Récupération de données sur Internet est un moyen efficace de collecter des données pour la prise de décision et l'analyse des entreprises. Avec le scraping Baidu, vous pouvez automatiquement collecter des informations précieuses pour l'analyse, la recherche ou l'optimisation des sites web pour le public chinois. Le processus de récupération des résultats de recherche de Baidu automatise non seulement le processus, mais vous aide également à opérer à grande échelle dans les limites de la plateforme au niveau de la couche IP/géolocalisation.
L'analyse des SERP d'une plateforme a une valeur pratique dans de nombreux domaines. Par exemple, l'analyse des résultats organiques de Baidu vous permet d'analyser vos concurrents - les mots clés qu'ils ciblent, la façon dont ils structurent leurs titres et les requêtes les plus populaires.
Une autre tâche essentielle consiste à suivre les positions de votre propre site dans les résultats de recherche afin de réagir rapidement aux changements de classement. Vous pouvez également collecter de vastes ensembles de données textuelles à des fins de recherche, d'apprentissage automatique ou de comparaison avec d'autres moteurs de recherche tels que Google et Bing.
L'extraction automatisée des résultats de recherche de la plateforme peut constituer une violation des règles de la plateforme. Les politiques de Baidu interdisent explicitement la collecte non autorisée de données par des robots. Cela signifie que l'utilisation de scrapers sans autorisation peut conduire à un blocage de l'IP, à des contestations CAPTCHA, voire à des conséquences juridiques.
Il est également important de tenir compte de l'éthique: l'envoi d'un grand nombre de demandes peut charger les serveurs. Respectez le fichier robots.txt, appliquez des limitations de débit et évitez la collecte excessive de données, en particulier si vous prévoyez de récupérer à long terme les résultats des recherches liées à Baidu. Cette approche est à la fois responsable et plus sûre.
Il existe plusieurs façons de récupérer les résultats du moteur de recherche Baidu ou la page de résultats standard. L'approche la plus simple consiste à utiliser les bibliothèques requests et BeautifulSoup pour traiter les pages HTML - ce qui convient à l'analyse de texte de base.
La plateforme fournit également une API à laquelle vous pouvez vous connecter pour récupérer des données. Il s'agit d'une option stable et fiable conçue pour les développeurs, avec une syntaxe simple et les outils nécessaires. En même temps, les capacités de l'API sont généralement plus limitées que celles du scraping HTML.
Dans certains cas, il est utile de combiner les deux approches; dans d'autres, choisissez-en une pour simplifier les scripts et éviter les surcharges inutiles.
Nous allons examiner deux façons de récupérer les résultats de la recherche: via une API et en utilisant BeautifulSoup.
Nous utiliserons RapidAPI, qui fournit une API pour les résultats de recherche de Baidu.
Pour obtenir une clé API:
PHP
Node.js
Python
Java
Golang
fr 
English 
Español 
中國人 
Tiếng Việt 
Deutsch 
Українська 
Português 
भारतीय 
Türkçe 
한국인 
Italiano 
Gaeilge 
اردو 
Indonesia 
Polski import requests
url = "https://baidu-search1.p.rapidapi.com/search/"
query = "tesla"
params = {"query": query, "pn": "1"}
headers = {
"x-rapidapi-host": "baidu-search1.p.rapidapi.com",
"x-rapidapi-key": "YOUR_API_KEY" # your key from RapidAPI
}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
for result in data.get("results", []):
print(result["title"], result["link"])
else:
print("Error:", response.status_code, response.text)Si vous avez besoin de travailler directement avec la page HTML, utilisez les bibliothèques requests et BeautifulSoup. Notez que platform renvoie les résultats en chinois et utilise souvent l'encodage gb2312, il faut donc définir correctement l'encodage lors de l'analyse du HTML.
Voici un script Python utilisant les requêtes et BeautifulSoup:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
query = 'Tesla'
url = f'https://www.baidu.com/s?wd={query}'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
response.encoding = 'gb2312' # or 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
results = soup.find_all('h3')
for index, result in enumerate(results, 1):
title = result.get_text(strip=True)
link = result.a['href'] if result.a else 'N/A'
print(f"{index}. {title} → {link}")Les serveurs mandataires vous permettent d'évoluer efficacement dans les limites de la plateforme et de réduire l'exposition directe à l'IP. Ils sont essentiels pour la collecte de gros volumes de données ou pour les exécutions régulières. Pour récupérer ce site web avec des proxies, ajoutez le paramètre proxies à votre requête:
proxies = {
'http': 'http://your_proxy:port',
'https': 'http://your_proxy:port'
}
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)Les mandataires vous permettent
Si vous devez traiter de gros volumes de données, pensez à procurations résidentielles d'un fournisseur réputé pour améliorer la stabilité, la vitesse et la fiabilité.
Le scrape des principales recherches sur Baidu avec Python est un moyen efficace d'extraire des informations précieuses de l'un des moteurs de recherche les plus populaires de Chine. Qu'il s'agisse d'extraire des résultats organiques ou de collecter des requêtes populaires et connexes, l'automatisation permet d'effectuer des analyses approfondies, de mener des recherches sur la concurrence et d'améliorer vos propres performances en matière de découverte.
Gardez à l'esprit l'éthique et les contraintes techniques: suivez les règles de la plateforme, utilisez les proxys de manière responsable et évitez de surcharger les serveurs. Une gestion minutieuse des adresses IP et des outils tels que Requests et BeautifulSoup rendent le scraping de Baidu plus stable et plus prévisible.
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