Qu’est-ce que le Web Scraping et à quoi ça sert ?

Le web scraping est une technique utilisée pour extraire des données à partir d’un site Web. Il peut être utilisé pour collecter des données en grande quantité et de manière automatisée, afin de gagner du temps et privilégier l’analyse des données collectées et l’exploitation des résultats obtenus.

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les gens souhaitent l’utiliser. Par exemple, une entreprise peut utiliser cette technique pour collecter des données sur les produits et les prix de ses concurrents afin de mieux comprendre le marché dans lequel elle évolue et d’ajuster sa stratégie marketing en conséquence. Par ailleurs, les personnes peuvent recourir à cette technique pour recueillir des données sur les entreprises ou les individus qui les concernent, à des fins de prospection, de recrutement ou d’étendre sa gamme de produits ou de services. D’un autre côté, les scientifiques peuvent utiliser cette technique pour collecter des données pour leurs recherches.

Cependant, attention le web scraping utilisé de manière abusive, peut être interdit par certains sites Web. Il est donc important de respecter les conditions générales et de ne pas utiliser cette technique de manière malveillante. Cependant, il est important de respecter les termes de service des sites Web et de traiter les données collectées de manière éthique et responsable, et de comprendre les risques juridiques liés à l’utilisation de cette technique.

Utilisations du web scraping

Il permet d’étudier les marchés, découvrir de nouvelles opportunités commerciales, surveiller les réputations en ligne, en effectuant des analyses de données et des recherches, et en automatisant certaines tâches pour suivre facilement les évolutions au cours du temps.

Extraire des informations en ligne pour la recherche

Sur les réseaux sociaux

Cette technique peut aider à collecter des données sur les réseaux sociaux, comme Twitter ou Facebook afin de dégager des tendances et réaliser des études en psychologie, en sociologie ou en sciences politiques.

Sur d’autres sites

Le web scraping peut être utilisé pour effectuer des analyses de données et des recherches. Par exemple, les scientifiques peuvent utiliser le web scraping pour collecter des données sur les espèces animales menacées et les environnements dans lesquels elles vivent, afin de mieux comprendre ces écosystèmes et de trouver des moyens de les protéger.

Étudier un marché

Cet outil permet de découvrir de nouvelles opportunités commerciales ou pour recueillir des données sur les tendances du marché. A titre d’exemple, une entreprise peut collecter des données sur les produits et les services les plus populaires sur un site de commerce en ligne, afin de déterminer les produits qu’elle devrait proposer à ses clients.

D’autre part, on peut utiliser le web scraping pour collecter des données sur les prix de ses produits et les comparer aux prix de ses concurrents, afin de déterminer la meilleure stratégie de prix à adopter.

Faire de la veille et la recherche de tendance

Il est également important de noter qu’il favorise la veille technologique et la recherche de tendances, parfois insoupçonnées. Ainsi, une entreprise pourra mieux comprendre les opportunités de croissance et les défis auxquels elle est confrontée.

Par ailleurs, le web scraping intervient dans la construction de systèmes de classification et de prédiction. Ainsi, une entreprise peut collecter des données sur les produits et les services de ses concurrents, afin de créer un système de classification qui permet de regrouper ces produits et services en différentes catégories et de prédire leur popularité à l’avenir.

Maintenir une bonne e-réputation sur les réseaux sociaux

Il peut également aider à surveiller les réputations en ligne des entreprises et des individus et ainsi analyser les sentiments. Par exemple, une entreprise pourra suivre les commentaires et les avis laissés sur son site ou sur les réseaux sociaux, afin de mieux comprendre ce que pensent ses clients, mesurer leur satisfaction. Ainsi, elle pourra ajuster sa stratégie de communication en conséquence, en ajoutant des fonctionnalités ou en améliorant la qualité de son offre de produits et de services.

Gérer des bases de données

De plus, il est possible d’utiliser cet outil pour la création de bases de données volumineuses (Big Data) et de systèmes de gestion de l’information. Ainsi, une entreprise pourra compiler des données sur les entreprises et les individus avec lesquels elle travaille, afin de créer une base de données de contacts ou de mettre en place un système de gestion de la relation client, de la prospection ou du recrutement.

Aider au management en interne

Par ailleurs, le web scraping intervient dans l’élaboration de systèmes de gestion de projet et de suivi des tâches. Ainsi, une entreprise peut utiliser cette technique pour collecter des données sur les projets en cours et sur l’avancement des tâches, afin de mieux suivre l’avancement des projets et de gérer efficacement ses ressources.

Concevoir des outils d’aide à la décision

Cet outil peut aussi permettre de visualiser efficacement les données. Par exemple, une entreprise pourra suivre les ventes et les tendances du marché, au travers de graphique et de tableaux de bord qui lui permettent de mieux comprendre ses performances et d’ajuster sa stratégie de business en conséquence.

Publier du contenu pour le marketing en ligne

Cette technique peut aider à la création de systèmes de gestion de contenu. On peut l’utiliser pour collecter des données sur les tendances et les sujets populaires sur les réseaux sociaux. Cela permettra de publier du contenu de qualité et de cibler efficacement son audience.

Produire un chatbot pour faciliter la relation client

Il est également possible d’utiliser le web scraping pour la création de chatbots et de systèmes de réponse automatisée. Par exemple, une entreprise pourra élaborer un chatbot qui répond aux questions et aux préoccupations des clients sur les réseaux sociaux ou sur son site Web, afin de leur offrir un service de qualité, en répondant de manière précise et personnalisée à leurs demandes et de les fidéliser.

Élaborer un système de recommandation pour inciter à l’achat

De plus, cet outil peut permettre la construction de systèmes de recommandation personnalisés. Par la technique de l’apprentissage automatique, une entreprise peut l’utiliser pour collecter des données sur les produits et les services les plus populaires sur un site de commerce en ligne. De cette manière, le système de recommandation suggèrera des produits et des services aux utilisateurs, en fonction de leurs intérêts et de leurs habitudes de consommation.

Avoir des informations en temps réel pour affiner son offre

Par ailleurs, il est important de noter que le web scraping peut être utilisé pour l’analyse de données en temps réel via un système de surveillance et de notification. A titre d’exemple, une entreprise pourra utiliser un bot qui extraira des données sur les médias sociaux et les sites de commerce en ligne. Il s’agira de surveiller les réseaux sociaux et les sites de commerce en ligne, afin de recevoir en temps réel des notifications dès qu’un nouveau produit ou un service est lancé ou qu’une tendance est détectée. Cette technique peut être utile pour les entreprises qui souhaitent réagir rapidement aux changements du marché et aux besoins de leurs clients.

Les outils pour faire du web scraping

Le web scraping implique l’utilisation d’un logiciel ou d’un programme pour accéder au code HTML et PHP d’un site Web et extraire les données souhaitées. Ces données peuvent inclure du texte, des images, des vidéos ou toute autre forme de contenu disponible sur le site Web.

Il existe de nombreux outils et bibliothèques disponibles pour aider à la réalisation du web scraping. Parmi les plus populaires, on peut citer Beautiful Soup pour Python, Web Scraper pour Chrome et import.io. Ces outils peuvent être utilisés pour extraire des données de manière simple et efficace, mais il est important de noter qu’ils ne sont pas infaillibles et peuvent ne pas être en mesure de traiter tous les types de sites Web.

Il y a quelques considérations importantes à prendre en compte lors de sa mise en œuvre. Tout d’abord, il est important de respecter les conditions d’utilisation du site Web que vous êtes en train de scraper. Certaines entreprises peuvent interdire ou limiter son utilisation sur leur site, il est donc important de vous assurer que vous êtes en conformité avec ces termes. Deuxièmement, il est important de traiter les données que vous collectez de manière éthique et responsable. Si vous utilisez ces données à des fins commerciales, il est important de vous assurer que vous avez obtenu l’autorisation des personnes concernées avant de les utiliser.

Exemple de script Python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

# On envoie une requête HTTP à l’adresse du site web

response = requests.get(« https://www.exemple.com »)

# On vérifie que la réponse est correcte (code HTTP 200)

if response.status_code == 200:

# On récupère le contenu HTML de la page

html_content = response.content

# On utilise BeautifulSoup pour parser le contenu HTML

soup = BeautifulSoup(html_content, « html.parser »)

# On cherche tous les éléments de la page qui ont la classe « titre »

titles = soup.find_all(class_= »titre »)

# On parcourt les éléments trouvés

for title in titles:

# On affiche le contenu de chaque élément

print(title.text)

else:

print(« Erreur de chargement de la page »)

Exemple de script Python avec Selenium (Simulation à partir de son navigateur Google chrome)

from selenium import webdriver

# Ouvrez le navigateur

driver = webdriver.Firefox()

# Allez à la page souhaitée

driver.get(« http://www.example.com »)

# Sélectionnez l’élément HTML que vous souhaitez extraire

element = driver.find_element_by_css_selector(« css_selector »)

# Récupérez le contenu de l’élément sélectionné

content = element.text

# Imprimer le contenu

print(content)

# Fermez le navigateur

driver.quit()

Node.js et le javascript

Qu’est-ce que le javascript ?

Il s’agit d’un langage de programmation utilisé par les développeurs web. Grâce au JavaScript, vous pouvez effectuer du web scraping de manière asynchrone et en parallèle, ce qui peut être très efficace pour traiter de grandes quantités de données. Ecrire votre propre code JavaScript est idéal pour automatiser le processus de scraping et récupérer régulièrement de nouvelles données.

Il existe plusieurs bibliothèques JavaScript pour effectuer du web scraping. Chacune d’entre elles a ses propres avantages et inconvénients, il est donc important de choisir celle qui convient le mieux à vos besoins.

Qu’est-ce que Node.js ?

Node.js est un environnement de développement JavaScript côté serveur qui permet de créer des applications web de manière rapide et scalable. Il est particulièrement adapté pour le web scraping en raison de sa communauté active et de ses nombreuses bibliothèques disponibles.

Comment ça marche ?

Voici quelques étapes à suivre pour effectuer du web scraping en JavaScript, dans l’environnement Node.js :

1. Installez les bibliothèques JavaScript dont vous avez besoin. Vous en trouverez quelques unes très pratiques ci-dessous.
2. Trouvez le site web que vous souhaitez scraper et examinez son code HTML pour comprendre comment les données sont structurées.
3. Utilisez une bibliothèque pour simuler un navigateur et naviguer sur les sites web de manière plus naturelle.

Puppeteer est très utile si vous devez résoudre des énigmes ou remplir des formulaires avant de pouvoir accéder aux données que vous souhaitez scraper. Elle fait appel au moteur de rendu Chromium pour simuler une navigation dans un navigateur, et facilite la gestion des sites web qui comprennent du code JavaScript de manière avancée.

1. Effectuez des requêtes HTTP et récupérez des données à partir de sites web qui ne sont pas accessibles directement en HTML.

Axios est un bon choix pour cette étape. Avec elle, il est facile de faire des requêtes HTTP, ce qui est utile pour récupérer les données depuis des API ou des sites web qui ne peuvent pas être directement parsés.

1. Ciblez les éléments que vous souhaitez récupérer grâce à des bibliothèques de parsing de HTML afin de naviguer sur le site web et d’extraire les données.

Cheerio est particulièrement adaptée pour l’extraction de données à partir de sites web mal structurés ou mal formés. Elle permet de traiter du HTML et du XML de manière semblable à jQuery, ce qui rend le traitement des données extraites plus facile.

De plus, des sélecteurs de DOM (Document Object Model) tels que querySelector existent également pour remplir ce rôle.

1. Enregistrez les données extraites dans une structure de données telle qu’un tableau ou un objet, selon vos besoins, dans un fichier CSV ou JSON pour pouvoir les utiliser facilement dans d’autres applications.
2. Visualisez vos données peut vous aider à mieux comprendre vos données et à en tirer des insights plus facilement.

Pandas facilite le traitement et l’analyse des données que vous avez extraites. Cette bibliothèque peut vous aider à nettoyer et à transformer vos données, ce qui peut être très utile lorsque vous travaillez avec des données brutes.

Avec D3.js, vous disposerez de tous les outils pour créer des graphiques et des tableaux de bord à partir de vos données de scraping.

Par ailleurs, TensorFlow complète l’arsenal avec du machine learning afin de réaliser de l’analyse prédictive à partir de vos données de scraping.

Un exemple de code en Javascript avec Puppeteer

Ce programme fait appel à Puppeteer pour ouvrir un navigateur, naviguer vers une page spécifique, extraire des données à l’aide de sélecteurs de DOM et les afficher à l’écran.

const puppeteer = require(‘puppeteer’);

(async () => {

 

// Lancement de Puppeteer

const browser = await puppeteer.launch();

const page = await browser.newPage();

 

// Navigation vers la page à scraper

await page.goto(‘https://www.example.com/page-to-scrape’);

 

// Extraction des données à l’aide de sélecteurs de DOM

const data = await page.evaluate(() => {

const elements = document.querySelectorAll(‘.data-container’);

const data = [];

for (const element of elements) {

data.push(element.innerText);

}

return data;

});

 

// Fermeture du navigateur

await browser.close();

 

// Affichage des données extraites

console.log(data);

})();

Vous pouvez facilement adapter ce code pour extraire d’autres types de données et pour naviguer sur d’autres pages web.

Il est important de noter que ce code n’est qu’un exemple et qu’il peut y avoir de nombreuses autres façons d’effectuer du web scraping en JavaScript.

Assurez-vous de bien comprendre les différentes bibliothèques et techniques disponibles avant de commencer à écrire votre propre code de scraping. De plus, il peut être utile de se tenir au courant sur les bibliothèques et les packages disponibles et de suivre les avancées dans le domaine.

Un exemple de code en Javascript avec Cheerio

Voici un programme pour extraire le titre et le contenu d’un article de Wikipedia en utilisant une URL de l’article :

const axios = require(‘axios’);

const cheerio = require(‘cheerio’);

async function getPageContent(url) {

const { data } = await axios.get(url);

const $ = cheerio.load(data);

const title = $(‘h1’).text();

const content = $(‘#mw-content-text’).text();

return { title, content };

}

getPageContent(‘https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping’).then(page => {

console.log(page.title);

console.log(page.content);

});

A noter qu’il existe de nombreuses options et techniques pour le web scraping en Javascript dans Node.js et il peut être utile de se renseigner régulièrement sur les bibliothèques et les packages disponibles et de suivre les évolutions.

BeautifulSoup

Qu’est-ce que c’est ?

Beautiful Soup est une bibliothèque Python conçue pour faciliter l’extraction et le traitement de données à partir de pages HTML et XML de manière efficace. Pratique et puissante, elle constitue donc un outil précieux pour tout développeur ou data scientist.

De plus, pour réaliser vos projets de web scraping, vous pouvez y recourir en conjonction avec d’autres bibliothèques Python, comme Pandas ou NumPy. Il est aussi possible d’enregistrer les données dans un fichier ou une base de données pour une exploitation ultérieure.

Comment ça marche ?

Pour utiliser Beautiful Soup, vous devez d’abord l’installer via pip ou un autre gestionnaire de paquets Python. Vous pouvez ensuite l’importer dans votre script Python en tapant l’instruction suivante :

from bs4 import BeautifulSoup

Une fois que vous avez importé la bibliothèque, vous disposez de nombreuses fonctionnalités pour extraire des données à partir de pages web. Pour ce faire, vous devez d’abord télécharger le contenu de la page web que vous souhaitez scraper. Le module requests de Python est particulièrement adapté dans ce cas. Il existe également d’autres moyens de téléchargement de contenu web.

Un exemple de code avec BeautifulSoup

Voici un exemple de code qui fait appel au module requests pour télécharger le contenu d’une page web et le stocker dans une variable :

import requests url = ‘https://www.example.com’ page = requests.get(url)

Une fois que vous avez téléchargé le contenu de la page, il est possible de l’analyser. Avant cela, vous devez créer un objet en passant le contenu de la page à la fonction BeautifulSoup() :

soup = BeautifulSoup(page.content, ‘html.parser’)

Vous pouvez maintenant faire appel aux méthodes et aux propriétés de l’outil pour parcourir le contenu de la page et extraire les données qui vous intéressent. Beautiful Soup offre une syntaxe simple et intuitive qui facilite la sélection des éléments du document HTML en utilisant des balises, des classes et des id.

Voici un exemple pour extraire le titre d’une page web :

title = soup.title print(title)

Vous disposez par ailleurs de toutes les méthodes de recherche pour trouver des éléments spécifiques dans le document HTML. Par exemple, pour trouver tous les liens dans un document, la fonction find_all() vous sera très utile :

links = soup.find_all(‘a’) for link in links: print(link.get(‘href’))

Beautiful Soup offre de nombreuses autres fonctionnalités qui vous permettent de manipuler et d’extraire des données à partir de pages web. Dans cette bibliothèque, des fonctions de navigation facilitent le parcours de l’arborescence du document HTML et l’accès à des éléments enfants ou parent. Vous pouvez également profiter des méthodes de recherche avancées, comme find() et find_parents(), pour trouver des éléments qui répondent à des critères de sélection plus complexes.

En plus de l’extraction de données, cette bibliothèque peut aussi permettre de modifier le contenu de pages web ou pour créer de nouvelles pages à partir de zéro. Vous pouvez vous servir des méthodes de modification, comme insert() et append(), pour ajouter de nouveaux éléments au document HTML, et des méthodes de suppression, comme decompose() et extract(), pour supprimer des éléments.

VBA

Qu’est-ce que c’est ?

VBA (Visual Basic for Applications) est un langage de programmation qui permet de créer des macros et automatiser des tâches dans Microsoft Office. Vous pouvez vous servir de VBA pour créer un programme qui effectue du web scraping en passant par des APIs (Application Programming Interfaces) ou en générant des requêtes HTTP pour accéder aux données sur un site web. Pratique et puissant, VBA offre une alternative intéressante puisque l’on peut lancer la macro et obtenir directement les différents résultats dans un fichier Excel lisible et pré-formaté pour accueillir les données.

Comment utiliser VBA pour le web scraping ?

Voici quelques étapes que vous pouvez suivre pour créer un programme de web scraping avec VBA :

1. Ouvrez Microsoft Excel et cliquez sur « Outils » puis sur « Macro » et enfin sur « Visual Basic Editor ». Cela ouvrira l’éditeur VBA.
2. Créez un nouveau module en cliquant sur « Insertion » puis sur « Module ».
3. Dans Outils puis Références, cochez les bibliothèques suivantes :

Microsoft HTML Object Library

Microsoft Internet Controls

Microsoft XML

4. Dans le module, commencez par ajouter les objets :

Dim http As New MSXML2.XMLHTTP60

Dim html As New HTMLDocument

Ensuite, vous pouvez faire appel à la méthode « Open » de l’objet « http » pour ouvrir une connexion HTTP et la méthode « Send » pour envoyer une requête au site web. Par exemple, pour envoyer une requête GET à un site web :

http.Open « GET », « https://www.example.com », False

http.Send

Une fois que vous avez envoyé la requête, la propriété « responseText » de l’objet « http » vous permet de récupérer le contenu de la page web sous forme de chaîne de caractères. La méthode « write » de l’objet « html » chargera le contenu de la page dans un document HTML de cette manière :

html.write http.responseText

html.Close

Les différentes méthodes de l’objet « html » permettent de sélectionner et extraire les données que vous souhaitez à partir de la page web. Par exemple, « getElementsByTagName » renvoie tous les éléments avec un nom de balise spécifique, et « getElementById » retourne un élément unique avec un ID spécifique. Les propriétés « innerText » ou « innerHTML » de l’élément sélectionné récupéreront le texte ou le code HTML de cet élément.

Voici un exemple de code qui emploie « getElementsByTagName » pour retenir tous les éléments « div » de la page web et afficher leur contenu dans la feuille de calcul Excel :

Dim divs As IHTMLElementCollection

Set divs = html.getElementsByTagName(« div »)

For Each div In divs

Cells(i, 1).Value = div.innerText

i = i + 1

Next

7. Les expressions régulières (REGEX) permettent d’extraire des données spécifiques à partir du texte de la page web. Pour cela, vous ajoutez un nouvel objet :

Dim regEx As New RegExp

Ensuite, vous pouvez faire appel à la méthode « Execute » de l’objet « regEx » pour exécuter une expression régulière sur un texte donné. L’expression régulière suivante extraira tous les liens de la page web :

regEx.Pattern = « http(s)?://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w- ./?%&=])? »

regEx.Global = True

Set matches = regEx.Execute(html.body.innerHTML)

For Each match In matches

Cells(i, 1).Value = match.Value

i = i + 1

Next

8. Une fois que vous avez obtenu les données souhaitées, « Range » et « Offset » de l’objet « Excel » permettent de les afficher dans une feuille de calcul. Par exemple :

Range(« A1 »).Offset(1, 0).Resize(i – 1).Value = arr

9. Pour éviter d’être bloqué par les sites web lorsque vous effectuez du web scraping, il est recommandé de recourir à un « User-Agent » qui ressemble à celui d’un navigateur web normal. Vous pouvez définir l’en-tête « User-Agent » grâce à « setRequestHeader » de l’objet « http » comme ceci :

http.setRequestHeader « User-Agent », « Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3 »

10. Vous pouvez également introduire des « cookies » pour simuler une connexion à un site web et accéder à des pages protégées par authentification. Pour envoyer des « cookies » avec votre requête HTTP, « setRequestHeader » peut aussi être utilisé :

http.setRequestHeader « Cookie », « cookiename=cookievalue »

11. Enfin, des « proxies » masqueront votre adresse IP et vous éviteront d’être bloqué par les sites web. Pour cela, vous ajouterez l’objet suivant :

Dim proxy As New WinHttp.WinHttpRequest

Ensuite, vous pouvez définir l’adresse et le port du « proxy » en recourant à la propriété « SetProxy » de l’objet « proxy » comme cela :

proxy.SetProxy 2, « proxy.example.com:8080 »

Et enfin, vous avez le choix pour votre requête HTTP de recourir au « proxy » en appelant la méthode « Open » et « Send » de l’objet « proxy » au lieu de l’objet « http ».

Précautions à prendre pour le web scraping

Il est très important de respecter les règles et les conditions d’utilisation des sites web que vous souhaitez scraper. Certaines pratiques, comme envoyer trop de requêtes ou ignorer les en-têtes de l’utilisateur-agent, peuvent être considérées comme du spam ou du piratage et entraîner des problèmes légaux. D’autres sites peuvent interdire explicitement le web scraping dans leurs conditions d’utilisation.

Ainsi, lors de la réalisation d’un projet de web scraping quel que soit l’outil choisi, il est conseillé de :

• Vérifier la politique de l’utilisation de l’API ou du site web que vous souhaitez scraper. Certaines API ont des limites d’utilisation ou nécessitent une inscription et une clé API pour accéder aux données.
• Indiquer des en-têtes de l’utilisateur-agent. Il s’agit de préciser à quoi correspond votre requête et pourquoi vous la faites. Cela peut aider à éloigner le risque d’être bloqué par les systèmes de détection de spam ou de piratage du site web.
• Charger un package de gestion des requêtes. Cela permet d’éviter d’encombrer le site web que vous scrapez en limitant le nombre de requêtes effectuées par seconde.
• Ajouter des fonctions d’attente. Ainsi, vous ne surchargerez pas le site web que vous scrapez. Ces fonctions sont très utiles pour mettre en pause votre script pendant quelques secondes entre chaque requête. Faites toujours attention aux limites de bande passante et de traitement lorsque vous effectuez du web scraping de manière intensive.
• Disposer d’un proxy. Dans certains cas, le site web que vous souhaitez scraper peut bloquer votre IP si vous effectuez trop de requêtes ou si votre navigation semble suspecte. Vous pouvez faire appel à un proxy pour masquer votre adresse IP et éviter d’être bloqué. Il existe plusieurs services de proxy payants et gratuits disponibles en ligne.
• Gérer les erreurs. Il est important de gérer les erreurs qui peuvent survenir lors de l’exécution de votre script de web scraping. Par exemple, vous devriez prévoir les cas où le site web ne répond pas ou renvoie un code d’erreur, ou lorsque vous essayez d’accéder à une page qui n’existe pas.
• Prévoir un cache. Dans certains cas, il peut être utile de stocker les données que vous avez extraites dans un cache pour éviter de refaire des requêtes inutiles et pour accélérer l’accès aux données. Vous pouvez construire une base de données ou un fichier JSON pour les structurer plus facilement.
• Stocker les données que vous scrapez de manière appropriée. Si vous avez besoin de grandes quantités de données, vous devriez créer une base de données pour stocker les informations de manière structurée et facilement accessible.
• Respecter les règles de confidentialité et de protection des données. Si vous extrayez des données sensibles ou personnelles, vous devez vous assurer de les traiter de manière responsable et de respecter les lois et réglementations en vigueur en matière de protection des données.
• Prendre un service de cloud computing. AWS Lambda en est un exemple. Il s’agit d’exécuter votre code de scraping de manière scalable et à moindre coût. Cela peut être particulièrement utile si vous avez besoin de traiter de grandes quantités de données ou si vous souhaitez planifier votre scraping à intervalles réguliers.

Comparatif

Voici un tableau comparatif des différentes fonctionnalités proposées par les outils de scraping que nous avons vus, à savoir Javascript et Node.js, BeautifulSoup ou encore VBA.

Conclusion

En résumé, le web scraping est une technique utile pour collecter des données en grande quantité de manière automatisée. Il peut être utilisé pour la veille technologique, la recherche de tendances, l’analyse de sentiments, la création de bases de données et de systèmes de gestion de l’information, et la création de bots intelligents et d’applications automatisées, notamment à l’aide de systèmes de classification et de prédiction. De nombreux outils sont accessibles, plus ou moins complexes selon le type de scraping que l’on souhaite réaliser et les sites Web impliqués.

Cependant, il est important de respecter les termes de service des sites Web et de traiter les données collectées de manière éthique et responsable, et de comprendre les risques juridiques liés à l’utilisation de cette technique. Ainsi, en ce qui concerne les réseaux sociaux, ceux-ci adoptent des politiques strictes en matière de collecte de données et peuvent interdire ou limiter l’utilisation du web scraping. Il existe également des risques juridiques sur ces plateformes. Il convient donc d’agir très prudemment dans ce cas de figure.

Lien complémentaire :

Si vous voulez scraper des sites j’offre des prestations de web scraping.