Web Scraping : Qu’est ce que le Web Scraping, à quoi il sert, et comment s’en servir ?

Vous aimeriez savoir comment faire du web scraping ? Nos experts vous expliquent tout sur le web scraping.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
21/5/2024

Le Webscraping : Définition :

Le web scraping, ou l'extraction automatisée de données web, est une technique puissante qui permet de transformer la vaste mer de contenu en ligne en données structurées prêtes à l'analyse

Utilisé des petites startups aux géants de la technologie, le web scraping est essentiel pour naviguer dans l'ère du big data.

Imaginez que vous souhaitiez recueillir toutes les critiques de livres d'Amazon ; le web scraping est l'outil qu'il vous faut. 

Voyons en détail de Web Scraping 👇🏻

A quoi sert le web scraping 

Le web scraping est utilisé dans divers domaines et industries pour:

  • Le suivi des prix : Les entreprises, de l'aviation au e-commerce, utilisent le scraping pour observer les changements de prix en temps réel et ajuster leurs propres tarifs en conséquence. 
  • La veille concurrentielle : Il permet d'analyser les stratégies des concurrents en collectant des données accessibles publiquement sur leurs sites web. 
  • La génération de leads : Les entreprises peuvent recueillir des informations de contact pertinentes à partir de divers sites pour des campagnes de marketing ciblées.
  • L’analyse sentimentale : Analyser les opinions et sentiments exprimés sur les réseaux sociaux et forums pour comprendre l'attitude des consommateurs vis-à-vis de produits ou services.

Graphique d'utilisation du Web Scraping

Faire du Web Scraping avec Python 

Python est très populaire dans le web scraping. Grâce à sa simplicité et sa puissante suite de bibliothèques.

BeautifulSoup est une bibliothèque Python qui permet de parser des documents HTML et XML. Elle crée des parse trees qui sont utiles pour extraire les données facilement.

Voici un exemple simple utilisant BeautifulSoup :

Exemple d'utilisation de BeautifulSoup pour faire du WebScraping
Exemple d'utilisation de BeautifulSoup pour faire du WebScraping

Voici un exemple de sortie d’un algorithme python, représentant dans un tableau tous les titres et commentaires des avis d’apprenants DataBird à partir du site TrustPilot :

Exemple d'utilisation de BeautifulSoup pour Scraper les avis TrustPilot de DataBird
Exemple d'utilisation de BeautifulSoup pour Scraper les avis TrustPilot de DataBird

Voici un schéma récapitulatif du scraping de donnée via Python :

Schéma Récapitulatif du fonctionnement du Web Scraping avec Python

Le Web Scraping, est-ce que c’est du Datamining ?

 

Le web scraping et le datamining sont souvent confondus mais servent des étapes différentes dans l'analyse de données.

 

Le scraping est la collecte de données brutes, souvent à partir de sources externes, tandis que le datamining implique l'analyse de ces données pour en extraire des patterns et prédictions.

 

Est-ce que le Web Scraping est légal ?

Eh bien tout dépend !

La pratique du web scraping se trouve dans une zone grise légale.

Elle varie significativement d'une juridiction à l'autre et dépend fortement de la méthode d'extraction et du type de données ciblées.

Un scraping peut être tout à fait légal. Comme il peut être tout à fait illégal !

Voyons un peu comment cela s'articule autour des juridictions :

 

Impact des Juridictions

 

De nombreuses différences régionales existent :

 

Aux États-Unis, le scraping de données publiques est généralement permis, mais accéder à des données protégées par des mesures de sécurité peut violer des lois comme le CFAA.

 

En Union Européenne, le scraping doit respecter le GDPR, qui encadre strictement la manipulation de données personnelles, nécessitant souvent un consentement explicite.

 

Dans d’autres pays, les réglementations peuvent être très strictes et varient significativement ; il est crucial de se renseigner sur les lois locales.

 

Type de contenu et méthodes d'extraction

 

Les données publiques sont plus accessibles légalement pour le scraping comparé aux données privées ou derrière un paywall.

Côté données personnelles, scraper ces informations sans consentement est risqué et souvent illégal, surtout sous le GDPR.

 

Concernant les différentes méthodes d’extraction, bien que non obligatoire légalement, respecter le fichier robots.txt peut aider à éviter des complications.

NB : Le fichier robots.txt est un fichier texte placé à la racine des sites web qui donne des instructions sur l'indexation des contenus par les robots des moteurs de recherche

Il s'agit d'un élément crucial du protocole d'exclusion des robots, qui sert à indiquer aux robots web (y compris les robots de scraping) les parties d'un site qu'ils peuvent ou ne peuvent pas explorer et indexer.

De plus, un grand nombre de requêtes en peu de temps peut être perçu comme un DDoS (une attaque par déni de service distribué), un type de cyberattaque, ce qui est illégal.

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Comment faire du Web Scraping ?

Techniques Avancées de Web Scraping

Scraping de Sites Dynamiques

Imaginons que vous êtes un détective et que votre mission est de recueillir des indices sur un site web très malin qui change constamment d'apparence, un peu comme un caméléon. 

Ce site pourrait utiliser JavaScript ou AJAX pour charger ses données, ce qui le rend difficile à suivre. Comment faire pour capturer ces données insaisissables ?

Parmi les outils à votre disposition, Selenium est comme votre espion robotisé. Il peut ouvrir un navigateur, cliquer, défiler, et même remplir des formulaires pour obtenir les données nécessaires, parfait pour les sites qui nécessitent des interactions comme un utilisateur réel. 

Puppeteer travaille exclusivement avec les navigateurs Chrome et Chromium et agit comme un marionnettiste qui contrôle le navigateur pour accéder aux contenus générés par JavaScript

Pour ceux qui utilisent Scrapy, un outil de scraping très rapide, l'ajout de Splash est bénéfique. Splash prend une "photo" du site après que tous les scripts JavaScript soient exécutés, aidant Scrapy à "voir" le contenu comme le ferait un humain.

Contournement des Techniques Anti-Scraping

Si vous étiez toujours ce détective, vous trouveriez que certains sites ne sont pas seulement malins, mais aussi bien gardés par des gardiens comme les CAPTCHAs, les bannissements IP, et les limites de taux de requêtes. Voici comment vous pouvez les déjouer avec astuce.

Pour éviter les CAPTCHAs, vous pouvez changer l'identité de votre navigateur (l'agent utilisateur) régulièrement, ou utiliser des services qui emploient des humains ou des IA pour résoudre les CAPTCHAs pour vous. Cela peut coûter un peu d'argent, mais c’est un investissement pour des données précieuses.

Pour gérer les bannissements IP, opérez votre scraping à travers un réseau de proxies pour masquer votre véritable IP, ou utilisez un réseau privé virtuel (VPN) qui peut également cacher votre IP et vous faire apparaître comme venant d'un autre pays.

Pour contourner les limitations de taux, programmez des pauses entre vos requêtes pour simuler un comportement humain, ou utilisez plusieurs identités (via des proxies ou des VPN) pour répartir vos requêtes et éviter de dépasser les limites imposées par le site.

Utiliser Octoparse

 

Octoparse est un outil graphique qui simplifie le web scraping pour les utilisateurs sans compétences en programmation

Vous pointez et cliquez sur les données que vous souhaitez extraire, et il génère les résultats pour vous.

Par exemple, prenons le même exemple avec Trustpilot. Après avoir téléchargé Octoparse sur votre ordinateur, cliquez sur ‘Nouveau’, et sélectionnez le site à scrapper, puis sur ‘Essayez-le’, ici TrustPilot :

 

Rentrez l’url précis, puis cliquez sur ‘Démarrer’ :

Après quelques secondes/minutes, Octoparse aura récupéré tous les avis de la page sous forme de tableau

Il vous suffit d’exporter l’exécution, possible seulement avec l’abonnement premium :

Choix de la technique de web scraping appropriée 

Le choix de la technique de web scraping dépend largement de la nature du site web ciblé et des spécificités du projet.

Pour les sites utilisant abondamment JavaScript, des outils comme Selenium ou Puppeteer sont idéaux car ils imitent l'interaction utilisateur et peuvent exécuter des scripts comme un navigateur le ferait

Pour des sites plus statiques, BeautifulSoup en combinaison avec Requests en Python peut être suffisant pour extraire efficacement les données.

La quantité de données à traiter influence aussi le choix de l'outil

Scrapy est parfait pour les extractions à grande échelle grâce à sa capacité à gérer de multiples requêtes simultanément, ce qui est optimal pour les projets de grande envergure. 

Pour des volumes plus modérés, Octoparse ou ParseHub offrent une expérience conviviale grâce à leur interface graphique, qui est accessible même pour les utilisateurs sans compétences en programmation.

La fréquence des mises à jour des données est un autre critère important.

Si les données requièrent des mises à jour fréquentes ou en temps réel, une solution automatisée comme Scrapy, programmée pour des scrapings périodiques, est nécessaire. 

Pour des besoins plus sporadiques, des outils manuels peuvent suffire.

Les compétences techniques disponibles et la conformité légale sont également cruciales. 

Des outils comme Scrapy et Selenium nécessitent une certaine expertise en programmation mais offrent plus de flexibilité et de puissance, tandis que Octoparse et ParseHub sont mieux adaptés pour ceux qui préfèrent une approche moins technique

Quel que soit l'outil choisi, il est impératif de respecter les législations locales telles que le GDPR en Europe et le CFAA aux États-Unis, en plus de suivre les directives du fichier robots.txt.

Le web scraping est une compétence puissante dans l'arsenal d'un data engineer. En maîtrisant cette technique, vous pouvez transformer la vaste mer de données disponibles sur Internet en informations pratiques et exploitables.

 

Toutefois, il est essentiel de l'utiliser judicieusement et légalement pour maximiser son potentiel sans enfreindre les règles.

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Difficulté :
Facile