Scraping Web Python - Introduction

Le scraping Web est un processus automatique d'extraction d'informations à partir du Web. Ce chapitre vous donnera une idée approfondie du web scraping, sa comparaison avec l'exploration web et pourquoi vous devriez opter pour le web scraping. Vous découvrirez également les composants et le fonctionnement d'un grattoir Web.

Qu'est-ce que le Web Scraping?

Le sens du dictionnaire du mot «mise au rebut» implique d'obtenir quelque chose sur le Web. Ici, deux questions se posent: ce que nous pouvons obtenir du Web et comment l'obtenir.

La réponse à la première question est ‘data’. Les données sont indispensables pour tout programmeur et l'exigence de base de tout projet de programmation est la grande quantité de données utiles.

La réponse à la deuxième question est un peu délicate, car il existe de nombreuses façons d'obtenir des données. En général, nous pouvons obtenir des données à partir d'une base de données ou d'un fichier de données et d'autres sources. Mais que faire si nous avons besoin d'une grande quantité de données disponibles en ligne? Une façon d'obtenir ce type de données consiste à rechercher manuellement (en cliquant dans un navigateur Web) et à enregistrer (copier-coller dans une feuille de calcul ou un fichier) les données requises. Cette méthode est assez fastidieuse et prend du temps. Une autre façon d'obtenir de telles données consiste à utiliserweb scraping.

Web scraping, aussi appelé web data mining ou web harvesting, est le processus de construction d'un agent capable d'extraire, d'analyser, de télécharger et d'organiser automatiquement des informations utiles du Web. En d'autres termes, nous pouvons dire qu'au lieu de sauvegarder manuellement les données des sites Web, le logiciel de scraping Web chargera et extraira automatiquement les données de plusieurs sites Web selon nos besoins.

Origine du Web Scraping

L'origine du scraping Web est la mise au rebut d'écran, qui a été utilisée pour intégrer des applications non basées sur le Web ou des applications Windows natives. À l'origine, le grattage d'écran était utilisé avant la large utilisation du World Wide Web (WWW), mais il ne pouvait pas étendre le WWW. Cela a rendu nécessaire l'automatisation de l'approche du grattage d'écran et de la technique appelée‘Web Scraping’ est venu au monde.

Analyse Web v / s Web Scraping

Les termes Web Crawling et Scraping sont souvent utilisés de manière interchangeable car leur concept de base est d'extraire des données. Cependant, ils sont différents les uns des autres. Nous pouvons comprendre la différence fondamentale de leurs définitions.

L'exploration Web est essentiellement utilisée pour indexer les informations sur la page à l'aide de robots, également appelés robots d'exploration. Il est également appeléindexing. D'autre part, le web scraping est un moyen automatisé d'extraire les informations à l'aide de bots aka scrapers. Il est également appelédata extraction.

Pour comprendre la différence entre ces deux termes, regardons le tableau de comparaison ci-dessous -

Exploration Web Raclage Web
Désigne le téléchargement et le stockage du contenu d'un grand nombre de sites Web. Fait référence à l'extraction d'éléments de données individuels du site Web à l'aide d'une structure spécifique au site.
Fait principalement à grande échelle. Peut être mis en œuvre à n'importe quelle échelle.
Donne des informations génériques. Donne des informations spécifiques.
Utilisé par les principaux moteurs de recherche comme Google, Bing, Yahoo. Googlebot est un exemple de robot d'exploration Web. Les informations extraites à l'aide du web scraping peuvent être utilisées pour se répliquer dans un autre site Web ou peuvent être utilisées pour effectuer une analyse de données. Par exemple, les éléments de données peuvent être des noms, une adresse, un prix, etc.

Utilisations du Web Scraping

Les utilisations et les raisons d'utiliser le web scraping sont aussi infinies que les utilisations du World Wide Web. Les web scrapers peuvent faire n'importe quoi comme commander de la nourriture en ligne, scanner un site Web d'achat en ligne pour vous et acheter un ticket pour un match au moment où ils sont disponibles, etc., tout comme un humain peut le faire. Certaines des utilisations importantes du web scraping sont discutées ici -

  • E-commerce Websites - Les web scrapers peuvent collecter les données spécialement liées au prix d'un produit spécifique à partir de divers sites de commerce électronique pour leur comparaison.

  • Content Aggregators - Le scraping Web est largement utilisé par les agrégateurs de contenu tels que les agrégateurs de nouvelles et les agrégateurs d'emplois pour fournir des données mises à jour à leurs utilisateurs.

  • Marketing and Sales Campaigns - Les web scrapers peuvent être utilisés pour obtenir des données telles que des e-mails, un numéro de téléphone, etc. pour les campagnes de vente et de marketing.

  • Search Engine Optimization (SEO) - Le scraping Web est largement utilisé par les outils de référencement comme SEMRush, Majestic, etc. pour indiquer aux entreprises comment elles se classent pour les mots-clés de recherche qui leur importent.

  • Data for Machine Learning Projects - La récupération des données pour les projets d'apprentissage automatique dépend du web scraping.

Data for Research - Les chercheurs peuvent collecter des données utiles aux fins de leurs travaux de recherche en économisant leur temps grâce à ce processus automatisé.

Composants d'un Web Scraper

Un racleur de bande se compose des composants suivants -

Module de robot d'exploration Web

Un composant très nécessaire de Web Scraper, le module de robot d'exploration Web, est utilisé pour naviguer sur le site Web cible en effectuant une requête HTTP ou HTTPS vers les URL. Le robot télécharge les données non structurées (contenu HTML) et les transmet à l'extracteur, le module suivant.

Extracteur

L'extracteur traite le contenu HTML récupéré et extrait les données dans un format semi-structuré. Ceci est également appelé module d'analyseur et utilise différentes techniques d'analyse comme l'expression régulière, l'analyse HTML, l'analyse DOM ou l'intelligence artificielle pour son fonctionnement.

Module de transformation et de nettoyage des données

Les données extraites ci-dessus ne sont pas adaptées à une utilisation immédiate. Il doit passer par un module de nettoyage pour que nous puissions l'utiliser. Les méthodes telles que la manipulation de chaînes ou l'expression régulière peuvent être utilisées à cette fin. Notez que l'extraction et la transformation peuvent également être effectuées en une seule étape.

Module de stockage

Après avoir extrait les données, nous devons les stocker selon nos besoins. Le module de stockage sortira les données dans un format standard qui peut être stocké dans une base de données ou au format JSON ou CSV.

Fonctionnement d'un Web Scraper

Web Scraper peut être défini comme un logiciel ou un script utilisé pour télécharger le contenu de plusieurs pages Web et en extraire des données.

Nous pouvons comprendre le fonctionnement d'un grattoir Web en étapes simples comme indiqué dans le diagramme ci-dessus.

Étape 1: Téléchargement de contenu à partir de pages Web

Dans cette étape, un racleur Web téléchargera le contenu demandé à partir de plusieurs pages Web.

Étape 2: extraction des données

Les données sur les sites Web sont en HTML et pour la plupart non structurées. Par conséquent, dans cette étape, Web Scraper analysera et extraira les données structurées du contenu téléchargé.

Étape 3: Stockage des données

Ici, un racleur Web stockera et enregistrera les données extraites dans l'un des formats tels que CSV, JSON ou dans une base de données.

Étape 4: Analyse des données

Une fois toutes ces étapes effectuées avec succès, le racleur de bande analysera les données ainsi obtenues.