Qu'est-ce que le web scraping ? Comment automatiser la collecte de données sur le web

Des études de recherche aux listes de produits, Internet est une mine d'or de contenu informatif et de données précieuses.

Parcourir les milliards de sites web pour trouver des données précises peut être un effort herculéen. Avec des logiciels d'extraction de données, vous pouvez désormais automatiser la façon dont vous collectez ou extrayez des données du web. Le processus d'utilisation de robots pour extraire des données et du contenu des sites web est connu sous le nom de web scraping. Vous pouvez également travailler avec des fournisseurs de services d'extraction de données disposant de capacités de services de web scraping pour automatiser l'extraction de données.

Le web scraping collecte et convertit les données non structurées au format hypertext markup language (HTML) en données structurées, qui peuvent être dans une feuille de calcul ou une base de données. Ensuite, vous pouvez manipuler ou analyser les données pour alimenter des applications commerciales.

Vous voulez en savoir plus sur le web scraping et ses implications pour votre entreprise ? Continuez à lire le reste de l'article pour explorer les techniques, les outils et les considérations légales !

Comment fonctionne le web scraping ?

Pour comprendre le web scraping, il est important de comprendre d'abord que les pages web sont construites avec des langages de balisage basés sur du texte.

Un langage de balisage définit la structure du contenu d'un site web. Étant donné qu'il existe des composants et des balises universels des langages de balisage, cela facilite grandement la tâche des scrapers web pour extraire les informations dont ils ont besoin. Analyser HTML n'est qu'une moitié du web scraping. Après cela, le scraper extrait les données nécessaires et les stocke. Les scrapers web sont similaires aux interfaces de programmation d'applications (APIs) qui permettent à deux applications d'interagir l'une avec l'autre pour accéder aux données.

Découvrez le processus étape par étape du fonctionnement des scrapers web.

• Étape 1 : Faire une requête HTTP. La première étape consiste pour un scraper web à demander l'accès à un serveur qui possède les données.
• Étape 2 : Extraire et analyser le code du site web. Après avoir reçu l'accès, un scraper parcourt le langage de balisage extensible (XML) ou HTML du site web pour découvrir la structure du contenu.
• Étape 3 : Analyser le code. Maintenant, le scraper décompose ou analyse le code pour repérer et extraire des éléments ou objets prédéfinis, qui peuvent inclure des textes, des évaluations, des classes, des balises ou même des identifiants.
• Étape 4 : Stocker les données localement. Enfin, le scraper web stocke localement les données après avoir analysé le code XML ou HTML.

Trop de requêtes HTTP de la part des scrapers peuvent faire planter un site web, c'est pourquoi les sites web ont différentes règles pour les robots à suivre.

Exploration web vs. web scraping

L'exploration web et le web scraping sont deux techniques de collecte de données sur Internet, mais elles servent des objectifs différents et fonctionnent de manière distincte.

L'exploration web consiste à parcourir systématiquement Internet pour indexer le contenu de divers sites web. Les explorateurs web, également connus sous le nom d'araignées ou de robots, sont conçus pour naviguer à travers les liens sur les pages web et collecter des données pour les moteurs de recherche comme Google, qui indexent le contenu pour améliorer les résultats de recherche.

Le web scraping, en revanche, est le processus d'extraction d'informations spécifiques à partir de sites web. Contrairement aux explorateurs, qui collectent des données générales pour l'indexation, les scrapers ciblent des données particulières, telles que les prix, les avis ou les informations de contact. Les outils de web scraping sont utilisés pour automatiser ce processus d'extraction, permettant aux utilisateurs de collecter et d'organiser des données pour analyse ou utilisation dans d'autres applications.

Techniques de web scraping

Voici quelques-unes des techniques courantes de web scraping.

• Copier-coller manuel consiste à copier des données spécifiques du web et à les coller dans un fichier texte ou une feuille de calcul manuellement.
• Web scraping avec Python utilise les capacités de correspondance d'expressions régulières de Python pour extraire des informations des pages web. Les professionnels de la science des données et les programmeurs utilisent également des langages de programmation comme Ruby, Java, C++ et JavaScript pour le web scraping automatisé.
• Analyse du modèle d'objet de document (DOM) intègre des navigateurs web pour extraire le contenu dynamique généré par les scripts côté client.
• Reconnaissance d'annotation sémantique utilise des balises sémantiques ou des métadonnées pour localiser et extraire des extraits de données.
• Analyse assistée par vision par ordinateur extrait des données des pages web à l'aide de l'apprentissage automatique et de la vision par ordinateur.

Types de scrapers web

En fonction de la facilité d'utilisation et de la technologie qui les sous-tend, les scrapers web peuvent être de cinq types.

• Scrapers web auto-construits nécessitent des compétences avancées en programmation mais peuvent offrir beaucoup plus de fonctionnalités.
• Scrapers web pré-construits sont des scrapers personnalisables que vous pouvez facilement télécharger et exécuter.
• Extensions de navigateur pour scrapers web sont des extensions de navigateur conviviales pour les scrapers et offrent souvent des fonctionnalités limitées.
• Scrapers web en nuage fonctionnent sur des serveurs en nuage côté entreprise, hors site. Ces scrapers n'utilisent pas les ressources de votre ordinateur, ce qui signifie que vous pouvez vous concentrer sur d'autres tâches en même temps.
• Scrapers web locaux utilisent des ressources locales comme l'unité centrale de traitement (CPU) ou la mémoire vive (RAM) de votre ordinateur pour extraire des données.

Pourquoi une entreprise pourrait-elle utiliser le web scraping pour collecter des données ?

Voici quelques exemples de la façon dont différentes industries utilisent le web scraping.

1. Marketing par e-mail

Vous en êtes peut-être conscient ou non, mais quelque part sur le web, il y a de fortes chances que votre numéro de téléphone ou votre adresse e-mail puisse être extrait. Dans le web scraping, cela s'appelle l'extraction de contacts. Les outils d'intelligence commerciale parcourent le web public et extraient ce qu'ils croient être l'adresse e-mail correcte et tous les numéros de téléphone disponibles. Bien que l'information ne soit pas toujours exacte à 100 %, elle rend tout de même l'envoi d'e-mails à froid plus efficace.

2. Comparaison de prix

Si vous êtes un « faucon des bas prix », vous avez dû interagir avec un outil de comparaison de prix à un moment donné dans le passé. En scrappant les sites de produits ou de services de commerce électronique, il existe des outils capables d'offrir des comparaisons de prix en temps réel et des fluctuations.

3. Extraction de coupons et de codes promo

Similaire aux outils de comparaison de prix, vous pouvez également scraper le web pour extraire des coupons et des codes promo. Bien que le succès de ces outils varie (et que les entreprises deviennent plus astucieuses avec leurs offres promotionnelles), cela vaut toujours la peine de voir si vous pouvez économiser de l'argent avant de passer à la caisse.

4. Audit SEO

Une des façons les plus lucratives d'appliquer le web scraping est de l'utiliser pour l'audit de l'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO). En gros, les moteurs de recherche comme Google et Microsoft Bing Web Search API ont des centaines de directives en ce qui concerne le classement des résultats de recherche pour les mots-clés – certaines ont plus de valeur que d'autres.

Les logiciels SEO scrappent le web, entre autres choses, pour analyser et comparer le contenu sur les moteurs de recherche en termes de force SEO. Les marketeurs utilisent ensuite ces informations et les appliquent à leurs stratégies de contenu quotidiennes.

5. Analyse des sentiments sur les réseaux sociaux

Des utilisations plus avancées du web scraping permettent en fait de surveiller les flux de données. Les entreprises utilisent des outils d'écoute sociale pour scraper et extraire des flux de données en temps réel à partir de plateformes de réseaux sociaux comme Twitter et Facebook. Vous pouvez utiliser ces informations pour examiner des métriques quantitatives comme les commentaires des abonnés, les mentions, les retweets, etc., et aussi des métriques qualitatives comme le sentiment de la marque et l'affinité avec les sujets.

Limitations du web scraping

Le web scraping n'est pas un processus parfait et conforme aux règles. Voici quelques limitations auxquelles vous pouvez faire face lors du scraping du web.

• Courbe d'apprentissage plus longue. Bien que les outils de web scraping facilitent la collecte de données sur le web, vous devrez peut-être investir du temps pour apprendre à les utiliser à leur plein potentiel.
• Changements de mise en page et de structure des sites web. Il existe de nombreuses subtilités et nuances lorsqu'il s'agit de construire un site web. Les concepteurs de sites web mettent constamment à jour leurs sites pour améliorer l'expérience utilisateur (UX). Même les plus petits changements peuvent perturber les données que vous collectez.
• Les sites web complexes nécessitent un scraping avancé. Vous pourriez avoir besoin de compétences avancées pour extraire des données de sites web avec des éléments dynamiques et un défilement infini.
• Conditions générales strictes des sites web. En plus des barrières techniques, certains sites web ont des directives d'utilisation des données et du contenu qui peuvent interdire le web scraping ; c'est le cas le plus souvent avec les sites qui utilisent des algorithmes propriétaires. Pour protéger leur contenu, ces sites peuvent utiliser un encodage pour rendre le web scraping presque impossible.

Le web scraping est-il légal ?

Consultez le "robots.txt" du site web pour savoir s'ils autorisent le web scraping. Vous pouvez facilement localiser ce fichier en tapant "/robots.txt" à la fin de l'URL du site web. Si vous cherchez à scraper le site Amazon, vous pouvez consulter le fichier www.amazon.com/robots.txt. Maintenant, regardez les chemins « allow » et « disallow » pour comprendre ce qu'un robot d'exploration de site peut ou ne peut pas vous laisser accéder à partir de la source de la page pour un projet de scraping.

Outils de web scraping

Les plateformes d'extraction de données vous aident à récupérer des données web non structurées, mal structurées et structurées pour des besoins d'analyse de données ou d'intelligence commerciale. Ces outils fonctionnent en tandem avec des logiciels de qualité des données et des outils de préparation des données pour vous aider à organiser et nettoyer les données. Les entreprises utilisent également des outils d'extraction de données en conjonction avec des plateformes d'intégration de données pour rassembler différents types et sources de données en un seul endroit.

Prêt à découvrir de nouvelles opportunités ?

Une fois que vous avez extrait et collecté des données du web, vous devez les analyser pour en tirer des informations. Ces informations vous aident à découvrir de nouvelles opportunités de croissance pour votre entreprise. Même si les données sont accessibles, le défi réside dans la manière de les analyser et de les appliquer correctement.

Plongez dans l'analyse des données et débloquez une variété d'informations à partir des données que vous extrayez.

Cet article a été publié à l'origine en 2019. Il a été mis à jour avec de nouvelles informations.