À mesure que l’économie numérique se développe, le rôle du web scraping devient de plus en plus important. Découvrez dans cet article ce qu’est le web scraping, comment il fonctionne et pourquoi il est si important pour l’analyse des données.
La quantité de données dans nos vies augmente de façon exponentielle. Dans ce contexte, l’analyse des données est devenue un élément essentiel du fonctionnement des organisations. Et si les données ont de nombreuses sources, c’est sur le web qu’elles sont le plus stockées. À mesure que les domaines de l’analyse des big data, de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique se développent, les entreprises ont besoin d’analystes de données capables de fouiller le web de manière de plus en plus sophistiquée.
Ce guide du débutant offre une introduction complète au web scraping, ce qu’il est, comment il est utilisé et ce que le processus implique. :
Qu’est-ce que le web scraping ?
Le web scraping (ou scraping de données) est une technique utilisée pour collecter du contenu et des données sur l’internet. Ces données sont généralement enregistrées dans un fichier local afin de pouvoir être manipulées et analysées si nécessaire. Si vous avez déjà copié et collé le contenu d’un site web dans une feuille de calcul Excel, c’est essentiellement ce qu’est le web scraping, mais à très petite échelle.
Cependant, lorsqu’on parle de « web scrapers », il s’agit généralement d’applications logicielles. Ces applications (ou « bots ») sont programmées pour visiter des sites web, saisir les pages pertinentes et en extraire des informations utiles. En automatisant ce processus, ces robots peuvent extraire d’énormes quantités de données en très peu de temps. Cela présente des avantages évidents à l’ère numérique, où les données volumineuses (big data), qui sont constamment mises à jour et modifiées, jouent un rôle prépondérant
Quels types de données peut-on extraire du web ?
S’il y a des données sur un site web, en théorie, elles peuvent être récupérées ! Les types de données les plus courants collectés par les organisations sont les images, les vidéos, le texte, les informations sur les produits, les sentiments et les avis des clients (sur des sites tels que Twitter, Yell ou Tripadvisor) et les prix indiqués sur les sites de comparaison. Il existe certaines règles juridiques concernant les types d’informations que vous pouvez récupérer, mais nous y reviendrons plus tard.
À quoi sert le web scraping ?
Le web scraping a d’innombrables applications, en particulier dans le domaine de l’analyse des données. Les sociétés d’études de marché utilisent des scrapers pour extraire des données des médias sociaux ou des forums en ligne, par exemple pour analyser le sentiment des clients. D’autres récupèrent des données sur des sites de produits tels qu’Amazon ou eBay afin d’analyser la concurrence.
De son côté, Google utilise régulièrement le web scraping pour analyser, classer et indexer son contenu. Le web scraping lui permet également d’extraire des informations de sites web tiers avant de les rediriger vers les siens (par exemple, il scrape des sites de commerce électronique pour alimenter Google Shopping).
De nombreuses entreprises pratiquent également le « contact scraping », c’est-à-dire qu’elles explorent le web à la recherche d’informations de contact destinées à être utilisées à des fins de marketing. Si vous avez déjà autorisé une entreprise à accéder à vos contacts en échange de l’utilisation de ses services, vous lui avez donné la permission de le faire.
Il existe peu de restrictions quant à l’utilisation du web scraping. Tout dépend de votre créativité et de votre objectif final. Qu’il s’agisse d’annonces immobilières, de données météorologiques ou d’audits de référencement, la liste est pratiquement infinie !
Toutefois, il convient de noter que le web scraping a aussi ses mauvais côtés. Les mauvais joueurs récupèrent souvent des données telles que les coordonnées bancaires ou d’autres informations personnelles pour commettre des fraudes, des escroqueries, des vols de propriété intellectuelle et des extorsions. Il est bon d’être conscient de ces dangers avant de se lancer dans le web scraping. Veillez à vous tenir au courant des règles juridiques relatives au web scraping. Nous y reviendrons plus en détail dans la section 6.
Comment fonctionne un web scraper ?
Nous savons maintenant ce qu’est le web scraping et pourquoi différentes organisations l’utilisent. Mais comment fonctionne un scraper web ? Bien que la méthode exacte diffère selon le logiciel ou les outils que vous utilisez, tous les robots qui permettent de scraper les sites web suivent trois principes de base :
- Étape 1 : envoi d’une requête HTTP à un serveur
- Étape 2 : Extraire et analyser (ou décomposer) le code du site web
- Étape 3 : enregistrement des données pertinentes au niveau local
Examinons maintenant chacune de ces étapes plus en détail.
Étape 1 : Envoi d’une requête HTTP à un serveur
En tant que particulier, lorsque vous visitez un site web via votre navigateur, vous envoyez ce que l’on appelle une requête HTTP. C’est en quelque sorte l’équivalent numérique de frapper à la porte pour demander à entrer. Une fois votre demande approuvée, vous pouvez accéder à ce site et à toutes les informations qu’il contient. Tout comme une personne, un scrapeur web a besoin d’une autorisation pour accéder à un site. Par conséquent, la première chose qu’il fait est d’envoyer une requête HTTP au site qu’il vise.
Étape 2 : Extraction et analyse du code du site web
Une fois qu’un site web donne accès à un scraper, le robot peut lire et extraire le code HTML ou XML du site. Ce code détermine la structure du contenu du site web. Le scraper analyse ensuite le code (c’est-à-dire qu’il le décompose en ses éléments constitutifs) afin d’identifier et d’extraire des éléments ou des objets qui ont été prédéfinis par la personne qui a libéré le bot ! Il peut s’agir de textes spécifiques, d’évaluations, de classes, de balises, d’identifiants ou d’autres informations.
Étape 3 : Enregistrement des données pertinentes au niveau local
Une fois que le HTML ou le XML a été consulté, scrappé et analysé, le scrapeur web stocke les données pertinentes au niveau local. Comme indiqué précédemment, les données extraites sont prédéfinies par vous (vous avez indiqué au robot ce que vous vouliez qu’il collecte). Les données sont généralement stockées sous forme de données structurées, souvent dans un fichier Excel, au format .csv ou .xls par exemple.
Une fois ces étapes franchies, vous êtes prêt à utiliser les données aux fins prévues. Facile, n’est-ce pas ? Et c’est vrai… ces trois étapes donnent l’impression que le scraping de données est facile. En réalité, le processus n’est pas exécuté une seule fois, mais un nombre incalculable de fois. Cela entraîne son lot de problèmes à résoudre. Par exemple, des scrapeurs mal codés peuvent envoyer trop de requêtes HTTP, ce qui peut faire planter un site. Chaque site web a également des règles différentes en ce qui concerne ce que les robots peuvent ou ne peuvent pas faire. L’exécution du code de scraping web n’est qu’une partie d’un processus plus complexe. Voyons cela maintenant.
Comment scraper le web (étape par étape)
OK, nous avons compris ce que fait un robot de scraping web. Mais il ne suffit pas d’exécuter du code et d’espérer que tout se passe bien ! Dans cette section, nous aborderons toutes les étapes à suivre. La méthode exacte d’exécution de ces étapes dépend des outils que vous utilisez, c’est pourquoi nous nous concentrerons sur les bases (non techniques).
Première étape : Trouver les URL que vous souhaitez récupérer
Cela peut sembler évident, mais la première chose à faire est de déterminer quel(s) site(s) web vous souhaitez récupérer. Si vous étudiez les avis de clients sur des livres, par exemple, vous voudrez peut-être récupérer des données pertinentes sur des sites comme Amazon, Goodreads ou LibraryThing.
Deuxième étape : inspection de la page
Avant de coder votre scraper web, vous devez identifier ce qu’il doit récupérer. En cliquant avec le bouton droit de la souris sur la page d’accueil d’un site web, vous avez la possibilité d' »inspecter l’élément » ou de « voir la source de la page ». Cela permet de découvrir le code du site, qui sera lu par le scraper.
Troisième étape : Identifiez les données que vous souhaitez extraire
Si vous recherchez des critiques de livres sur Amazon, vous devrez identifier leur emplacement dans le code du backend. La plupart des navigateurs mettent automatiquement en surbrillance le contenu frontal sélectionné avec son code correspondant sur le backend. Votre objectif est d’identifier les balises uniques qui entourent (ou ‘imbriquent’) le contenu pertinent (e.g. <div> tags).
Quatrième étape : Rédiger le code nécessaire
Une fois que vous avez trouvé les « nest tags » appropriés, vous devez les incorporer dans votre logiciel de scraping préféré. Ce code indique au robot où chercher et ce qu’il doit extraire. Cette opération s’effectue généralement à l’aide de bibliothèques Python, qui se chargent de la majeure partie du travail. Vous devez spécifier exactement les types de données que vous souhaitez que le scraper analyse et stocke. Par exemple, si vous recherchez des critiques de livres, vous aurez besoin d’informations telles que le titre du livre, le nom de l’auteur et la note attribuée.
Cinquième étape : Exécuter le code
Une fois le code écrit, l’étape suivante consiste à l’exécuter. C’est le moment d’attendre ! C’est ici que le scraper demande l’accès au site, extrait les données et les analyse (conformément aux étapes décrites dans la section précédente).
Sixième étape : stockage des données
Après avoir extrait, analysé et collecté les données pertinentes, vous devrez les stocker. Vous pouvez demander à votre algorithme de le faire en ajoutant des lignes supplémentaires à votre code. Le format que vous choisissez dépend de vous, mais comme nous l’avons mentionné, les formats Excel sont les plus courants. Vous pouvez également faire passer votre code par un module Python Regex (abréviation de « regular expressions ») pour extraire un ensemble de données plus propre et plus facile à lire.
Bien sûr, comme nous l’apprenons souvent dans nos explorations du processus d’analyse des données, le web scraping n’est pas toujours aussi simple qu’il n’y paraît à première vue. Il est fréquent de commettre des erreurs et il se peut que vous deviez répéter certaines étapes. Mais ne vous inquiétez pas, c’est normal et c’est en forgeant qu’on devient forgeron !
Quels sont les outils que vous pouvez utiliser pour explorer le web ?
Nous avons abordé les bases de la recherche de données sur le web, mais comment cela fonctionne-t-il d’un point de vue technique ? Souvent, le web scraping nécessite une certaine connaissance des langages de programmation, le plus populaire pour cette tâche étant Python. Heureusement, Python est livré avec un grand nombre de bibliothèques open-source qui facilitent grandement la recherche de données sur le web. Il s’agit notamment de
BeautifulSoup
BeautifulSoup est une autre bibliothèque Python, couramment utilisée pour analyser les données des documents XML et HTML. En organisant ce contenu analysé en arbres plus accessibles, BeautifulSoup facilite la navigation et la recherche dans de grandes quantités de données. C’est l’outil de prédilection de nombreux analystes de données.
Scrapy
Scrapy est un cadre d’application basé sur Python qui explore et extrait des données structurées du web. Il est couramment utilisé pour l’exploration de données, le traitement de l’information et l’archivage de contenus historiques. Outre le scraping web (pour lequel il a été spécifiquement conçu), il peut être utilisé comme crawler web généraliste ou pour extraire des données via des API.
Pandas
Pandas est une autre bibliothèque Python polyvalente utilisée pour la manipulation et l’indexation de données. Elle peut être utilisée pour explorer le web en conjonction avec BeautifulSoup. Le principal avantage de l’utilisation de Pandas est que les analystes peuvent réaliser l’ensemble du processus d’analyse des données à l’aide d’un seul langage (ce qui évite de devoir passer à d’autres langages, tels que R).
Parsehub
Parsehub est un outil en ligne gratuit (pour être clair, il ne s’agit pas d’une bibliothèque Python) qui permet de récupérer facilement des données en ligne. Le seul hic, c’est que pour bénéficier de toutes les fonctionnalités, il faut payer. Mais l’outil gratuit vaut la peine d’être utilisé, et l’entreprise offre un excellent service d’assistance à la clientèle.
De nombreux autres outils sont disponibles, qu’il s’agisse d’outils de scraping à usage général ou d’outils conçus pour des tâches plus sophistiquées et spécialisées. La meilleure chose à faire est d’explorer les outils qui correspondent à vos intérêts et à vos compétences, puis d’ajouter les outils appropriés à votre arsenal d’analyse de données !
Que faut-il savoir de plus sur le web scraping ?
Nous avons déjà mentionné que le web scraping n’est pas toujours aussi simple que de suivre un processus étape par étape. Voici une liste de contrôle des éléments supplémentaires à prendre en compte avant de procéder au scraping d’un site web.
Avez-vous affiné vos données cibles ?
Lorsque vous codifiez votre scraper web, il est important d’être aussi précis que possible sur ce que vous voulez collecter. Si vous restez trop vague, vous vous retrouverez avec beaucoup trop de données (et un mal de tête !) Il est préférable de consacrer un peu de temps à l’élaboration d’un plan clair. Cela vous évitera de devoir nettoyer vos données à long terme.
Avez-vous vérifié le fichier robots.txt du site ?
Chaque site web possède ce que l’on appelle un fichier robot.txt. Ce fichier doit toujours être votre premier point de contact. Ce fichier communique avec les racleurs de sites web, leur indiquant les zones du site qui sont interdites. Si le fichier robots.txt d’un site interdit le scraping sur certaines pages (ou sur toutes), vous devez toujours respecter ces instructions.
Avez-vous vérifié les conditions d’utilisation du site ?
Outre le fichier robots.txt, vous devez consulter les conditions d’utilisation d’un site web. Les deux devraient être alignés, mais on oublie parfois de le faire. Les CGS peuvent contenir une clause formelle décrivant ce que vous pouvez et ne pouvez pas faire avec les données de leur site. Vous pouvez avoir des problèmes juridiques si vous enfreignez ces règles, alors assurez-vous de ne pas le faire !
Respectez-vous les protocoles de protection des données ?
Ce n’est pas parce que certaines données sont disponibles que vous avez le droit de les récupérer sans conséquences. Soyez très attentif aux lois en vigueur dans les différentes juridictions et suivez les protocoles de protection des données de chaque région. Par exemple, dans l’UE, le règlement général sur la protection des données (RGPD) protège certaines données personnelles contre l’extraction, ce qui signifie qu’il est illégal de les extraire sans le consentement explicite des personnes concernées.
Risquez-vous de faire planter un site web ?
Les grands sites web, comme Google ou Amazon, sont conçus pour gérer un trafic important. Ce n’est pas le cas des sites plus petits. Il est donc important de ne pas surcharger un site avec un trop grand nombre de requêtes HTTP, ce qui pourrait le ralentir, voire le bloquer complètement. Il s’agit d’ailleurs d’une technique souvent utilisée par les pirates informatiques. Ils inondent les sites de requêtes pour les faire tomber, dans ce que l’on appelle une attaque par « déni de service ». Veillez à ne pas mener une telle attaque par erreur ! Ne procédez pas non plus à un scrape trop agressif ; prévoyez des intervalles de temps suffisants entre les requêtes et évitez de scraper un site pendant ses heures de pointe.
Tenez compte de toutes ces considérations, soyez prudent avec votre code, et vous devriez être heureux de faire du scraping sur le web en un rien de temps.
En résumé
Dans cet article, nous avons examiné ce qu’est le grattage de données, comment il est utilisé et en quoi consiste le processus. Voici les principaux points à retenir :
- Le web scraping peut être utilisé pour collecter toutes sortes de données : Des images aux vidéos, en passant par le texte, les données numériques, etc.
- Le web scraping a de multiples usages : Qu’il s’agisse de rechercher des contacts, de parcourir les médias sociaux à la recherche de mentions de la marque ou de réaliser des audits de référencement, les possibilités sont infinies.
- La planification est importante : prendre le temps de planifier ce que vous voulez récupérer à l’avance vous épargnera des efforts à long terme lorsqu’il s’agira de nettoyer vos données.
- Python est un outil populaire pour le scraping du web : Les bibliothèques Python telles que Beautifulsoup, scrapy et pandas sont toutes des outils courants pour le scraping sur le web.
- N’enfreignez pas la loi : Avant de faire du scraping sur le web, vérifiez les lois en vigueur dans les différentes juridictions et veillez à ne pas enfreindre les conditions d’utilisation d’un site.
- L’étiquette est également importante : Tenez compte de facteurs tels que les ressources d’un site : ne les surchargez pas, vous risqueriez de les faire tomber. C’est bien d’être gentil !
Le scraping de données n’est qu’une des étapes du processus plus large d’analyse des données
