Les outils de scraping web sont des logiciels spécialisés conçus pour extraire automatiquement des données de sites web, en les organisant dans un format utilisable. Ces outils sont essentiels pour diverses tâches telles que la collecte de données, l'archivage numérique et la réalisation d'analyses approfondies. Grâce à leur capacité à extraire et à analyser méticuleusement les données des pages, les outils de web scraping avancés garantissent la précision et la pertinence des informations qu'ils recueillent.
Leur capacité à gérer l'extraction de données à grande échelle en fait une ressource essentielle pour les entreprises engagées dans l'analyse de la concurrence, l'étude de marché et la génération de leads. Ces outils permettent non seulement de rationaliser les processus, mais aussi d'obtenir des avantages concurrentiels significatifs en offrant rapidement des informations approfondies.
Dans cet article, nous allons explorer les meilleurs outils de web scraping de 2024. Nous couvrirons un éventail d'options, notamment des outils basés sur un navigateur, des cadres de programmation, des bibliothèques, des API et des solutions logicielles en tant que service (SaaS).
Lors du choix d'un outil de web scraping, plusieurs facteurs clés doivent être pris en compte :
Le choix d'un outil de web scraping dépend largement de la complexité de la tâche et du volume de données à traiter. Pour les tâches plus simples, les extensions de navigateur sont souvent suffisantes. Elles sont faciles à installer et ne nécessitent pas de connaissances en programmation, ce qui en fait un bon choix pour les tâches de collecte de données simples. Pour les solutions plus complexes et personnalisables, les cadres sont mieux adaptés car ils offrent plus de flexibilité et de contrôle. Si un niveau élevé d'automatisation et de gestion est nécessaire, les scrapers orientés API fournissent un service entièrement géré qui peut traiter efficacement de grands volumes de données.
Nous avons dressé une liste des 11 meilleurs scrapers qui répondent à des besoins variés. Cette sélection comprend des programmes puissants conçus pour des tâches de web scraping complexes, ainsi que des outils universels qui sont conviviaux et ne nécessitent pas de connaissances en programmation. Que vous soyez un développeur expérimenté ayant besoin de capacités d'extraction de données robustes ou un débutant cherchant à collecter facilement des données web, cette liste propose des options adaptées à différents niveaux d'expertise et aux exigences du projet.
Bright Data propose une plateforme de scraping web robuste, de niveau entreprise, qui comprend un IDE de scraping web avec des modèles de code prêts à l'emploi. Ces modèles sont gérés et mis à jour régulièrement, ce qui garantit que les opérations de scraping restent efficaces même si la présentation du site web cible change.
Bright Data utilise également la rotation de proxy et vous permet d'enregistrer les données récupérées dans différents formats tels que JSON et CSV, ou directement dans des solutions de stockage en nuage telles que Google Cloud Storage ou Amazon S3.
Caractéristiques:
Le scraper est disponible à partir de 4,00 $ par mois, et il offre une version d'essai gratuite pour que les utilisateurs puissent tester ses capacités. Il est bien noté sur G2, où il obtient une note de 4,6 sur 5,0.
Octoparse est un outil de web scraping sans code, facile à utiliser, qui simplifie les tâches de scraping sans nécessiter de compétences en codage. Conçu pour les utilisateurs chevronnés et novices, il offre une approche visuelle de l'extraction de données, nécessitant peu ou pas de compétences en codage.
L'une des caractéristiques les plus remarquables d'Octoparse est son assistant IA. Cette fonction aide les utilisateurs en détectant automatiquement les modèles de données sur les sites web et en offrant des conseils pratiques pour une extraction efficace des données. En outre, Octoparse propose une bibliothèque de modèles prédéfinis pour des sites web populaires, qui peuvent être utilisés pour obtenir des données instantanément.
Caractéristiques:
Le scraper est proposé à partir de 75,00 $ par mois, avec une période d'essai gratuite. Il est noté 4,5/5,0 sur Capterra et 4,3/5,0 sur G2.
WebScraper.io est une extension Chrome et Firefox conçue pour une utilisation régulière et programmée afin d'extraire de grandes quantités de données manuellement ou automatiquement.
Il est gratuit pour une utilisation locale, avec un service Cloud payant disponible pour programmer et gérer les travaux de scraping via une API. Cet outil prend également en charge le scraping de sites web dynamiques et enregistre les données dans des formats structurés tels que CSV, XLSX ou JSON.
WebScraper.io facilite le web scraping grâce à une interface de type pointer-cliquer, permettant aux utilisateurs de créer des cartes de site et de sélectionner des éléments sans aucune expertise en matière de codage. Il est également polyvalent pour des cas d'utilisation tels que les études de marché, la génération de leads et les projets universitaires.
Fonctionnalités :
Ce scraper est proposé au prix de 50 $ par mois et offre une version d'essai gratuite. Il a reçu une note Capterra de 4,7 sur 5.
La prise en main de Scraper API est facile pour les non-développeurs, car les utilisateurs n'ont besoin que d'une clé API et d'une URL pour commencer à faire du scraping. Outre la prise en charge des rendus JavaScript, Scraper API est entièrement personnalisable, ce qui permet aux utilisateurs de personnaliser la demande et les paramètres d'en-tête afin de répondre à leurs besoins.
Caractéristiques :
Vous devez formuler vos demandes au point de terminaison de l'API comme suit :
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
payload = {'api_key': 'APIKEY', 'url': 'https://httpbin.org/ip'}
r = requests.get('http://api.scraperapi.com', params=payload)
print(r.text)
Ce scraper est disponible à un prix de lancement de 49 $ par mois et s'accompagne d'une version d'essai gratuite. Il a une note Capterra de 4,6 sur 5 et une note G2 de 4,3 sur 5.
Scraping Dog se distingue par sa simplicité et sa facilité d'utilisation, en fournissant une API qui peut être rapidement intégrée dans diverses applications et flux de travail. C'est une solution qui répond à un large éventail de besoins en matière de scraping, des simples tâches de collecte de données aux opérations plus complexes.
Scrapingdog prend également en charge le rendu JS, qui peut être utilisé pour le scraping de sites web qui nécessitent plusieurs appels d'API pour se charger complètement.
Fonctionnalités :
Voici un exemple de base de l'utilisation du point de terminaison de l'API de Scraping Dog :
import requests
url = "https://api.scrapingdog.com/scrape"
params = {
"api_key": "5e5a97e5b1ca5b194f42da86",
"url": "http://httpbin.org/ip",
"dynamic": "false"
}
response = requests.get(url, params=params)
print(response.text)
Le scraper est disponible à partir de 30 $ par mois et comprend un essai gratuit. Il a une note Trustpilot de 4,6 sur 5.
Apify est une plateforme logicielle ouverte qui facilite le développement et l'exécution d'outils d'extraction de données, d'automatisation web et d'intégration web à grande échelle. Il s'agit d'une plateforme polyvalente basée sur le cloud qui fournit une suite complète d'outils d'automatisation et d'extraction de données sur le web. Elle est conçue pour les développeurs qui ont besoin de créer, d'exécuter et de mettre à l'échelle des tâches de web scraping et d'extraction de données sans avoir à gérer de serveurs.
Apify est également livré avec une bibliothèque de scraping web open-source appelée Crawlee et est compatible à la fois avec Python et JavaScript. Avec Apify, vous pouvez intégrer facilement votre contenu à des applications tierces telles que Google Drive, GitHub et Slack, ainsi que créer vos propres intégrations avec des webhooks et des API.
Fonctionnalités :
Le scraper est proposé à partir de 49 $ par mois et comprend une version gratuite. Il a une note de 4,8 sur 5 sur Capterra et G2.
ScrapingBee est une API de web scraping polyvalente conçue pour gérer efficacement un large éventail de tâches de web scraping. Elle excelle dans des domaines tels que le scraping immobilier, la surveillance des prix et l'extraction d'avis, ce qui permet aux utilisateurs de recueillir des données de manière transparente sans craindre d'être bloqués.
La flexibilité et l'efficacité de ScrapingBee en font une ressource inestimable pour les développeurs, les spécialistes du marketing et les chercheurs qui cherchent à automatiser et à rationaliser le processus de collecte de données à partir de diverses sources en ligne.
Caractéristiques :
Ce scraper est disponible à partir de 49 $ par mois et comprend une version gratuite. Il bénéficie d'une note parfaite de 5,0 sur 5 sur Capterra.
Diffbot se distingue par ses capacités avancées d'IA et d'apprentissage automatique, ce qui le rend très efficace pour l'extraction de contenu à partir de pages web. C'est une solution entièrement automatisée qui est excellente pour extraire des données structurées.
Diffbot est idéal pour les équipes marketing et les entreprises axées sur la génération de leads, les études de marché et l'analyse des sentiments. Sa capacité à traiter et à structurer les données à la volée en fait un outil puissant pour ceux qui ont besoin d'une extraction de données rapide et précise sans avoir besoin d'une configuration technique poussée.
Caractéristiques :
Le scraper est proposé au prix de 299 $ par mois et inclut une version d'essai gratuite. Il a reçu une note Capterra de 4,5 sur 5.
Scrapy est un framework de crawling et de scraping web robuste et open-source connu pour sa rapidité et son efficacité. Écrit en Python, Scrapy est compatible avec de nombreux systèmes d'exploitation, notamment Linux, Windows, Mac et BSD. Le cadre permet la création d'agents de recherche personnalisés et offre une grande souplesse dans la personnalisation de ses composants sans qu'il soit nécessaire de modifier le système de base. Cela fait de Scrapy un outil polyvalent pour les développeurs qui cherchent à adapter leurs outils de scraping à des exigences spécifiques.
Caractéristiques :
Voici un exemple simple d'utilisation de Scrapy pour récupérer des données sur un site web :
import scrapy
class BlogSpider(scrapy.Spider):
name = 'blogspider'
start_urls = ['https://www.zyte.com/fr/blog/']
def parse(self, response):
for title in response.css('.oxy-post-title'):
yield {'title': title.css('::text').get()}
for next_page in response.css('a.next'):
yield response.follow(next_page, self.parse)
Beautiful Soup est une bibliothèque Python qui permet de récupérer facilement des informations sur des pages web. C'est un excellent outil pour les débutants et il est souvent utilisé pour des projets de scraping rapides, ou lorsque vous avez besoin de scraper un site web avec une structure HTML simple.
Caractéristiques :
Voici un exemple basique d'utilisation de Beautiful Soup :
from bs4 import BeautifulSoup
html_doc ="""<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.title.string) # Outputs "The Dormouse's story"
Cheerio est une bibliothèque rapide, flexible et conviviale en Node.js qui imite les fonctionnalités de base de jQuery. Utilisant par défaut l'analyseur parse5, Cheerio offre également la possibilité d'utiliser l'analyseur htmlparser2, plus tolérant aux erreurs. Cette bibliothèque est capable d'analyser presque tous les documents HTML ou XML, ce qui en fait un excellent choix pour les développeurs qui ont besoin de capacités de web scraping efficaces et polyvalentes.
Caractéristiques :
Voici un exemple simple de Cheerio :
const cheerio = require('cheerio');
// some product webpage
const html = `
<html>
<head>
<title>Sample Page</title>
</head>
<body>
<h1>Welcome to a Product Page</h1>
<div class="products">
<div class="item">Product 1</div>
<div class="item">Product 2</div>
<div class="item">Product 3</div>
</div>
</body>
</html>
`;
const $ = cheerio.load(html);
$('.item').each(function () {
const product = $(this).text();
console.log(product);
});
En résumé, chaque scraper apporte des fonctionnalités uniques adaptées à différents besoins de scraping. Cheerio et Beautiful Soup sont des bibliothèques d'analyse HTML optimisées pour Node.js et Python, respectivement. Scrapy, un autre outil basé sur Python, excelle dans la manipulation de scripts complexes et la gestion de grands ensembles de données dans le cadre d'une structure complète de scraping et de parsing web.
Pour ceux qui évaluent des plateformes ou des services de web scraping, voici des recommandations sur mesure basées sur des critères de sélection communs :
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