des milliers d’éléments d’information. Heureusement, les ordinateurs sont doués pour les tâches répétitives. La première étape consiste à dresser une liste des pages web que vous souhaitez utiliser. Ce n’est qu’un exemple de la façon d’obtenir 20 avis sur Yelp.
Dans la vie réelle, cependant, il existe de nombreuses autres situations qui peuvent être abordées. Par exemple, un utilisateur peut avoir besoin d’effectuer une action, comme aller sur une autre page pour lire plus d’avis sur un magasin particulier. Ou bien ils peuvent avoir besoin d’obtenir des informations supplémentaires, telles que le nom de l’examinateur, l’enregistrement, le lieu, le temps d’affichage, l’évaluation. Pour atteindre ses objectifs et obtenir plus de données, vous devez utiliser des fonctionnalités et des bibliothèques supplémentaires telles que Selenium et les formules fréquentes.