Le web scraping est une méthode automatique permettant d’obtenir de grandes quantités de données à partir de sites web. Dans cet article, vous apprendrez ce qu’est le web scraping, à quoi il peut servir et les outils nécessaires à son utilisation. Nous nous interrogerons aussi sur sa légitimité, et enfin nous présenterons les différentes manières d’appliquer cette technologie à un exemple concret sous Python.
Qu’est-ce que le web scraping ?
Le web scraping est une technologie qui permet de récupérer de manière automatisée des données provenant de diverses pages internet et de les transformer en d’autres formats plus exploitables (excel, csv, etc.)
Une fois les données extraites et stockées, elles peuvent être utilisées de plusieurs manières. Par exemple, pour trouver des informations de contact ou comparer des prix sur différents sites web. Le web scraping peut profiter aux personnes de tous les secteurs d’activité, en particulier aux Data Scientist, aux Data Analyst, aux Business Analyst et aux spécialistes du marketing.
Introduction au Web Scraping
Dans le monde d’aujourd’hui, les données sont devenues l’atout le plus précieux. L’utilisation des bonnes données permet aux entreprises et aux scientifiques de prendre de meilleures décisions, comme faire des estimations, établir des prédictions mathématiques, ou encore effectuer des analyses de sentiments.
Les entreprises sont prêtes à payer n’importe quel prix pour mettre la main sur des données relatives à leurs activités. Si Internet est une énorme bibliothèque de données, il reste à savoir où trouver des données utiles. Avec la quantité de données en jeu, il est tout simplement impossible de passer au crible et de trouver manuellement les « meilleures » informations. C’est là qu’intervient le web scraping : toutes ces données peuvent être obtenues de manière automatisée.
Il existe d’autres méthodes d’extraction de données, telles que les API (Interfaces de Programmation d’Application). Toutefois, bien qu’elles puissent fournir des données structurées, elles ne sont pas toujours disponibles pour chaque site web.
Le web scraping permet de contourner cette limitation en extrayant des données à partir de n’importe quelle page web. Et ce, qu’une API soit présente ou non.
Quels sont les applications du web scraping ?
Le web scraping peut être utilisé à des fins diverses. Si certains l’utilisent pour guider leurs décisions commerciales, d’autres le font à des fins éducatives, d’autres encore pour la recherche, comme dans le cas d’une institution gouvernementale. Examinons quelques-uns des cas d’utilisation courants du web scraping
Étude de marché
Le web scraping peut être utilisé par les entreprises pour des études de marché. Les données obtenues grâce au web scraping peuvent être utiles aux entreprises pour analyser les tendances de consommation et comprendre dans quelle direction l’entreprise doit aller à l’avenir.
Analyse des sentiments
L’analyse des sentiments est utilisée lorsque les entreprises veulent comprendre le sentiment général de leurs consommateurs envers leurs produits.
Les entreprises utilisent le web scraping afin de collecter des données sur les réseaux sociaux et de connaître le sentiment général sur leurs produits.
Cela aide à créer des produits que les gens désirent et à prendre de l’avance sur la concurrence. Les groupes politiques peuvent utiliser le web scraping des groupes Facebook et des discussions sur Twitter pour détecter si un groupe particulier de personnes est pour ou contre eux.
Comparaison et surveillance des prix
L’une des principales utilisations du grattage de la toile est la surveillance des prix des produits. Il peut s’agir de comparer des prix des produits sur un site marchand comme Amazon afin de trouver un prix compétitif.
Email marketing
Les entreprises collectent des identifiants d’emails sur différents sites à l’aide du web scraping, pour envoyer des courriers électroniques promotionnels et marketing en masse à toutes les personnes possédant ces identifiants.
Surveillance concurrentielle
Le web scraping peut être un excellent outil de surveillance des concurrents. En suivant les prix, les offres promotionnelles, les avis des clients et d’autres informations stratégiques sur un rival, les entreprises peuvent ajuster leurs propres stratégies pour rester compétitives.
Création de jeux de données
Les Data Scientists utilisent le Web Scraping pour créer des jeux de données pour le Machine Learning ou l’analyse statistique. En extrayant des données de diverses sources, il est possible d’alimenter les modèles d’apprentissage automatique et de réaliser des analyses approfondies.
Automatisation de la collecte d’informations
Pour collecter des données à partir de sources multiples, le web scraping s’avère utile puisqu’il permet l’automatisation. C’est particulièrement pertinent pour le domaine de la veille stratégique, où les données provenant d’une grande diversité d’horizons doivent être agrégées rapidement et efficacement.
Comprendre les bases techniques du Web Scraping
Le processus de web scraping repose sur trois éléments clés. Tout d’abord, le protocole HTTP/HTTPS utilisé pour transférer les données entre un serveur web et un navigateur.
Chaque fois qu’une URL est entrée dans un navigateur web, celui-ci envoie une requête HTTP au serveur pour obtenir la page web correspondante.
On distingue deux types de requêtes : GET et POST. Les GET sont utilisées pour demander des données au serveur, tandis que les POST servent à envoyer les données au serveur.
Ces requêtes sont utilisées par les navigateurs web pour obtenir et afficher les pages web, mais le web scraping s’en sert pour extraire les données.
Enfin, les balises HTML sont la clé de voûte du web scraping. Elles délimitent les différentes parties d’une page telles que les titres, les paragraphes, les liens et les images. En ciblant les balises appropriées, les programmes de scraping peuvent extraire les données recherchées.
Outils de web scraping populaire
Python est le langage le plus populaire pour le web scraping car il peut gérer facilement la plupart des opérations. Il possède également une variété de bibliothèques qui ont été créées spécifiquement pour le Web Scraping. Beautiful Soup est une bibliothèque Python qui convient parfaitement au Web Scraping. Elle permet d’extraire des données du HTML d’un site web afin de les utiliser et les analyser. Dans notre formation Data Scientist , nous vous apprendrons à scrapper les données à l’aide de cette bibliothèque. D’autres bibliothèques sont disponibles tel que Scrapy, SQLAlchemy, Selenium ou encore Requests.
Application concrète
Envie de passer à la pratique ? N’hésitez pas à regarder la vidéo en début d’article, pour une application simple qui ne requiert que des bases en Python.
Les défis du Web Scraping et leurs solutions
L’un des principaux défis du Web Scraping est lié à l’évolution fréquente des sites web. Ceci peut entraîner des changements dans la structure des pages et des balises HTML, et perturber le code de scraping existant.
Pour éviter ce désagrément, l’idéal est de surveiller régulièrement les sites pour détecter tout changement de structure et mettre à jour le code en conséquence.
Autre problème : les sites peuvent renvoyer des erreurs ou des réponses inattendues et interrompre le processus. La gestion de ces intempéries doit être intégrée dans le code de scraping.
De nombreux sites web mettent en place des mesures de sécurité comme les CAPTCHA pour empêcher l’accès automatisé. Ceci peut également constituer un obstacle au scraping.
Toutefois, respecter les règles d’accès et utiliser des en-têtes de requête appropriés en évitant les excès permet généralement d’éviter de déclencher ces mécanismes de protection.
Est-ce que le web scraping est légal ?
Si la plupart des sites web le désapprouvent, il n’en reste pas moins qu’il est légal. Néanmoins, il existe de nombreuses affaires judiciaires dans lesquelles des sites web ont engagé des poursuites contre des entreprises et des particuliers qui avaient scrapé leur contenu. Parmi elles « LinkedIn vs HiQ », l’un des plus grands litiges juridiques concernant le web scraping.
HiQ est une société d’analyse de données qui est entrée en conflit juridique avec LinkedIn lorsque ce dernier a envoyé une lettre officielle à HiQ lui demandant d’arrêter de scraper le site. Mais LinkedIn a été contre-attaqué par HiQ, qui a déclaré que les données de LinkedIn sont accessibles à toute personne qui le consulte et qu’il n’y a rien de frauduleux à supprimer les données accessibles au public
Cependant, la décision finale n’a pas été glorieuse pour LinkedIn puisque le tribunal a forcé la société à autoriser l’accès de HiQ à ses serveurs.
Le tribunal a non seulement légalisé cette pratique, mais il a également interdit aux concurrents de retirer automatiquement des informations de votre site si celui-ci est public. Le tribunal a confirmé la logique selon laquelle l’entrée du robot web scraper n’est pas légalement différente de l’entrée du navigateur. Dans les deux cas, l’utilisateur récolte des données et en fait quelque chose de son côté.
Le web scraping n’est pas illégal en soi, mais il faut faire preuve d’éthique lorsqu’on le pratique. S’il est bien fait, le web Scraping peut nous aider à faire le meilleur usage du web, dont le meilleur exemple est le moteur de recherche Google.
Cet article vous a plu ? Envie d’aller plus loin ? Dans notre formation, nous explorons plus en détail le web scraping à travers la bibliothèque Beautiful Soup notamment. Prenez rendez-vous avec un membre de l’équipe pour en savoir plus.
