Qu'est-ce que le Web Scraping et pourquoi utiliser Web String ?

Publié: 2021-08-01

Les sites Web regorgent de données précieuses et l'obtention de données implique un processus complexe consistant à copier-coller manuellement les informations ou à respecter le format utilisé par l'entreprise, quelle que soit sa compatibilité avec le système des utilisateurs. C'est là que le web scraping entre en jeu.

Table des matières

Web Scraping, qu'est-ce que c'est ?

Web Scraping est le processus d'extraction et d'analyse des données d'un site Web qui, à son tour, est converti dans un format qui le rend ingénieux pour les utilisateurs.

Bien que le web scraping puisse être effectué manuellement, le processus devient complexe et fastidieux lorsqu'une grande quantité de données brutes est impliquée. C'est là que les outils de grattage Web automatisés entrent en vigueur car ils sont plus rapides, efficaces et relativement peu coûteux.

Les Web Scrapers sont dynamiques dans leurs caractéristiques et leurs fonctions car leur utilité varie selon les configurations et les formes des sites Web. Apprenez la science des données dans les meilleures universités d'upGrad pour comprendre divers concepts et méthodes de science des données.

Comment Web Scraper des données utiles ?

Le processus de grattage Web commence par fournir aux utilisateurs une ou plusieurs URL. Les outils de scraping génèrent un code HTML pour la page Web qui doit être scrapée.

Le grattoir récupère ensuite toutes les données disponibles sur la page Web ou uniquement les parties sélectionnées de la page, selon les besoins de l'utilisateur.

Les données extraites sont ensuite converties dans un format utilisable.

Pourquoi certains sites Web n'autorisent-ils pas le web scraping ?

Certains sites Web empêchent de manière flagrante leurs utilisateurs de récupérer leurs données. Mais pourquoi? Voici les raisons pour lesquelles :

  1. Pour protéger leurs données sensibles : Google Maps, par exemple, ne permet pas aux utilisateurs d'obtenir des résultats plus rapides si les requêtes sont trop nombreuses.
  2. Pour éviter les plantages fréquents : le serveur d'un site Web peut tomber en panne ou ralentir s'il est inondé de requêtes similaires, car il consomme beaucoup de bande passante.

Différentes catégories de Web Scrapers

Les grattoirs Web diffèrent les uns des autres à bien des égards. Quatre types de grattoirs Web sont utilisés.

  1. Pré-construit ou auto-construit
  2. Extensions de navigateur
  3. Interface utilisateur (UI)
  4. Nuage et local

1. Grattoirs Web auto-construits

Construire un grattoir Web est si simple que n'importe qui peut le faire. Cependant, la connaissance de la manipulation des outils de grattage ne peut être obtenue que si l'utilisateur est bien familiarisé avec la programmation avancée.

De nombreux grattoirs Web auto-construits sont disponibles pour ceux qui ne sont pas forts en programmation. Ces outils prédéfinis peuvent être téléchargés et utilisés immédiatement. Certains de ces outils sont équipés de fonctionnalités avancées telles que la planification Scrape, l'exportation de feuilles Google, JSON, etc.

2. Extensions de navigateur

Deux formes de grattoirs Web largement utilisées sont les extensions de navigateur et les logiciels informatiques. Les extensions de navigateur sont des programmes qui peuvent être connectés au navigateur comme Firefox ou Google Chrome. Les extensions sont simples à exécuter et peuvent être facilement fusionnées dans des navigateurs. Ils peuvent être utilisés pour analyser les données uniquement lorsqu'ils sont placés dans le navigateur, et les fonctionnalités avancées placées en dehors du navigateur ne peuvent pas être implémentées à l'aide d'extensions de scraper.

Pour atténuer cette limitation, un logiciel de grattage peut être utilisé en l'installant sur l'ordinateur. Bien que ce ne soit pas aussi simple que les extensions, des fonctionnalités avancées peuvent être implémentées sans aucune limitation du navigateur.

3. Interface utilisateur (UI)

Les scrapers Web diffèrent dans leurs exigences d'interface utilisateur. Alors que certains ne nécessitent qu'une seule interface utilisateur et une seule ligne de commande, d'autres peuvent nécessiter une interface utilisateur complète dans laquelle un site Web complet est fourni à l'utilisateur pour lui permettre de récupérer les données requises en un seul clic.

Certains outils de grattage Web ont la possibilité d'afficher des conseils et des messages d'aide via l'interface utilisateur pour aider l'utilisateur à comprendre toutes les fonctionnalités fournies par le logiciel.

4. Nuage ou local

Les grattoirs locaux s'exécutent sur l'ordinateur en se nourrissant de ses ressources et de sa connexion Internet. Cela a l'inconvénient de ralentir l'ordinateur lorsque les grattoirs sont en cours d'utilisation. Cela affecte également les plafonds de données du FAI lorsqu'ils sont exécutés sur de nombreuses URL.

Au contraire, les outils de scraping basés sur le cloud fonctionnent sur un serveur hors site fourni par la société qui développe les scrapers. Cela permet de libérer des ressources informatiques et les utilisateurs peuvent travailler sur d'autres tâches tout en grattant simultanément. Les utilisateurs reçoivent une notification une fois le scraping terminé.

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Web scraping en utilisant différentes méthodes

Les quatre méthodes de web scraping largement utilisées sont :

  1. Analyse des données du Web à l'aide de méthodes de chaîne
  2. Analyser des données à l'aide d'expressions régulières
  3. Extraction de données à l'aide de l'analyseur HTML
  4. Récupérer des données en interagissant avec des composants d'autres sites Web.

Analyse des données du Web à l'aide de méthodes de chaîne

  • Cette technique se procure des données à partir de sites Web en utilisant des méthodes de chaîne. Pour rechercher les données souhaitées à partir de textes HTML, l'outil de recherche () peut être utilisé. À l'aide de cet outil, la balise de titre peut être obtenue à partir du site Web.
  • Si l'index du premier et du dernier caractère du titre est connu, une tranche de chaîne peut être utilisée pour gratter le titre.
  • L'outil. find () renverra la première occurrence de sous-chaîne, puis l'index de la balise <title> de départ peut être obtenu en utilisant la chaîne ” <title> to get. trouver ().
  • La donnée d'intérêt est l'index du titre et non l'index du <title>. Pour obtenir un index pour la première lettre du titre, la longueur de la chaîne « <titre> peut être ajoutée à l'index du titre.
  • Maintenant, pour obtenir l'index de la partie finale </title>, la chaîne « </title> » peut être utilisée.
  • Maintenant que la première partie et la dernière partie du titre sont obtenues, le titre entier peut être analysé en découpant la chaîne HTML. Voici le programme pour le faire :

>>> url = " http://olympus.realpython.org/profiles/poseidon "

>>> page = urlopen(url)

>>> html = page.read().decode("utf-8")

>>> start_index = html.find("<titre>") + len("<titre>")

>>> end_index = html.find("</title>")

>>> titre = html[start_index:end_index]

>>> titre

'\n<head>\n<title >Profil : Poséidon'

Remarquez la présence de code HTML dans le titre.

Analyser des données à l'aide d'expressions régulières

  • Les expressions régulières, également appelées expressions régulières, sont des modèles utilisés pour rechercher un texte dans une chaîne. Les analyseurs d'expressions régulières sont pris en charge par Python via son module re.
  • Pour commencer l'analyse des expressions régulières, le module re doit être importé en premier. Les caractères spéciaux appelés métacaractères sont utilisés dans les expressions régulières pour mentionner différents modèles.
  • Par exemple, le caractère spécial astérisque (*) est utilisé pour indiquer 0.
  • Un exemple d'utilisation de findall () pour rechercher du texte dans une chaîne peut être vu ci-dessous.

>>> ré. trouve tout ("xy*, "ac")

['ac']

  • Dans ce programme python, le premier argument et le deuxième argument désignent respectivement l'expression régulière et la chaîne à vérifier. Le modèle « xy* z » correspondra à toute partie de la chaîne qui commence par « x » et se termine par « z ». L'outil ré. findall () renvoie une liste contenant toutes les correspondances.
  • La chaîne « xz » correspond à ce modèle et est donc placée dans la liste.
  • Un point (.) peut être utilisé pour représenter n'importe quel caractère unique dans une expression régulière.

Extraction de données à l'aide de l'analyseur HTML

Bien que les expressions régulières soient efficaces pour faire correspondre les modèles, un analyseur HTML exclusivement conçu pour gratter les pages HTML est plus pratique et plus rapide. La bibliothèque de soupes est la plus largement utilisée à cette fin.

  • La première étape de l'analyse HTML consiste à installer une belle soupe en exécutant :

$ python3 -m pip installe beautifulsoup4.

Les détails de l'installation peuvent être visualisés à l'aide de Run pip. Voici le programme pour créer le bel objet soupe :

importer re

à partir de urllib.request importer urlopen

url = "http://olympus.realpython.org/profiles/dionysus"

page = urlopen(url)

html = page.read().decode("utf-8")

motif = "<titre.*?>.*?</titre.*?>"

match_results = re.search(motif, html, re.IGNORECASE)

titre = match_results.group()

titre = re.sub(“<.*?>”, “”, titre) # Supprimer les balises HTML

imprimer (titre)

  • Exécutez le programme pour une belle soupe en utilisant python. Le programme ouvrira l'URL requise, lira les textes HTML de la page Web sous forme de chaîne et la déléguera à la variable HTML. En conséquence, un bel objet soupe est généré et est donné à la variable soupe.
  • Le bel objet soupe est généré avec deux arguments. Le premier argument a le code HTML à gratter et le deuxième argument a la chaîne "html. parser » qui représente l'analyseur HTML de Python.

Récupérer des données en interagissant avec des composants d'autres sites Web.

Le module « url lib » permet d'obtenir le contenu d'une page web. Parfois, le contenu ne s'affiche pas complètement et certains contenus cachés deviennent inaccessibles.

  • La bibliothèque Python n'a pas d'options pour interagir directement avec les pages Web. Un package tiers comme Mechanical Soup peut être utilisé à cette fin.
  • La soupe mécanique installe un navigateur sans tête, un navigateur sans interface utilisateur graphique (interface utilisateur). Ce navigateur peut être contrôlé par des programmes python.
  • Pour installer la soupe mécanique, exécutez le programme python suivant.

$ python3 -m pip install MechanicalSoup

  • L'outil pip affiche les détails du package installé.

But du web scraping

La liste suivante montre les objectifs courants pour lesquels le web scraping est effectué.

  1. Gratter les détails des prix des actions et les charger dans l'application API.
  2. Procurez-vous des données à partir des pages jaunes pour créer des prospects.
  3. Extraction des données d'un outil de recherche de magasins pour identifier les emplacements commerciaux efficaces.
  4. Récupérer des informations sur les produits d'Amazon ou d'autres plates-formes pour analyser les concurrents.
  5. Récupération de données sur le sport pour les paris ou le divertissement.
  6. Analyser des données sur la finance pour étudier et rechercher le marché.

Conclusion

Les données sont partout et les données ingénieuses ne manquent pas. Le processus de conversion des données brutes en un format utilisable est devenu simple et plus rapide avec l'avènement des nouvelles technologies sur le marché. La bibliothèque standard de Python offre une grande variété d'outils pour le web scraping, mais ceux proposés par PyPI simplifient le processus. Le grattage des données peut être utilisé pour créer de nombreuses missions passionnantes, mais il est particulièrement important de respecter la confidentialité et les conditions des sites Web et de s'assurer de ne pas surcharger le serveur avec un trafic énorme.

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