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

Qu’est-ce que le Web Scraping ?

Le Web scraping est le processus de collecte automatisée de données structurées sur le web.

Parmi les principaux cas d'utilisation du web scraping, on peut citer :

• la veille concurrentielle,
• la surveillance des tarifs,
• le suivi de l'actualité,
• la génération de leads
• ou les études de marché

Généralement, la collecte de données sur le web est utilisée par les personnes et les entreprises qui veulent utiliser la vaste quantité de données disponibles sur le web pour prendre des décisions plus intelligentes.

Si vous avez déjà copié et collé des informations d'un site web, vous avez rempli la même fonction que n'importe quel web scraper, mais à l'échelle humaine.

Contrairement au processus banal et laborieux d'extractions manuelles de données, le web scraping utilise une automatisation intelligente pour récupérer des centaines, des millions, voire des milliards de données à partir de la surface illimitée du web.

Le Web Scraping vous permet de récupérer des données web structurées à partir de n'importe quel site web public

Plus qu'une pratique moderne, la véritable puissance du Web Scraping réside dans sa capacité à récupérer, restructurer et à alimenter les données de n'importe quel type d'application ou site web. 

Bases du Web Scraping

Le Web Scraping fonctionne en 2 parties :

1. Web crawler : il guide le web scraper à travers les adresses web
2. Web scraper : il collecte et extrait les données sur les URLs spécifiées par le web crawler

Voyons maintenant un peu plus en détails les rôles de chacun. 

Web Scraper

Le Web Scraping est le processus qui consiste à collecter des données spécifiques de pages web.

La conception et la complexité des scrapers web varient considérablement en fonction du projet.

Une partie importante de chaque web scraper est constituée par les sélecteurs de données . 

Ce sont des chaînes de caractères qui permettent au Web Scraper de comprendre quelles données il doit extraire dans la page web. 

La structure de la page web est donnée par le code HTML :

Par exemple si je souhaite récupérer le Titre d'en ensemble de pages web, mon sélecteur sera H1. 

Par contre si je souhaite récupérer tous les paragraphes ou sous-titres (H2, H3, H4, etc...) d'une page web qui sont multiples, il faut utiliser de ce que l'on appelle des sélecteurs. Ce sont des chaînes de caractères qui vont designer sur la page les éléments à extraires (sélecteurs XPath, CSS, regex, ou une combinaison de ces derniers sont employés)

Web Crawler

Un Web crawler (également appelé spider ou bot) est un programme intelligent qui navigue sur le web de manière méthodique et automatisée.

Le web crawling, en revanche, adopte une approche plus généralisée, en explorant des pages web et en enregistrant ce qu'elles contiennent.

Contrairement aux web scrapers qui vont cibler le contenu des pages web, les web crawlers web n'ont eux que des adresses de pages web en paramètres.

Pour cette raison, les web crawlers ne sont pas spécifiques à un site web et n'ont pas besoin d'avoir une connaissance préalable du contenu d'une page web avant de l'explorer.

Comment démarrer un projet de Web Scraping ?

Si vous le faites vous-même

Voici à quoi ressemble un processus général de Web Scraping:

1. Identifiez un site web dont vous souhaitez collecter des données
2. Collectez les URL des pages dont vous voulez extraire des données (en recupérant le fichier sitemaps.xml par exemple)
3. Faites une requête sur ces URL pour obtenir le code HTML de la page
4. Utilisez des sélecteurs pour trouver les données dans le code HTML
5. Enregistrez les données dans un fichier JSON ou CSV (ou dans un autre format structuré)
6. (Optionnel) Utilisez l'API de votre Web Scraper pour automatiser la collecte de données vers une autre application

Cela paraît simple, non ?

Oui, c'est simple ! Si vous avez uniquement un petit projet. Mais malheureusement, vous devez relever un certain nombre de défis si vous avez besoin de collecter des données à grande échelle.

Par exemple :

• actualiser le web scraper si la structure du site web change,
• gérer les proxies,
• exécuter du javascript,
• remplir des formulaires,
• ou encore contourner les détecteurs de bots.

Ce sont tous des problèmes profondément techniques qui peuvent mobiliser de nombreuses ressources. C'est en partie la raison pour laquelle de nombreuses entreprises choisissent d'externaliser la réalisation de ce type de projet. Pour aller plus loin, vous pouvez lire cet article qui parle de la création de Web Scraper avec Python

LIRE PLUS : Comment collecter des données sur le Web avec Python ? 

Embauchez des experts en Web Scraping

Les changements de structure d'un site web sont assez courants : le Web Scraper se base sur le code HTML de la page. 

Par conséquent, si vous voulez scraper une page de façon régulière, il y a de fortes chances que votre Web scraper ne fonctionne plus.

La maintenance du Web scraper fait partie du processus. 

Vous devrez réfléchir en amont au temps nécessaire qu'il faudra consacrer à l'outil en question s'il s'agit pour vous de données importantes pour votre business.

Types de Web Scraper

Les web scrapers peuvent être de formes très différents les uns des autres.

Par souci de simplicité, nous allons décomposer les choix qui peuvent se présenter à vous lorsque vous voulez choisir le bon web scraper.

En général ce choix s’articulera autour de plusieurs composantes :

• les compétences techniques,
• l’utilisation (fréquence ou volume de données),
• la complexité de ce que vous voulez atteindre

Tout comme chacun peut construire un site web, chacun peut construire son propre web scraper.

Cependant, les techniques disponibles pour construire votre propre web scraper nécessitent des connaissances en programmation (Langage Python ou Javascript par exemple).

Des bibliothèques notamment en Python (Scrapy ou Beautiful Soup par exemple) vous permettent de créer des solutions entièrement personnalisables et 100% gratuites. Il convient que ce type de solution inclut qu’une personne dans votre entreprise soit en mesure de les développer et de les maintenir.

Plus la complexité en terme de fonctionnalités de votre Web Scraper est grande et plus l'étendue de ces connaissances nécessaires augmentera également. 

LIRE PLUS : Comment collecter des données avec IMPORTXML dans Google Sheet ?

Pour palier au manque de compétences techniques, il existe des web scrapers "préconstruits" sous forme d'applications installées sur ordinateur/mac ou intégrées directement dans votre navigateur. 

Certains d'entre eux seront également dotés d'options avancées telles que la planification de la collecte de données, l'exportation des résultats au formation JSON, CSV, etc...

Extensions Chrome de Web Scraping

Les extensions sont des programmes semblables à des applications qui peuvent être ajoutés à votre navigateur web. Elles sont en général limitées par le fait que toute fonction avancée qui devrait être installée en dehors du navigateur serait impossible à mettre en œuvre (Rotation d'IP, remplissage de formulaires, pages avec des structures dynamiques, etc..)

LIRE PLUS : Les extensions Chrome indispensables des Growth Hackers

Logiciels de Web Scraping

Les logiciels sont des programmes installés sur votre ordinateur. Bien que ces logiciels soient un peu moins pratiques que les extensions de navigateur, ils compensent en offrant des fonctionnalités avancées qui ne sont pas limitées par ce que votre navigateur peut et ne peut pas faire.

LIRE PLUS : Les Meilleures applications utilisées dans le Growth Hacking

Web Scraper : IDE ou UI

Interface de Développement (IDE)

Les Web Scrapers entièrement personnalisés seront créés à partir d'interface de développement qui peuvent être déroutantes pour ceux qui n'auraient jamais produit une seule ligne de code.

Si c'est une compétence que vous souhaiteriez creuser, je vous laisse lire l'article ci-dessous :

LIRE PLUS : Comment collecter des données sur le Web grâce à Python

Voici à quoi peut ressembler une interface de développement : il s'agit d'un code Python utilisant la bibliothèque populaire BeautifulSoup. 

Interface Utilisateur

Certains web scrapers  disposeront d'une interface utilisateur complète où le site web est entièrement restitué. 

Cette fonction permet à l'utilisateur de simplement cliquer sur les données qu'il veut extraire pour automatiser le processus.

Pour obtenir plus de recommandations sur les Web Scrapers sur marché :

LIRE PLUS : La sélection des Meilleurs outils pour collecter des données sur le Web

Basé dans le Cloud ou sur votre Ordinateur ?

Web Scrapers basés sur votre ordinateur

Les web scrapers installés localement fonctionneront sur votre ordinateur en utilisant ses ressources et sa connexion Internet.

Cela signifie que si votre web scraper utilise beaucoup de CPU ou de RAM, votre ordinateur pourrait devenir assez lent pendant que votre scraper est en fonction.

Si les tâches de scraping sont longues et consommatrices de ressources, votre ordinateur pourrait être indisponible pendant plusieurs heures.

Web Scrapers basés dans le Cloud

Les web scrapers basés dans le cloud fonctionnent sur un ou des serveurs distants.

Cela signifie que les ressources de votre ordinateur sont disponibles pendant que votre scraper fonctionne et collecte des données. Vous pouvez alors travailler sur d'autres tâches et être averti plus tard lorsque le traitement est finalisé.

Cette méthode vous permet d'utiliser toute la puissance et les fonctionnalités nécessaires pour effectuer des traitements complexes telles que la rotation des adresses IP (pour empêcher d'être bloqué par des sites web qui disposent de technologies anti-bots).

Challenges du Web Scraping

Si le web scraping peut sembler facile à première vue, il est cependant parfois difficile à réaliser.

Voici les principaux défis que vous rencontrerez :

• Modifications fréquentes de la structure des pages Web
• Pièges
• Mécanismes anti-scraping
• Qualité des données

1. Changements fréquents de structure des pages HTML

Une fois que vous avez configuré votre web scraper, vous pouvez penser que tout est prêt - peut être maintenant oui mais pas forcément dans la durée. 

‍Le moindre changement structurel d'une page web (Code HTML) peut  ne pas fonctionner ou fournir des données incomplètes et inexactes.

Les changements périodiques peuvent représenter un véritable défi pour vos tâches de web scraping  :

• Les sites web doivent constamment mettre à jour leur interface utilisateur ou d'autres fonctionnalités pour améliorer l'expérience proposée. 
• Cela implique de nombreux changements structurels sur le site.
• Vous devrez donc mettre à jour ou modifier votre web scraper régulièrement.
• Le moindre changement structurel d'une page web peut  fournir aucune donnée ou des données incomplètes et inexactes.

2. Pièges (HoneyPots)

Les sites web qui stockent des données sensibles et précieuses mettront naturellement en place un mécanisme pour se protéger.

De tels mécanismes (HoneyPots) peuvent contrecarrer vos efforts en détectant les web crawlers ou les web scrapers à l'aide de liens "cachés" dans la page web,

• Ces liens ont généralement un style CSS défini pour être invisible (display:none).
• Ou ils peuvent avoir la même couleur que l'arrière-plan
• Ou même être déplacés hors de la zone visible de la page.

Dès que votre robot visitera un tel lien, votre adresse IP pourra être signalée et instantanément bloquée.

L'autre moyen utilisé pour détecter les web crawlers consiste à ajouter des liens avec des arborescences de répertoires infinies : il est parfois nécessaire de limiter le nombre de pages crawlées ou la profondeur de navigation.

3. Technologies Anti-Scraping

Les sites web ayant de grandes quantités de données - et qui ne souhaitent pas les partager - utilisent des technologies anti-scraping. Si vous n'en avez pas conscience, vous pourriez finir par être bloqué.

Voici tout ce que vous devez savoir :

• Les sites web tels que LinkedIn, Facebook ou Instagram - qui craignent de subir des scraping intensifs ont naturellement tendance à utiliser de puissantes technologies anti-scraping. Ces systèmes feront échouer toutes tentatives ou bloqueront simplement votre compte. 
• Ces sites web utilisent des algorithmes de codage dynamique pour empêcher l'accès des robots et mettent en œuvre des mécanismes de blocage de la propriété intellectuelle. 
• Il peut être beaucoup plus complexes de réaliser un outil "non détectable" face à de telles protections.
• La complexité étant grande, développer un tel outil de web scraping peut rapidement devenir long et coûteux !

LIRE PLUS : Le Web Scraping est-il légal ? Éthique ? Voici les best practices

4. Qualité des Données

Il y a plusieurs façons de collecter des données, mais le plus important reste la qualités des extractions.

Voici ce que vous devez garder à l'esprit lorsque vous recherchez des données :

• En fin de compte, vous avez besoin de données propres et prêtes à l'emploi. La qualité des données est le critère le plus important dans tous vos projets de web scraping.
• Vous voulez que les données soient utilisées pour prendre les bonnes décisions et, pour cela, vous avez besoin de données de qualité en permanence.
• Vous ne pouvez pas vous permettre de recueillir des données inexactes, cela est encorep lus vrai dans le cadre de grands volumes de données

Si vous ne parvenez pas à trouver un moyen d'obtenir des données de qualité, vos stratégies de web scraping ne seront pas efficaces, voire inutiles.

Outils pour explorer le Web

1. BeautifulSoup

BeautifulSoup est une autre bibliothèque Python, couramment utilisée pour analyser les données des documents XML et HTML. En organisant le 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.

2. 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 Web Scraping (pour lequel il a été spécifiquement conçu), il peut être utilisé comme un crawler web à usage général ou pour extraire des données via des API.

3. Pandas

Pandas est une autre bibliothèque Python polyvalente utilisée pour la manipulation et l'indexation des données. Elle peut être utilisée pour scraper 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, comme R).

4. Parsehub

Un outil bonus, au cas où vous ne seriez pas un programmeur expérimenté ! 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 support client.

Il existe de nombreux autres outils 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 !

Usages courants du web scraping

Surveillance des prix

Le Web Scraping peut être utilisé par les entreprises pour extraire les données relatives à leurs produits et aux produits des concurrents. 

Les entreprises peuvent utiliser ces données pour fixer le prix optimal de leurs produits en fonction des données du marché. 

Étude de marché

Le Web scraping peut être utilisé pour réaliser des études de marché par les entreprises.

Ces données sont utiles pour analyser les tendances de consommation et comprendre la stratégie vers laquelle l'entreprise devrait se diriger.

Analyse de l'actualité

En parcourant les sites d'information, on peut fournir à une entreprise des rapports détaillés sur l'actualité.

Cela est d'autant plus essentiel pour les entreprises qui apparaissent fréquemment dans l'actualité ou qui dépendent de l'actualité quotidienne pour leur fonctionnement (ex: Bloomberg en dans la finance).

Ces informations sont essentielles car de telles données peuvent faire ou défaire une entreprise en une seule journée !

Analyse des sentiments

Si les entreprises veulent comprendre le sentiment des consommateurs à l'égard de leurs produits, l'analyse des sentiments est indispensable.

Les entreprises peuvent utiliser le web scraping pour collecter des données sur les sites de réseaux sociaux tels que Facebook et Twitter afin de connaître le sentiment général sur leurs produits ou services.

Cette méthode vous aidera à créer des produits que les gens désirent et à prendre de l'avance sur leurs concurrents.

Marketing par email

Les entreprises peuvent également utiliser le web scraping pour le marketing par e-mail.

Elles peuvent ainsi collecter des informations sur différents sites à l'aide de cette méthode et envoyer des courriers électroniques promotionnels et marketing à toutes les personnes ayant ces informations.

SEO

Le Web Scraping peut être utilisé à de nombreuses fin dans le SEO comme la collecte de backlinks de vos concurrents, de la surveillance de mots clés, de la recherche de pages 404 et bien d'autres. 

Des outils tels que Scrapebox seront là de véritables couteaux suisses qui vous aideront à dompter vos concurrents. 

LIRE PLUS : Comment extraire rapidement tous les liens d'une page web avec Javascript ?

FAQ - Web Scraping

Qu'est-ce qu'un outil de Web Scraping ?

Un outil de web scraping est un logiciel conçu spécifiquement pour extraire (ou "scraper") des informations pertinentes de sites Web. Vous utiliserez très certainement un outil de scraping lorsque vous collecterez des données à partir de pages Web de manière programmatique.

Un outil de scraping effectue généralement des requêtes HTTP sur un site Web cible et extrait les données d'une page. En général, il analyse le contenu qui est accessible au public, visible par les utilisateurs et rendu par le serveur sous forme de HTML. Parfois, il effectue également des requêtes auprès d'interfaces de programmation d'applications (API) internes pour obtenir certaines données associées - comme les prix des produits ou les coordonnées - qui sont stockées dans une base de données et transmises à un navigateur via des requêtes HTTP.

Il existe différents types d'outils de web scraping, dont les capacités peuvent être personnalisées pour répondre à différents projets d'extraction. Par exemple, vous pouvez avoir besoin d'un outil de web scraping capable de reconnaître des structures de site HTML uniques, ou d'extraire, de reformater et de stocker des données provenant d'API.

Les outils de scraping peuvent être de grands cadres conçus pour toutes sortes de tâches de scraping typiques, mais vous pouvez également utiliser des bibliothèques de programmation à usage général et les combiner pour créer un scraper.

Par exemple, vous pouvez utiliser une bibliothèque de requêtes HTTP - telle que la bibliothèque Python-Requests - et la combiner avec la bibliothèque Python BeautifulSoup pour extraire des données de votre page. Vous pouvez également utiliser un framework dédié qui combine un client HTTP et une bibliothèque d'analyse HTML. Un exemple populaire est Scrapy, une bibliothèque open-source créée pour des besoins de scraping avancés.

Nous avons abordé les principes de base de la récupération 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 le web scraping.

Que devez-vous savoir d'autre 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 d'éléments supplémentaires à prendre en compte avant de procéder au scraping d'un site Web.

Affiné vos données cibles

Lorsque vous codifiez votre web scraper, 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 d'investir un peu de temps au départ pour établir un plan clair. Cela vous épargnera beaucoup d'efforts pour nettoyer vos données à long terme.

Vérifier le fichier robots.txt du site

Chaque site web possède ce qu'on appelle un fichier robot.txt. Ce fichier doit toujours être votre premier port d'appel. 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 raclage de certaines pages (ou de toutes), vous devez toujours respecter ces instructions.

Vérifier les conditions de service du site

En plus du fichier robots.txt, vous devez examiner les conditions d'utilisation d'un site Web. Bien que les deux doivent s'aligner, cet aspect est parfois négligé. Les conditions de service peuvent contenir une clause formelle décrivant ce que vous pouvez et ne pouvez pas faire avec les données du site. Vous pouvez avoir des problèmes juridiques si vous enfreignez ces règles, alors assurez-vous de ne pas le faire !

Protocoles de protection des données

Ce n'est pas parce que certaines données sont disponibles que vous êtes autorisé à les récupérer sans conséquences. Soyez très attentif aux lois des 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 récupérer sans le consentement explicite des personnes concernées.

Risques de plantages du site web

Les grands sites web, comme Google ou Amazon, sont conçus pour gérer un trafic élevé. Les sites plus petits ne le sont pas. Il est donc important de ne pas surcharger un site avec trop de requêtes HTTP, ce qui peut le ralentir, voire le faire tomber en panne. En fait, il s'agit d'une technique souvent utilisée par les pirates informatiques. Ils inondent les sites de requêtes pour les faire tomber, dans ce qu'on appelle une attaque par déni de service. Veillez à ne pas en réaliser une par erreur ! Ne scrapez pas non plus de manière trop agressive ; prévoyez des intervalles de temps importants entre les demandes et évitez de scrapper un site pendant ses heures de pointe.

Tenez compte de toutes ces considérations, faites attention à votre code, et vous devriez être heureux de scraper le web en un rien de temps.

Que puis-je utiliser à la place d'un outil de web scraping ?

Pour tous les projets, à l'exception des plus petits, vous aurez besoin d'une sorte d'outil de Web Scraping automatisé ou d'un logiciel d'extraction de données pour obtenir des informations à partir de sites web.

En théorie, vous pourriez couper et coller manuellement les informations de chaque page Web dans une feuille de calcul ou un autre document. Mais cette méthode s'avère laborieuse, longue et sujette aux erreurs si vous essayez d'extraire des informations de centaines ou de milliers de pages. 

Un outil de Web Scraping automatise le processus, en extrayant efficacement les données web dont vous avez besoin et en les formatant dans une sorte de structure bien organisée pour le stockage et le traitement ultérieur.

Une autre solution consiste à acheter les données dont vous avez besoin à un fournisseur de services de données qui les extraira pour votre compte. Cette solution serait utile pour les grands projets impliquant des dizaines de milliers de pages web.

Comment extraire gratuitement des données d'un site web ?

Il existe plusieurs solutions de scraping gratuites qui vous permettent d'automatiser le processus d'extraction de données du Web. Il peut s'agir de simples solutions de scraping de type "pointer-cliquer" destinées aux non-spécialistes ou d'applications plus puissantes destinées aux développeurs et offrant des options de configuration et de gestion étendues.

Si vous consultez un site Web, comme vous le faites actuellement, vous pouvez simplement couper et coller les informations que vous lisez à l'écran dans un autre document, comme un tableur. C'est certainement un moyen d'extraire des données web gratuitement. Mais la collecte manuelle d'informations de cette manière sera lente, inefficace et sujette aux erreurs, sauf pour les tâches les plus simples.

Dans la pratique, vous chercherez des moyens d'automatiser ce processus, ce qui vous permettra d'extraire des données de nombreuses pages Web - peut-être des milliers ou des millions par jour - et d'organiser les résultats dans une structure bien ordonnée. Pour ce faire, vous aurez besoin d'un outil d'extraction de données Web, souvent appelé "scraper".

Il existe de nombreuses solutions de scraping gratuites pour extraire des données du Web. Certaines d'entre elles sont des applications dédiées destinées aux programmeurs, dont la configuration et la gestion requièrent un certain niveau de compétences en codage.

Idéal pour les non-spécialistes ayant des besoins modérés en matière d'extraction, il existe également des racleurs faciles à utiliser qui fonctionnent comme une extension de navigateur ou un plug-in avec une interface simple de type pointer-cliquer. Moins sophistiqués que leurs homologues axés sur le développement, ils sont généralement plus limités dans la variété et le volume des données qu'ils vous permettent d'extraire.

À quoi sert l'extraction de données par le web scraping ?

L'extraction de données sur le Web - également connue sous le nom de "data scraping" - a un large éventail d'applications. Un outil d'extraction de données peut vous aider à automatiser le processus d'extraction d'informations d'autres sites Web, rapidement et avec précision. Il peut également s'assurer que les données que vous avez extraites sont bien organisées, ce qui facilite leur analyse et leur utilisation pour d'autres projets.

Dans le monde de l'e-commerce, le  web scraping est largement utilisé pour la surveillance des prix des concurrents. C'est le seul moyen pratique pour les marques de vérifier les prix des produits et services de leurs concurrents, ce qui leur permet d'affiner leurs propres stratégies de prix et de garder une longueur d'avance. Les fabricants s'en servent également pour s'assurer que les détaillants respectent les directives de tarification de leurs produits. Les organisations d'études de marché et les analystes dépendent de l'extraction de données Web pour évaluer le sentiment des consommateurs en suivant les critiques de produits en ligne, les articles d'actualité et les commentaires.

Il existe un large éventail d'applications pour l'extraction de données dans le monde financier. Les outils d'extraction de données sont utilisés pour extraire des informations des articles d'actualité et s'en servir pour orienter les stratégies d'investissement. De même, les chercheurs et les analystes dépendent de l'extraction de données pour évaluer la santé financière des entreprises. Les compagnies d'assurance et de services financiers peuvent exploiter un riche filon de données alternatives extraites du web pour concevoir de nouveaux produits et de nouvelles politiques pour leurs clients.

Les applications d'extraction de données Web ne s'arrêtent pas là. Les outils d'extraction de données sont largement utilisés dans les domaines de l'actualité et de la surveillance de la réputation, du journalisme, du suivi du référencement, de l'analyse de la concurrence, du marketing axé sur les données et de la génération de pistes, de la gestion des risques, de l'immobilier, de la recherche universitaire, et bien plus encore.

Pourquoi Python est-il un langage de programmation populaire pour le Web Scraping ?

Python semble être à la mode ces jours-ci ! Il s'agit du langage le plus populaire pour le web scraping, car il peut gérer facilement la plupart des processus.

Il dispose également d'une variété de bibliothèques créées spécifiquement pour le Web Scraping. Scrapy est un framework open-source très populaire pour le web crawling, écrit en Python. Il est idéal pour le web scraping ainsi que pour l'extraction de données à l'aide d'API. Beautiful soup est une autre bibliothèque Python qui convient parfaitement au web scraping.

Elle crée un arbre d'analyse qui peut être utilisé pour extraire des données du code HTML d'un site Web. Beautiful soup dispose également de multiples fonctionnalités pour la navigation, la recherche et la modification de ces arbres d'analyse.