Les 3 meilleures façons d'extraire les données d'un site Web

La nécessité d'extraire les données du Web s'est accrue au cours des dernières années. Les données crawlées peuvent être utilisées pour l'évaluation ou la prédiction dans différents domaines. Ici, je voudrais parler de 3 méthodes que nous pouvons adopter pour crawler les données d'un site web.
 

1. Utiliser les API du site Web

De nombreux grands sites de médias sociaux, comme Facebook, Twitter, Instagram, StackOverflow, fournissent des API aux utilisateurs pour accéder à leurs données. Parfois, vous pouvez choisir les API officielles pour obtenir des données structurées. Comme le montre l'API graphique de Facebook ci-dessous, vous devez choisir des champs, effectuer la requête, puis ordonner les données, effectuer la recherche d'URL, effectuer des requêtes, etc. Pour en savoir plus, vous pouvez consulter le site https://developers.facebook.com/docs/graph-api/?translation.

2. Construiser votre propre crawler

Cependant, tous les sites web ne fournissent pas d'API aux utilisateurs. Certains sites Web refusent de fournir des API publiques en raison de limites techniques ou pour d'autres raisons. Quelqu'un peut proposer des flux RSS, mais comme ils imposent une limite à leur utilisation, je ne le suggérerai pas et ne ferai pas de commentaires supplémentaires à ce sujet. Dans ce cas, ce que je veux discuter, c'est que nous pouvons construire un crawler par nous-mêmes pour faire face à cette situation.

Comment fonctionne un crawler? Un crawler, autrement dit, est une méthode permettant de générer une liste d'URL que vous pouvez introduire dans votre scraper. Les crawlers peuvent être définis comme des outils permettant de trouver les URL. Vous donnez d'abord au crawler une page Web pour commencer, et il suivra tous les liens de cette page. Ce processus se poursuivra ensuite en boucle.

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Ensuite, nous pouvons procéder à la construction de notre propre crawler. Il est connu que Python est un langage de programmation open-source, et vous pouvez trouver de nombreuses bibliothèques fonctionnelles utiles. Ici, je suggère BeautifulSoup (bibliothèque Python) parce qu'elle est plus facile à utiliser et possède de nombreux caractères intuitifs. Plus précisément, j'utiliserai deux modules Python pour explorer les données.

BeautifulSoup ne récupère pas la page web pour nous. C'est pourquoi j'utilise urllib2 pour combiner avec la bibliothèque BeautifulSoup. Ensuite, nous devons traiter les balises HTML pour trouver tous les liens dans les balises <a> de la page et le bon tableau. Après cela, il faut itérer à travers chaque ligne (tr) et ensuite assigner chaque élément de tr (td) à une variable et l'ajouter à une liste. Regardons d'abord la structure HTML de la table (je ne vais pas extraire les informations pour l'en-tête de la table <th>).

En adoptant cette approche, votre crawler est personnalisé. Il peut faire face à certaines difficultés rencontrées lors de l'extraction des API. Vous pouvez utiliser le proxy pour éviter qu'il ne soit bloqué par certains sites Web, etc. L'ensemble du processus est sous votre contrôle. Cette méthode devrait convenir aux personnes ayant des compétences en codage. Le cadre de données que vous avez exploré doit ressembler à la figure ci-dessous.

3. Profitez d'outils d'exploration prêts à l'emploi.

Cependant, la programmation d'un site Web par vos propres moyens peut prendre beaucoup de temps. Pour les personnes qui n'ont aucune compétence en codage, ce serait une tâche difficile. C'est pourquoi j'aimerais vous présenter quelques outils d'exploration de données.

Octoparse

Octoparse est un puissant outil visuel d'exploration de données Web. Il est vraiment facile pour les utilisateurs d'appréhender cet outil grâce à son interface utilisateur simple et conviviale. Pour l'utiliser, vous devez télécharger cette application sur votre ordinateur.

Comme le montre la figure ci-dessous, vous pouvez cliquer et déplacer les blocs dans le volet Workflow Designer pour personnaliser votre propre tâche. Octoparse propose deux édition de plans d'abonnement au service de crawling: l'édition gratuite et l'édition payante. Toutes deux peuvent satisfaire les besoins de base des utilisateurs en matière de scraping ou de crawling. Avec l'édition gratuite, vous pouvez exécuter vos tâches du côté local. 

Si vous passez de l'édition gratuite à l'édition payante, vous pouvez utiliser le service Cloud en téléchargeant vos tâches sur la plateforme Cloud. De 6 à 14 serveurs Cloud exécuteront vos tâches simultanément avec une vitesse plus élevée et un crawl à plus grande échelle. De plus, vous pouvez automatiser l'extraction de vos données en partant sans laisser de trace grâce à la fonction de proxy anonyme d'Octoparse qui peut faire tourner des tonnes d'IP, ce qui vous évitera d'être bloqué par certains sites Web. Voici une vidéo de présentation d'Octoparse Cloud Extraction.

Octoparse fournit également une API pour connecter votre système aux données extraites en temps réel. Vous pouvez soit importer les données d'Octoparse dans votre propre base de données, soit utiliser l'API pour demander l'accès aux données de votre compte. Une fois la configuration de la tâche terminée, vous pouvez exporter les données dans différents formats, comme CSV, Excel, HTML, TXT, et base de données (MySQL, SQL Server, et Oracle).

Import.io 

Import.io est également connu comme un crawler web couvrant tous les différents niveaux de besoins en crawling. Il propose un outil Magic qui peut convertir un site en tableau sans aucune session de formation. Il suggère aux utilisateurs de télécharger son application de bureau si des sites Web plus complexes doivent être crawlés. Une fois que vous avez créé votre API, elle propose un certain nombre d'options d'intégration simples, telles que Google Sheets, Plot.ly, Excel, ainsi que des requêtes GET et POST. Si vous considérez que tout cela est accompagné d'un prix gratuit à vie et d'une équipe de support impressionnante, import.io est clairement le premier port d'appel pour ceux qui sont à la recherche de données structurées. L'entreprise propose également une option payante de niveau entreprise pour les sociétés qui recherchent une extraction de données à plus grande échelle ou plus complexe.

Mozenda

Mozenda est un autre extracteur de données Web convivial. Il dispose d'une interface utilisateur de type "pointer-cliquer" qui permet aux utilisateurs de l'utiliser sans aucune compétence en codage. Mozenda facilite également l'automatisation et la publication des données extraites. Dites à Mozenda quelles données vous voulez une fois, puis obtenez-les à la fréquence que vous souhaitez. De plus, il permet une programmation avancée en utilisant l'API REST ; l'utilisateur peut se connecter directement avec le compte Mozenda. Il fournit un service basé sur le cloud et la rotation des IPs.

ScrapeBox

Les experts en référencement, les spécialistes du marketing en ligne et même les spammeurs devraient bien connaître ScrapeBox, dont l'interface utilisateur est très conviviale. Les utilisateurs peuvent facilement récolter les données d'un site Web pour récupérer des courriels, vérifier le classement des pages, vérifier le fonctionnement des proxies et la soumission RSS. En utilisant des milliers de proxies rotatifs, vous serez en mesure d'espionner les mots clés du site de vos concurrents, de faire des recherches sur les sites gouvernementaux, de récolter des données et de faire des commentaires sans être bloqué ou détecté.

Google Web Scraper Plugin

Si vous souhaitez simplement extraire des données de manière simple, je vous suggère de choisir le plugin Google Web Scraper. Il s'agit d'un scraper Web basé sur le navigateur qui fonctionne comme Outwit Hub de Firefox. Vous pouvez le télécharger comme une extension et l'installer dans votre navigateur. Vous devez mettre en surbrillance les champs de données que vous souhaitez explorer, cliquer avec le bouton droit de la souris et choisir "Scrape similar...". Tout ce qui est similaire à ce que vous avez mis en évidence sera rendu dans un tableau prêt à être exporté, compatible avec Google Docs. La dernière version présentait encore quelques bugs sur les feuilles de calcul. Bien qu'il soit facile à manipuler et à remarquer pour tous les utilisateurs, il ne peut pas scrapper des images et des données en grande quantité.

Auteur: L'équipe d'Octoparse 

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