Le Web Scraping : Meilleures Méthodes et Pratiques

Bonjour! Le web scraping est devenu une partie intégrante du monde des affaires moderne. Ainsi, dans cet article, je partagerai les principales méthodes et pratiques du web scraping, parlerai de ses défis, et expliquerai comment les surmonter.

Qu'est-ce que le Web Scraping ?

Le web scraping est un processus automatisé de collecte de données à partir de pages web. En d'autres termes, c'est un processus où un programme envoie des requêtes à un site web, extrait le code HTML, et l'analyse pour en extraire les informations nécessaires. Cette approche est particulièrement utile lorsque vous devez rassembler de grandes quantités de données en peu de temps. Par exemple, si vous devez collecter des prix auprès de plusieurs places de marché ou analyser des commentaires provenant de forums.

Pourquoi avez-vous besoin de Web Scraping ?

Imaginez que vous devez recueillir des données manuellement à partir de milliers de pages. Cela demanderait un énorme temps et effort. Le web scraping automatisé ce processus. Cela vous permet de :

• Analyser les données facilement. Par exemple, si vous travaillez avec des marketplaces, le scraping vous aide à suivre les changements de prix, la disponibilité des produits et à évaluer les concurrents.
• Étudier les tendances. Le web scraping vous permet d'extraire des données de sites d'actualités, des réseaux sociaux et des forums pour analyser les préférences et le comportement des utilisateurs.
• Rester informé des derniers changements. Dans certains cas, les données d'un site web évoluent, et le scraping permet d'obtenir rapidement des informations mises à jour, que ce soit la disponibilité des produits ou les mises à jour de prix.
• Créer les stratégies les plus efficaces. En analysant de vastes ensembles de données, vous pouvez planifier et créer des stratégies marketing réussies, en tenant compte des expériences positives et négatives des concurrents, ce qui peut aider votre entreprise à devenir plus performante.

Laissez-moi vous donner un exemple de la manière dont le scraping peut être appliqué dans la vie réelle. Par exemple, pour identifier les sujets les plus populaires et les stratégies d'engagement du public les plus efficaces, un spécialiste en SMM met en place un scraper pour collecter des données sur les commentaires et les likes sur les publications des concurrents. Et il existe de nombreux exemples de ce genre ; le scraping est l'une des bases d'une entreprise prospère de nos jours. Mais tout n'est pas toujours facile.

Comment les sites web détectent-ils les scrapers?

De nombreux propriétaires de sites web sont opposés au scraping, même si les informations de leurs sites sont publiquement disponibles. Ils prennent activement des mesures pour prévenir la collecte automatique de données. J'ai répertorié ci-dessous les méthodes les plus courantes pour se protéger contre l'extraction de données à partir de sites web :

Limitation de débit

De nombreux sites web utilisent la limitation de débit pour se protéger contre les grattages automatisés. Cette méthode établit des limites sur le nombre de requêtes pouvant être envoyées depuis une seule adresse IP dans une courte période. Cela permet non seulement de prévenir les surcharges serveur, mais aussi de restreindre l'activité des bots. Certains sites web sont configurés pour bloquer uniquement certaines actions en cas de dépassement de la limite (par exemple, la création de comptes ou la soumission de formulaires), tandis que d'autres actions restent disponibles, rendant ainsi plus difficile la détection du blocage. Pour contourner ces restrictions, utilisez des proxies rotatifs. Cela vous permet de changer votre adresse IP à chaque nouvelle requête, évitant ainsi d'être bloqué.

CAPTCHA

Le CAPTCHA est l'un des outils les plus efficaces pour protéger les sites Web du grattage. Il s'active lors d'activités suspectes liées à un grand nombre de requêtes ou à un comportement utilisateur anormal. Les CAPTCHAs modernes, tels que Google reCAPTCHA, analysent le comportement de l'utilisateur sur la page, tandis que le CAPTCHA Invisible peut se déclencher sans intervention de l'utilisateur si un bot laisse des empreintes digitales suspectes. Pour contourner de tels systèmes, un bon navigateur anti-détection est nécessaire, qui modifie l'empreinte digitale du navigateur, imite le comportement d'un utilisateur réel et utilise des proxys de haute qualité. Parfois, les navigateurs anti-détection peuvent fonctionner avec des solveurs CAPTCHA pour contourner automatiquement la vérification.

Blocs IP

Le blocage d'adresse IP se produit généralement lorsqu'un trop grand nombre de requêtes sont faites en peu de temps, et le site Web perçoit cela comme un comportement suspect, les bloquant. Il est à noter que les sites Web peuvent bloquer à la fois des adresses IP individuelles et des plages entières, en particulier si ces adresses IP appartiennent à de grands fournisseurs de cloud comme AWS ou Google Cloud. Pour contourner le plus efficacement ce type de protection, je recommanderais d'utiliser des proxies mobiles ou résidentiels rotatifs, car ils sont plus difficiles à détecter et à bloquer.

Changements de structure du site Web

Certains sites Web changent régulièrement leur balisage HTML, ce qui complique le travail des scrapers. Le site peut supprimer ou modifier les noms de classes CSS, restructurer le DOM (Document Object Model) et ajouter des classes CSS dynamiques qui changent à chaque nouvelle requête. Ces changements sont particulièrement courants sur les sites Web qui utilisent JavaScript pour le chargement de contenu dynamique. Pour scraper des sites Web avec de telles méthodes de protection, il est nécessaire de mettre à jour régulièrement les scripts et de vérifier la pertinence de la structure HTML.

Sites Web à forte composante JavaScript

De nombreux sites web modernes dépendent de JavaScript pour charger leur contenu, ce qui rend le scraping plus difficile. L'extraction simple d'HTML ne fournira plus les données nécessaires, car la plupart du contenu se charge seulement après le chargement complet de la page. Pour contourner ce problème, des navigateurs headless, souvent utilisés avec des bibliothèques telles que Puppeteer ou Selenium, sont employés. Ces bibliothèques permettent de rendre la page entièrement comme dans un navigateur classique, récupérant ainsi toutes les informations en une fois. De plus, les sites web peuvent masquer les requêtes API ou les protéger avec une authentification supplémentaire, ce qui ajoute plus de complexité.

Chargement de page lent

Lorsqu'un grand nombre de demandes sont faites à un site ou lorsque le serveur est sous une charge importante, les pages peuvent se charger lentement, ce qui rend difficile le travail des scrapeurs. Certains sites ralentissent intentionnellement la vitesse de réponse s'ils détectent une activité anormale, forçant le scrapeur à arrêter de fonctionner en raison de délais d'attente. Pour éviter cela, vous pouvez utiliser la fonction de demande de réessai et éviter de dépasser les limites de vitesse des demandes.

Étapes du processus de web scraping

Regardons maintenant les étapes clés du scraping :

• Collecte du code source de la page. En d'autres termes, il s'agit d'envoyer une requête HTTP au serveur pour obtenir le code HTML de la page. Ce processus est similaire à la façon dont un navigateur fonctionne lors du chargement d'un site, mais au lieu de rendre la page visuellement, vous recevez son code source. En Python, la bibliothèque "Requests" est parfaite pour cette tâche, vous permettant d'envoyer facilement des requêtes GET et d'obtenir le contenu de la page.
• Extraction des données nécessaires. Après avoir obtenu le code HTML, nous utilisons un parseur, tel que Beautiful Soup. Il s'agit de l'une des bibliothèques populaires pour Python, qui aide à analyser le code HTML, trouver les éléments nécessaires (par exemple, les entêtes, les tableaux ou les liens), et extraire des données d'eux. À cette étape, il est essentiel d'analyser attentivement la structure de la page pour configurer correctement le parseur afin de trouver les éléments et les données requis.
• Formatage et sauvegarde des données. Ensuite, les données doivent être converties dans un format pratique, que ce soit CSV, JSON, ou toute autre base de données adaptée à vos besoins. À cette étape, il est important d'organiser correctement les données pour qu'elles soient facilement accessibles et puissent être utilisées ultérieurement pour l'analyse ou le traitement.

Méthodes de Web Scraping

Dans cette section, nous aborderons deux méthodes de scraping, à la fois pour les débutants qui étudient encore ce sujet et pour les utilisateurs avancés.

Simple Scraping

Si vous débutez dans le scraping et que vous ne voulez pas ou ne pouvez pas écrire de code, vous pouvez utiliser des outils prêts à l'emploi disponibles en ligne. Il existe de nombreux outils de ce type, par exemple, Octoparse ou ParseHub, qui offrent des interfaces visuelles pour créer des scripts de scraping. Ces applications rendent le scraping accessible même pour ceux qui ne comprennent pas la programmation.

Octoparse - Un programme avec une interface graphique qui vous permet de collecter facilement des données. Il prend en charge la collecte de données à la fois à partir de sites simples et dynamiques.

ParseHub - Un autre service populaire ayant la capacité de collecter des données à partir de pages où le contenu n'est pas chargé immédiatement mais pendant l'interaction avec le site.

Extraction de données programmée

Pour des tâches plus complexes ou pour avoir un contrôle total sur le processus de scraping, il vaut mieux utiliser des bibliothèques spécialisées. Ces bibliothèques peuvent être utilisées avec des langages de programmation comme Python et JavaScript, vous permettant d'adapter le scraper à des tâches et des exigences spécifiques.

Beautiful Soup (Python)

Cette bibliothèque est conçue pour faciliter l'extraction de données à partir de documents HTML et XML. Elle est parfaite pour les pages statiques où le contenu est disponible immédiatement après le chargement du HTML. Beautiful Soup rend le scraping simple et efficace, surtout pour les petits projets ou pour l'analyse de données entièrement affichées sur le site juste après le chargement.

Exemple de code:

import requests from bs4 import BeautifulSoup

Retrieve the content of the page response = requests.get("https: //example, com") soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

Extract and print all h3 headers for headers in soup.find_all('h3'): print(headers.text)

Puppeteer (JavaScript)

Voici un outil puissant pour travailler avec des sites riches en JavaScript. Puppeteer lance un navigateur Chrome en mode sans tête, qui rend entièrement la page, y compris l'exécution de JavaScript, en en faisant l'outil idéal pour les sites dynamiques où les données sont chargées après le rendu. Puppeteer permet d'automatiser des scénarios complexes d'interaction avec une page web, comme remplir des formulaires, naviguer entre les pages et prendre des captures d'écran.

Exemple de code:

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {

Launching the browser in headless mode const browser = await puppeteer.launch(); const page = await browser.newPage();

Navigating to the page await page.goto('https: //example, com');

Extracting and printing the page title const title = await page.title(); console.log( Page title: ${titlee});

Closing the browser await browser.close(); })();

Types de Web Scraping

Le web scraping peut être divisé en deux principaux types : le scraping de pages statiques et dynamiques. En fonction de la façon dont le contenu est chargé sur la page web, les méthodes et outils appropriés pour extraire les données sont choisis.

Récupération de pages statiques

Les pages statiques chargent tous les contenus immédiatement lors du chargement du code HTML de la page. Cela signifie que les données sont directement disponibles dans la source HTML et ne nécessitent pas de traitement supplémentaire, tel que l'exécution de JavaScript. Pour scraper de telles pages, des outils simples qui fonctionnent avec HTML, tels que Beautiful Soup, sont adaptés.

Les principaux avantages du scraping de pages statiques sont la simplicité et la rapidité. Étant donné que le HTML est entièrement chargé immédiatement, le scraper peut facilement extraire les données nécessaires sans nécessiter de scripts supplémentaires ou de simulation de navigateur.

Exemples de sites avec un contenu statique simple :

• Sites d'actualités – De nombreux portails d'actualités proposent des articles en HTML statique sans chargement de données dynamiques.
• Blogs – Les blogs personnels ou d'entreprise utilisent souvent des pages statiques pour afficher du contenu.
• Portails d'informations – Les sites contenant des informations de référence, des documents ou d'autres données textuelles n'ont souvent pas besoin de JavaScript pour charger du contenu.

Récupération de pages dynamiques

Les pages dynamiques chargent le code HTML principal tout de suite, mais une partie des données n'apparaît qu'une fois la page entièrement chargée. Cela rend le scraping plus difficile, car les bibliothèques standard comme Beautiful Soup ne peuvent pas interagir avec JavaScript. Pour de telles tâches, des outils capables de rendre la page, d'interagir avec elle et d'exécuter des scripts, comme le ferait un vrai navigateur, sont nécessaires. Des exemples de tels outils incluent Puppeteer, Selenium et Playwright, qui exécutent le navigateur en mode "headless", simulant un vrai navigateur. Le problème avec les pages dynamiques est que de nombreux sites chargent des données lorsque l'utilisateur interagit avec le site. Par exemple, de nouveaux éléments peuvent apparaître lors du défilement, et des données peuvent se charger via des requêtes AJAX. Dans ce cas, les outils classiques ne peuvent pas immédiatement obtenir tout le contenu car il se charge après certaines actions.

Exemples de sites dynamiques:

• Réseaux sociaux - Les plateformes comme Facebook, Instagram ou Twitter utilisent activement JavaScript pour le chargement de contenu dynamique.
• Grands sites de commerce électronique - Les magasins en ligne comme Ozon, WB, Amazon, AliExpress, etc., chargent dynamiquement des données de produits et de filtres via des requêtes AJAX en fonction des actions des utilisateurs.
• Plateformes de contenu généré par les utilisateurs - Des sites comme YouTube ou Reddit chargent du contenu (vidéos, commentaires, publications) en fonction de l'activité des utilisateurs, en utilisant JavaScript.

Conseils pratiques pour un web scraping réussi

Pour que votre scraping soit réussi et ne déclenche pas de réaction négative des sites web, il est essentiel d'éviter de créer une charge excessive sur les ressources web. Passons maintenant en revue les principaux conseils pratiques et recommandations pour un scraping réussi.

1. Suivez les règles du site

Chaque site web a ses propres conditions d'utilisation qui doivent être suivies. Avant de commencer le scraping, assurez-vous de vérifier le fichier robots.txt. Ce fichier contient des instructions pour les robots d'exploration sur les pages qui peuvent être extraites et celles qui ne le peuvent pas. Bien qu'il ne soit pas obligatoire de suivre ces instructions d'un point de vue technique, le non-respect peut entraîner des conséquences légales ou un blocage de la ressource.
De plus, ne négligez pas les conditions d'utilisation du site web (ToS). Sur de nombreux sites, en particulier les réseaux sociaux et les grandes plateformes, le scraping de données derrière une connexion (par exemple, les pages personnelles) peut violer leurs règles et soulever des questions juridiques.

2. Vitesse et charge sur le site web

Lors de la collecte de données à partir de petits sites ou de ressources ayant une bande passante limitée, essayez de ne pas créer une charge excessive en envoyant une série de requêtes HTTP. Ajoutez des délais entre les requêtes (généralement de quelques secondes à une minute) et limitez le nombre de requêtes dans une certaine période. C'est particulièrement important lorsque vous travaillez avec de petits sites web qui peuvent facilement être submergés par un grand nombre de requêtes.
Dans de tels cas, je recommanderais de scraper pendant les périodes de faible trafic (par exemple, la nuit) pour minimiser les conséquences négatives sur le fonctionnement de la ressource.

3. Utilisez les APIs lorsque possible

Certains sites Web fournissent des API officielles pour accéder aux données. Utiliser une API n'est pas seulement une façon éthique d'obtenir des données, mais aussi une méthode plus efficace. Les APIs offrent souvent des données structurées et réduisent la charge sur le serveur. Si le site Web que vous envisagez de scraper propose une API, il est préférable de l'utiliser plutôt que de scraper la page directement.

4. Rotation des adresses IP

Pour empêcher les blocages de site Web, il est important d'utiliser la rotation des adresses IP. Si trop de demandes sont envoyées à partir d'une seule adresse IP, le site Web peut automatiquement la bloquer en raison d'une activité suspecte. L'utilisation de navigateurs anti-détection avec des proxys permettant la rotation des adresses IP peut aider à éviter ce problème. Il est également bon de noter que certains sites Web bloquent activement les adresses IP de cloud, il est donc préférable de choisir des proxys résidentiels ou mobiles.

5. Utiliser des navigateurs anti-détection

Pour masquer le grattage automatisé, surtout lorsqu'il s'agit de sites web qui utilisent activement JavaScript et d'autres éléments dynamiques, il est recommandé d'utiliser des navigateurs anti-détection. Ils aident à dissimuler le fait de la collecte automatique de données en modifiant les empreintes de navigateur (agent utilisateur, en-têtes de requête, cookies, etc.), rendant votre grattoir moins visible pour les systèmes de défense du site web.

6. Comportez-vous comme un vrai utilisateur

Les sites web peuvent suivre le comportement des utilisateurs, et s'il semble suspect (par exemple, actions trop rapides ou demandes répétitives), ils peuvent bloquer l'accès. Pour éviter cela, les scrapeurs doivent imiter le comportement d'un vrai utilisateur. Cela peut inclure des délais aléatoires entre les demandes, l'utilisation de différents agents utilisateurs (empreintes de navigateur) et la simulation d'actions telles que le défilement ou le clic. En d'autres termes, faites tout ce qui est possible pour que le système perçoive le bot comme un utilisateur ordinaire.

7. Mettez à Jour Votre Scraper Régulièrement

Les sites web changent constamment leur structure, ajoutent de nouveaux éléments ou modifient les existants. Cela peut rendre votre grattoir obsolète s'il n'est pas mis à jour. Pour que le grattoir reste efficace et stable, il est nécessaire de vérifier régulièrement la structure du site web et d'apporter les modifications nécessaires à son code. Il est également important de le tester sur différentes pages pour éviter les problèmes.

8. Agissez le plus naturellement possible

Non seulement vous devez imiter le comportement humain, mais le rythme global de l'interaction avec le site doit être aussi naturel que possible. Ajoutez des intervalles aléatoires entre les demandes et évitez de créer des schémas répétitifs qui peuvent être facilement suivis. Par exemple, les demandes avec des intervalles de temps identiques ou des demandes continues pendant plusieurs heures peuvent facilement être repérées comme suspectes.

Conclusion

Le web scraping est un outil puissant pour automatiser la collecte de données, offrant de vastes opportunités pour l'analyse et la prise de décision. Cependant, une extraction de données réussie nécessite non seulement les bons outils, mais aussi le respect de certaines règles, telles que la rotation des adresses IP et l'utilisation de navigateurs anti-détection pour contourner la protection des sites Web. En suivant les méthodes décrites dans cet article, vous pourrez collecter efficacement des données, éviter les blocages et ne pas enfreindre les règles des sites Web.