Qu’est-ce que le web-scraping ?
Collecter des données rapidement et automatiquement
Imagine que tu veuilles déterminer le prix moyen des romans vendus sur le site de la Fnac. Pour cela, tu dois récupérer le prix de chaque référence à la vente. Plutôt que de les recopier à la main dans un fichier Excel, ou de les copier-coller, pourquoi ne pas envisager une solution plus pratique ?
Le web-scraping est la solution idéale pour collecter automatiquement et rapidement des données sur le Web, en utilisant le langage de programmation Python.
Le web-scraping te permet de collecter des données de manière automatique, rapide et en grande quantité. Ces avantages sont cruciaux pour les Data Analysts qui ont besoin d’un grand nombre de données pour entraîner leurs modèles d’algorithmes.
Constituer une base de données exploitable
Le processus de web-scraping se divise en deux étapes :
- Télécharger le code HTML de la page web.
- Analyser le code téléchargé pour extraire les informations souhaitées.
Ces étapes te permettent de constituer une base de données exploitable. En utilisant Python, tu peux télécharger le code HTML de la page web qui t’intéresse et extraire les informations pertinentes. Par exemple, tu peux récupérer tous les prix sur une place de marché ou tous les titres de paragraphes sur un article Wikipédia.
Une fois que les données intéressantes ont été collectées, tu peux les organiser dans des listes ou des dictionnaires en Python pour constituer une base de données utilisable. Ensuite, tu peux analyser ces données en utilisant les fonctionnalités de visualisation des données de Python.
Quel est l’intérêt du web-scraping pour une entreprise ?
Le web-scraping est une technique qui offre de multiples applications business et est utile dans la plupart des secteurs d’activité. En collectant des informations, une entreprise peut mieux comprendre son environnement : le comportement de ses concurrents, de ses clients, les évolutions du marché, etc.
Effectuer une veille concurrentielle
Grâce au web-scraping, les entreprises peuvent étudier les prix de leurs concurrents afin d’adapter leur offre. Les données collectées peuvent être utilisées pour aider l’équipe dirigeante à définir les prix ou les mécanismes d’une offre promotionnelle.
Réaliser un benchmark ou une étude de marché
Le web-scraping permet de collecter des données spécifiques sur un marché donné et de les présenter en utilisant des techniques de dataviz. Les grandes quantités de données récupérées permettent de comprendre en profondeur le marché ciblé.
Entraîner un algorithme d’apprentissage automatique
Une entreprise peut tirer profit du machine learning pour améliorer son offre et ses pratiques. Pour que les algorithmes d’apprentissage automatique soient efficaces et fiables, ils doivent être entraînés à partir d’un grand volume de données. C’est là que le web-scraping est particulièrement utile : il permet de collecter rapidement une quantité appropriée de données pour alimenter ces algorithmes.
Améliorer la relation client en analysant les avis des consommateurs
Le web-scraping permet également de collecter des informations qualitatives, comme les commentaires des clients à l’égard de l’entreprise. En utilisant des techniques de traitement du langage naturel, il est possible d’analyser ces informations et d’améliorer la relation client en comprenant leurs attentes.
Faire de la prospection
Le web-scraping permet de récupérer les contacts (adresse e-mail ou numéro de téléphone) des personnes qui ont diffusé ces informations sur des sites. Une entreprise peut donc collecter les contacts de clients potentiels afin de constituer une base de données pour la prospection.
Comment faire du web-scraping avec Python ?
Collecter des données avec une API ou un logiciel
Si tu souhaites scraper un site web mais que tu ne sais pas coder, cela est tout de même possible. Tu peux utiliser les options suivantes :
- Une API si le site cible en propose une.
- Une extension de navigateur dédiée au web-scraping.
- Un logiciel spécialisé dans le web-scraping.
Certaines entreprises mettent à disposition des API pour faciliter la récupération de données, ce qui évite d’avoir à scraper le site à l’aide de Python.
Les extensions de navigateur sont gratuites et faciles à utiliser. Elles te permettent de scraper un site web en cliquant simplement sur l’icône de l’extension dans la barre de navigation. Parmi les options populaires, on trouve WebScraper, Data Miner et Data Scraper.
Il existe également des logiciels dédiés au web-scraping. Ils sont généralement payants mais faciles à utiliser, car ils utilisent une approche basée sur le “point and click” pour extraire les informations souhaitées. Les logiciels les plus connus sont Octoparse, ParseHub et Helium Scraper.
Utiliser les bibliothèques Python dédiées au web-scraping
Pour des projets plus avancés de web-scraping, il est recommandé d’utiliser Python. En écrivant ton propre programme de web-scraping, tu peux gagner en précision dans tes instructions et automatiser davantage le processus pour collecter un plus grand volume de données.
Les bibliothèques Python les plus couramment utilisées pour le web-scraping sont Requests et BeautifulSoup. Requests permet de télécharger le code HTML de la page web, tandis que BeautifulSoup facilite l’analyse et l’extraction des informations souhaitées. Tu peux également utiliser la bibliothèque Pandas pour manipuler et analyser les données extraites.
D’autres bibliothèques, comme Scrapy, Pyspider et Selenium, peuvent compléter Requests et BeautifulSoup pour des besoins plus spécifiques, tels que le scraping de sites web plus complexes ou l’interaction avec des sites “ajaxifiés”.
Les limites du web-scraping
Les enjeux juridiques du web-scraping
Il est important de prendre en considération les aspects juridiques du web-scraping. Bien que de nombreux sites acceptent et facilitent le web-scraping en mettant à disposition des API, d’autres peuvent voir cette pratique comme une violation de leurs conditions d’utilisation ou de leurs droits d’auteur. La collecte de données personnelles est également interdite. Avant de te lancer dans le web-scraping, assure-toi de vérifier la légalité de tes projets.
Les limites techniques du web-scraping
Il est crucial de faire attention aux limites techniques du web-scraping. Par exemple, un nombre trop important de requêtes peut causer le plantage d’un site web cible, ce qui peut entraîner des conséquences indésirables. Certains sites mettent en place des restrictions d’accès pour les robots de web-scraping afin de contrôler leur utilisation. Le web-scraping peut également être plus complexe si le site cible utilise des technologies comme l’AJAX, mais des bibliothèques comme Selenium peuvent aider à résoudre ce problème. Il est également important de noter que la structure d’une page web peut changer, ce qui peut nécessiter des ajustements à ton programme de web-scraping.
