À l’ère du tout-numérique, l’accès à l’information est crucial. Que ce soit pour la veille concurrentielle, l’analyse des tendances ou la recherche, le web scraping est devenu une technique indispensable. Parmi les langages utilisés pour scraper le web, Python se démarque. Dans cet article, nous allons voir pourquoi.
Qu’est-ce que le web scraping ?
De nombreuses situations vous amèneront à devoir récolter des données numériques. Par exemple, vous pourriez avoir besoin de connaître les prix pratiqués pour une souris sans fil, sur Amazon. Pour cela, il va falloir récupérer le prix de chaque souris. Autant vous dire que si vous deviez le faire à la main, vous en aurez pour des dizaines, voire des centaines d’heures. C’est ici qu’intervient le web scraping.
Le web scraping est une technique qui permet d’extraire automatiquement des informations à partir de sites web. Il s’avère que le web scraping avec Python est la méthode la plus optimisée. Dans un monde où l’information est une valeur, cette méthode offre un accès inégalé à des données en temps réel ou à des historiques, qui peuvent être utilisées pour une multitude d’applications.
Python
Python est un langage de programmation créé dans les années 90, qui est devenu populaire grâce à sa simplicité et sa polyvalence.
En effet, il est fait d’une syntaxe claire et lisible qui rend le code accessible, même pour les non-programmeurs. La plupart des data analyst utilisent Python pour entraîner les algorithmes de modélisation avec lesquels il travaille.
Pourquoi utiliser Python pour le web scraping ?
Pour comprendre la pertinence du langage Python pour le web scraping, voyons ensemble le processus. Celui-ci se divise en deux phases essentielles :
- L’acquisition du code source HTML.
- Le parsing (analyse) du code récupéré.
Ces étapes convergent vers la création d’une base de données utilisable.
Ainsi, pour récupérer le code HTML de la page web qui nous intéresse, nous allons utiliser Python. En effet, le code HTML est constitué d’un ensemble de balises et d’instructions englobant les détails que l’on voit s’afficher à l’écran : textes, titres, liens, images, etc.
D’ailleurs, il est possible d’accéder au code HTML d’une page en effectuant un clic droit sur n’importe quel composant et en sélectionnant « Inspecter » (sur les navigateurs tels que Chrome ou Firefox). Sur la fenêtre qui apparaît, on peut lire le code HTML relatif à l’élément sur lequel vous avez cliqué.
L’étape suivante, le parsing, consiste à lire le code HTML pour identifier et localiser les informations qui nous intéressent. Certaines fonctions Python permettent d’optimiser la lisibilité du code HTML, en y intégrant, par exemple, des retours à la ligne utiles. Un atout non négligeable, notamment pour les amateurs en code. Grâce à une fonction Python, on peut alors extraire précisément les balises associées aux informations recherchées.
Après avoir recueilli les données convoitées, celles-ci seront classées dans des structures de Python telles que des listes ou des dictionnaires, qui serviront à créer des bases de données exploitables, pour créer votre site internet par exemple.
La dernière étape sollicite de nouveau Python, qui offre des outils de visualisation permettant l’analyse de ces données.