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Big Data: Extraction de données sur Facebook

Tuesday, September 07, 2021

Extraction de données sur Facebook

L'extraction de données de Facebook a été assez populaire et utile ces dernières années. Les données crawlées ou raclées seront précieuses et constructives pour les domaines commerciaux, scientifiques et bien d'autres domaines de prédiction et d'analyse, surtout lorsque ces données sont traitées en profondeur, comme la purge de données et l'apprentissage automatique. Sans aucun doute, l'exploration de données qui sert de palier de base en traversant l'ensemble du processus de données est d'une importance capitale.

 

Sommaire

3 façons d'extraire des données de Facebook

  API

  Octoparse

  Visual Scraper 

 

3 façons d'extraire des données de Facebook

API

Facebook a également mis en place un site Web permettant aux développeurs d'accéder à ses données, car les passionnés de données manifestent un vif intérêt pour les données de Facebook. Ce site web a fourni de nombreuses méthodes simples et faciles à comprendre, accompagnées de directives détaillées permettant aux utilisateurs d'apprendre et d'accéder à ses ressources.

 

L'API de Facebook, connue sous le nom d'API graphique, est un type d'interface REST (Representational State Transfer), qui repose sur l'architecture réseau. Cela implique que Facebook appelle des fonctions en utilisant des méthodes à distance, comme HTTP, GET, POST pour envoyer des messages et renvoyer le service REST.

 

Prenons l'exemple de Coca-Cola Corp. sur Facebook : si les utilisateurs ont l'intention de récupérer les remarques affichées sur le mur de graffitis, il leur suffit d'entrer :

https://graph.facebook.com/cocacola/feed.

 

Le système renvoie ensuite les résultats des données dans un fichier JSON. JSON (JavaScript Object Notation) est un format d'échange de données facile à manipuler pour les utilisateurs, mais aussi facile à analyser et à générer pour les appareils. Les champs de données comprennent l'ID du message, des informations détaillées sur les données, l'auteur, l'ID de l'auteur et d'autres types d'informations. Non seulement le mur de graffitis mais aussi tous les autres objets Facebook peuvent utiliser la structure URL suivante pour récupérer ce qu'ils veulent.

 

       "error": {

                     "message": "Unknown path components: /CONNECTION_TYPE",

                  "type": "OAuthException",

                     "code": 2500,

                      "fbtrace_id": "AU3Q0qQUX1/"  

 

Ici, nous devons noter que nous ne pouvons accéder aux données que lorsque les objets sont publics, sinon, nous devons fournir des jetons d'accès si les objets sont définis comme privés.

 

Les utilisateurs devraient être heureux d'entendre ceci : il y a eu un paquet R qui est connu sous le nom de paquet Rfacebook. Il fournit une interface à l'API de Facebook. Pour extraire des données de Facebook à l'aide de R, le paquet Rfacebook fournit des fonctions qui permettent à R d'accéder à l'API de Facebook pour obtenir des informations sur les publications, les commentaires, les " likes ", les groupes qui mentionnent des mots-clés spécifiques et bien plus encore. Ensuite, nous pouvons utiliser les commandes spécifiques comme ci-dessous pour rechercher des pages.

 

En dehors de R, il existe une partie des personnes qui s'habituent à Python. Voici également des conseils à titre de référence. Tout d'abord, consultez la documentation sur l'API graphique de Facebook https://developers.facebook.com/docs/reference/api/. Si vous n'êtes pas familier avec JSON, lisez un tutoriel à ce sujet (par exemple http://secretgeek.net/json_3mins.asp). Une fois que vous aurez saisi les concepts, commencez à utiliser cette API. Pour Python, il existe plusieurs alternatives :                                                                                                                               

  • Facebook/python SDK
  • pyFaceGraph 
  • Il est également semi-trivial d'écrire un client HTTP simple qui utilise l'API des graphes. Nous suggérons aux utilisateurs de consulter les bibliothèques Python, d'essayer les exemples de leur documentation et de vérifier s'ils ont déjà fait ce que vous devez faire. Par rapport à R, Python peut simplifier la procédure de traitement des données en économisant le temps de la gestion du code, de la sortie et des fichiers de notes. Alors que l'utilisation de R peut optimiser la visualisation du graphique puisque les utilisateurs peuvent visualiser les amis sur Facebook.                                                                                                          

Il existe encore des outils d'extraction de données qui permettent aux personnes ne possédant pas de compétences en programmation d'extraire ou d'explorer les données de Facebook, comme Octoparse et Visual Scraper.                                      

Octoparse                                                                         

L'outil de scraping web est une autre excellente option pour extraire des données sur Facebook. Notez que vous ne pouvez extraire que les publications publiques sans obligation de connexion. Ceci est dû à notre éthique du web scraping (référence https://www.octoparse.com/blog/is-web-crawling-legal-well-it-depends).

 

Octoparse est un puissant outil de scraping Web qui permet d'explorer les sites Web statiques et dynamiques avec AJAX, JavaScript, les cookies, etc. Vous devez d'abord télécharger la partie client, puis commencer vos tâches de scraping. Pour ce logiciel, vous n'avez pas besoin d'avoir des compétences en programmation, mais vous devez apprendre certaines règles qui ont été définies pour aider les utilisateurs à extraire des données. De plus, il a fourni un service Cloud et une fonctionnalité de paramétrage de serveur proxy pour éviter le blocage d'IP et accélérer le processus d'extraction. 

 

Récemment, Octoparse a lancé sa nouvelle fonctionnalité - les modèles de scraping web. Vous pourrez utiliser ses modèles de scraping Facebook pour extraire les messages en toute simplicité. 

 

Si vous souhaitez en savoir plus, veuillez consulter le site https://www.octoparse.fr/.

Visual Scraper

Visual Scraper est un autre grand scraper web gratuit doté d'une interface simple de type pointer-cliquer et qui peut être utilisé pour collecter des données sur le web. Vous pouvez obtenir des données en temps réel à partir de plusieurs pages Web et exporter les données extraites sous forme de fichiers CSV, XML, JSON ou SQL.    

Ce logiciel gratuit, qui est disponible pour Windows, vous permet d'extraire des données de jusqu'à 50 000 pages Web pour un seul utilisateur. Outre le SaaS, Visual Scraper propose des services de scraping web tels que des services de livraison de données et de création d'extracteurs de logiciels.

 

If you want to know more, please visit http://www.visualscraper.com/pricing

 

Auteur : L'équipe Octoparse

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