Web Scraping vs Web Crawling : Avantages et inconvénients

Lorsque vous avez besoin de recueillir des informations, l'analyse syntaxique peut vous aider à décomposer la structure complexe d'un site web en ses éléments constitutifs. Il est important de comprendre la différence entre le web crawling et le web scraping pour que l'analyse syntaxique soit efficace.

Commençons par définir ces termes et par étudier le fonctionnement de l'exploration et de la récupération de sites web (web crawling et web scraping) :

L'exploration du web est un processus automatisé au cours duquel un robot (ou araignée) parcourt les pages web, collectant des liens vers des sites web et construisant un réseau de données à des fins de stockage et d'analyse.

Le web scraping consiste à collecter des informations spécifiques à partir d'une page web.

Différence entre Web Scraping et Web Crawling

Le web scraping et le web crawling ont des objectifs similaires mais des caractéristiques distinctes. Examinons d'abord leurs principales utilisations :

• la surveillance en ligne : Les deux sont utilisés pour suivre les changements sur les sites web, tels que les mises à jour de prix, les promotions et les nouvelles, ce qui peut s'avérer crucial pour rester compétitif.
• Collecte de données : Ils sont utilisés pour créer des bases de données à partir de sources Internet, améliorant ainsi l'efficacité des projets.
• l'analyse de marché : Ces deux types d'analyse sont utilisés pour recueillir des informations sur la concurrence, ce qui permet d'élaborer des stratégies commerciales fructueuses.
• Amélioration du référencement : En analysant les sites, les deux processus permettent d'évaluer la qualité des liens retour et d'autres facteurs, ce qui améliore l'indexation du site et le classement dans les résultats de recherche.

Bien que leurs objectifs soient similaires, ils diffèrent sur plusieurs points essentiels :

Champ d'application : Le web crawling parcourt systématiquement les pages web en suivant les liens, couvrant un grand volume de pages afin d'indexer le contenu pour les moteurs de recherche. Le scraping est quant à lui plus ciblé, puisqu'il consiste à extraire des données spécifiques de pages web particulières en fonction des besoins de l'utilisateur.

Fréquence : Les crawlers fonctionnent en permanence pour maintenir les index des moteurs de recherche à jour, en visitant régulièrement les sites web pour découvrir et mettre à jour le contenu. Le scraping peut être une action ponctuelle ou périodique basée sur des objectifs spécifiques.

Interaction avec les données : Les crawlers téléchargent et indexent le contenu des pages web sans toujours interagir avec lui, en se concentrant sur la découverte et la catégorisation des données. Le scraping, quant à lui, consiste à extraire des informations spécifiques, ce qui nécessite souvent une interaction plus poussée avec la structure de la page, comme l'identification et l'extraction de données à partir d'éléments HTML spécifiques.

Avantages et inconvénients du Web Scraping

Le web scraping est un outil précieux pour l'extraction de données, qui présente à la fois des avantages et des inconvénients. En voici les principaux :

Avantages :

• Récupération rapide des données : Le web scraping est un moyen plus rapide et plus efficace de collecter de grands ensembles de données à partir de sites web que la collecte manuelle de données.
• Automatisation : L'automatisation du scraping réduit les erreurs humaines et garantit un suivi précis des mises à jour du site web.
• Avantage concurrentiel : les entreprises peuvent recueillir des informations sur leurs concurrents, les tendances du marché et des données sur les prix, ce qui leur confère un avantage concurrentiel.
• Recherche : Utile pour la recherche universitaire, le marketing et d'autres recherches nécessitant l'analyse de grands ensembles de données.

Inconvénients :

• Sollicitation des serveurs : Le scraping peut peser sur les serveurs des sites web, entraînant des problèmes de performance ou des pannes.
• Difficultés liées au contenu dynamique : Les sites web qui utilisent beaucoup de JavaScript et de contenu dynamique peuvent être difficiles à récupérer en raison des mises à jour du contenu.
• Blocage des adresses IP : Les sites web peuvent bloquer les "scrapers", ce qui nécessite l'utilisation de proxys ou d'autres méthodes pour éviter d'être détecté.
• Dépendance à l'égard de la structure du site web : Les modifications apportées à la structure d'un site web peuvent interrompre les scripts de scraping existants, ce qui nécessite des mises à jour et une maintenance fréquentes.

Avantages et inconvénients de l'exploration du Web

Le web crawling, comme le web scraping, a ses propres avantages et inconvénients. En voici les principaux :

Avantages :

• Collecte efficace des données : L'exploration du web automatise la collecte de grandes quantités de données à partir de divers sites web, ce qui facilite la recherche rapide d'informations détaillées.
• Surveillance en temps réel : Les crawlers peuvent être programmés pour visiter régulièrement les sites web et suivre en temps réel les modifications et les ajouts de contenu, ce qui est utile pour les sources d'information rapidement mises à jour.
• Analyse des liens : Les robots d'indexation peuvent analyser la structure des liens des sites web, ce qui permet de comprendre les relations entre les différentes pages.
• Variété d'outils : Il existe de nombreuses applications d'exploration du web, telles que Sequntum, Opensearchserver, Apache Nutch et Stormcrawler, qui rendent le processus d'exploration simple et pratique.

Inconvénients :

• Problèmes juridiques et éthiques : L'exploration du web peut soulever des questions juridiques et éthiques, en particulier si elle est effectuée sans l'autorisation des propriétaires de sites web, car certains sites interdisent ou limitent explicitement l'utilisation d'un crawler.
• Intensité des ressources : L'exploration de sites web de grande taille peut être gourmande en ressources, nécessitant une puissance de calcul importante et augmentant la charge du serveur pour le robot d'exploration et le site web cible.
• Pages intégrées à AJAX : Les sites web dont le contenu est généré par AJAX peuvent poser des problèmes aux robots d'indexation, qui peuvent avoir du mal à indexer ces données.
• Limites du "Web profond" : Malgré leurs avantages, les robots d'indexation ne peuvent pas accéder à toutes les parties de l'internet, puisque seulement 60 % environ des pages web peuvent être indexées.

Guide étape par étape sur la configuration d'un analyseur syntaxique en Python

Le web scraping avec Python est un moyen puissant de collecter des informations à partir de sites web. Dans cet article, nous allons suivre un tutoriel étape par étape sur la façon de configurer un analyseur pour le web scraping en utilisant Python.

Pour créer votre propre analyseur Python, suivez les étapes suivantes :

1. Définir le problème : imaginez un scénario dans lequel vous devez extraire des informations sur les produits d'une boutique en ligne de 10 pages.
2. Installez les bibliothèques nécessaires : Utilisez pip pour installer les bibliothèques requests et beautifulsoup4 - pip install requests et pip install beautifulsoup4.
3. Passons maintenant à l'écriture du code. Nous allons déclarer la première fonction qui prendra en entrée le numéro de la dernière page, collectera les URL des fiches produits et les renverra :

crawl_products(pages_count):

urls = [ ]

return urls

4. Écrivons la deuxième fonction, qui prendra en entrée les URL des fiches produits, visitera chacune d'entre elles, analysera les données qui nous intéressent et les ajoutera au tableau commun :

parse_products(urls):

data = [ ]

return data

5. Dans notre tâche, nous devons analyser 10 pages. Déclarons une variable globale PAGES_COUNT = 10 et notre code principal ressemblera à ceci :

def main():

urls = crawl_products(PAGES_COUNT)

data = parse_products(urls)

6. Voyons comment l'adresse URL d'une page spécifique est formée et écrivons le modèle suivant :

fmt = ‘https://site's url/?page={page}’

for page_n in range(1, 1 + pages_count):

page_url = fmt.format(page=page_n)

7. Importez la bibliothèque requests à l'aide de la commande import requests. Ensuite, nous ferons une requête GET et enregistrerons le résultat dans la variable response :

response = requests.get(page_url)

8. Importez une autre bibliothèque avec la commande import BeautifulSoup. Nous déplacerons la fonctionnalité dont nous aurons besoin pour l'analyse ultérieure dans une méthode séparée. Au final, le code devrait ressembler à ceci :

def get_soup(url, **kwargs):

response = requests.get(url, **kwargs)

if response.status_code = 200;

soup = BeautifulSoup(response.text, features=’html.parser’)

else:

soup = None

return soup

—---------

print(‘page: {}’.format(page_n))

page_url = fmt.format(page=page_n)

soup = get_soup(page_url)

if soup is None:

break

for tag in soup.select(‘.product-card .title’):

href = tag.attrs[‘href’]

url = ‘https://site's url.format(href)

urls.append(url)

return urls

9. Ajoutons du code pour imprimer les URL une par ligne : print('\n'.join(urls))
10. Mettons en œuvre la fonction parse_products. Voici le code permettant d'analyser le prix, les caractéristiques et le nom de chaque produit :

def parse_products(urls):

data = [ ]

for url in urls:

soup = get_soup(url)

if soup is Non:

break

name = soup.select_one(‘#️product_name’).text.strip()

amount = soup.select_one(‘#️product_amount’).text.strip()

techs = {}

for row in soup.select(‘#️characteristics tbody tr’):

cols = row.select(‘td’)

cols = [c.text.strip() for c in cols]

techs[cols[0]] = cols[1]

11. Créer un objet item dans lequel les données d'analyse d'un produit spécifique seront stockées. Nous ajouterons ensuite cet objet au tableau commun :

item = {

‘name’: name,

‘amount’: amount,

‘techs’: techs,

)

data.append(item)

Imprimons également l'URL du produit en cours de traitement pour voir le processus d'analyse : print('\product : {}'.format(url))

12. Importez la bibliothèque permettant de sauvegarder les fichiers avec import json. Nous allons déclarer une variable globale OUT_FILENAME = 'out.json' et écrire le code pour enregistrer les résultats de l'analyse :

with open(OUT_FILENAME, ‘w’) as f:

json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=1)

13. Définissons la variable PAGES_COUNT = 2 pour exécuter l'analyseur pour deux pages. Ensuite, nous ouvrirons le fichier contenant le résultat de l'analyse. Tout fonctionne correctement et l'analyseur est prêt à être utilisé :

    

Bibliothèques pour le Web Scraping avec Python

Les capacités de scraping de Python sont grandement améliorées par l'utilisation de bibliothèques spécialisées. Que vous soyez débutant ou développeur expérimenté, la maîtrise de ces bibliothèques est la clé d'un scraping web efficace. Voici un examen plus approfondi de trois bibliothèques essentielles : requests, Selenium et BeautifulSoup.

Request

La bibliothèque requests est la pierre angulaire de nombreux projets de web scraping. Il s'agit d'une puissante bibliothèque HTTP utilisée pour adresser des requêtes aux sites web. Sa simplicité et sa convivialité la rendent idéale pour extraire le contenu HTML des pages web. Quelques lignes de code suffisent pour envoyer des requêtes GET ou POST et traiter les données de la réponse.

Selenium

Selenium est un outil essentiel pour le web scraping en Python, offrant un cadre polyvalent pour l'automatisation des interactions avec le navigateur. Il garantit la compatibilité entre les navigateurs et est particulièrement utile pour des tâches telles que les tests automatisés et l'exploration de pages web. Selenium peut être utilisé pour ajouter des fonctionnalités aux applications web, extraire des données de sites web ou automatiser des tâches répétitives.

Beautiful Soup

Beautiful Soup est une autre bibliothèque essentielle pour le web scraping en Python. Elle vous permet d'extraire et d'analyser des données à partir de documents HTML ou XML. En utilisant des fonctionnalités telles que la recherche de balises, la navigation dans les structures de documents et le filtrage de contenu basé sur des modèles communs, vous pouvez extraire efficacement des informations à partir de pages web. Beautiful Soup peut également être utilisé en conjonction avec d'autres bibliothèques Python, telles que requests, ce qui ajoute à sa flexibilité.

Top Web Scraping tools for sourcing

Lorsqu'il s'agit d'analyse professionnelle, en particulier à des fins de sourcing, vous aurez besoin de services de web scraping supplémentaires. Les outils énumérés ci-dessous sont de premier ordre et simplifieront et optimiseront considérablement le processus de collecte d'informations, accélérant ainsi la recherche de candidats ou d'autres tâches d'analyse de données.

AutoPagerize

AutoPagerize est une extension de navigateur qui améliore vos capacités de scraping en automatisant le processus souvent fastidieux de navigation dans le contenu des sites web. AutoPagerize se distingue par sa capacité à identifier et à traiter intelligemment divers modèles de données sur de nombreuses pages web. Il n'est donc pas nécessaire de personnaliser les scripts pour chaque structure de site unique, ce qui en fait une solution polyvalente qui s'adapte aux différents formats utilisés par divers sites.

Instant Data Scraper

Instant Data Scraper est un autre outil convivial conçu pour faciliter la collecte de données sur le web. Grâce à son interface intuitive, vous pouvez naviguer dans le processus de collecte de données sans codage complexe ni connaissances techniques. La polyvalence de l'outil est remarquable, car il prend en charge différents sites web et plateformes, ce qui vous permet d'extraire des informations de diverses sources, des réseaux sociaux aux sites d'actualités. Instant Data Scraper permet également d'extraire différents types de données, notamment du texte, des images et des liens.

PhantomBuster

PhantomBuster offre un large éventail de paramètres, ce qui vous permet de l'adapter à vos besoins. De la sélection des sources de données à la définition des structures de sortie, vous avez un contrôle total sur le processus de collecte des informations. PhantomBuster s'intègre de manière transparente à diverses API, offrant des capacités supplémentaires pour le traitement des données. Cela permet une interopérabilité fluide avec d'autres plateformes, ce qui en fait un excellent outil pour le scraping d'API web.

En conclusion, le web scraping et le web crawling sont des outils essentiels pour mettre en œuvre l'automatisation de la collecte d'informations. Ces technologies permettent d'améliorer les projets d'entreprise, la recherche scientifique ou tout autre domaine nécessitant le traitement et l'analyse de grandes quantités de données.