Cheerio.load ne fonctionne pas : C'est ainsi que l'on peut scraper le web avec cheerio

WebscrapingAPI le 15 novembre 2022

Le web scraping est une technique qui consiste à utiliser des scripts de robots pour leur fournir des données fiables. Les scrappeurs de sites web sont experts dans l'exploration de centaines et de milliers de sites en quelques minutes lorsqu'ils sont correctement mis en œuvre avec le langage de programmation et l'ensemble d'outils adéquats.

C'est un moyen puissant d'obtenir des quantités massives d'érudition, qui peuvent être rapidement traitées et nettoyées pour extraire des données. Même si, dans certaines situations de contrefaçon, les outils de web scraping peuvent être utilisés pour parcourir la plateforme en ligne à la recherche de tous les articles de contrefaçon.

Vous pouvez facilement les signaler grâce à la présence de liens vers des sites web. Mais dans le passé, il était assez décourageant de rechercher et de parcourir tous les sites web manuellement. Bien que vous souhaitiez que le travail de recherche de données sur le web paraisse simple, ce n'est certainement pas le cas. Le travail de scraping est un processus compliqué qui nécessite des connaissances techniques.

Vous rencontrerez certainement des outils comme ParseHub et Diffbot qui doivent être utilisés avec des connaissances techniques, mais dans l'article d'aujourd'hui, vous apprendrez ce qu'est "CHEERIO", pourquoi il n'est parfois pas chargé, et bien d'autres choses encore.

Cheerio.Load ne fonctionne pas : Pourquoi ?

At times, you will find the cheerio.load not working correctly. You're well aware that there is an issue, but you cannot figure out where it is. Remember one thing, the "<tbody" component should be the child of the "<table> component. If you don't get these things corrected, the Cheerio.load will not work.

In the current version of Cheerio parses markup, the parser itself does not recover from that particular error. You have to write a valid HTML string, which means you have to wrap the string in "</table> and "<table>. When you downgrade to Cheerio 0.22.0, its parsers will take care of it.

Cheerio : Ce qu'il faut savoir

Alors, qu'est-ce que Cheerio exactement ? Il s'agit d'une implémentation légère, flexible et rapide pour un serveur spécifique. Vous pouvez vous demander pourquoi Cheerio est nécessaire quand vous avez le "Puppeteer", qui est un dispositif de scraping basé sur Node.JS.

C'est parce que Puppeteer est beaucoup plus utilisé pour automatiser le travail du navigateur et prend en charge le surf visuel de l'internet en temps réel sous la forme d'exécutions de scripts. Puppeteer fonctionnera parfaitement avec tous les sites web créés à partir de React et Angular. Vous pouvez également créer des PDF et faire des captures d'écran avec Puppeteer.

Mais lorsqu'il s'agit de vitesse, rien ne peut battre Cheerio. C'est un outil minimaliste pour faire le travail de scraping, et vous pouvez également le combiner avec d'autres modules pour créer un script de bout en bout. Ce script particulier enregistrera la sortie au format CSV et renverra également tous les autres éléments.

Cheerio est certainement une option parfaite pour le travail de scraping. Il fonctionnera également avec le document HTML et Chrome en douceur. Vous ne rencontrerez aucun problème en l'utilisant, mais vous devez savoir comment il fonctionne avant de l'utiliser.

Comment récupérer des données avec Cheerio ?

Lorsqu'il s'agit de récupérer des données à l'aide de Cheerio, vous devez suivre les méthodes suivantes :

Étape 1 : Mkdir country-popular cd country-popular npm init

Étape 2 : npm install Cheerio Axios npm install -D typescript esbuild esbuild-runner

Étape 3 : "scripts" : ["scrape" : "esr./src/index.ts"]

Étape 4 : import cheerio from "cheerio" ; const $ = Cheerio

Étape 5 : const firstHeader = $('h2.primary') ; console

Étape 6 : npm run scrape

Comment obtenir des données à partir d'un autre site web ?

Vous souhaitez vous opposer aux données/informations provenant d'un autre site ? Suivez les 5 étapes suivantes :

• Vous devez inspecter le site web HTML que vous souhaitez explorer.
• Accédez à l'URL du site web en utilisant le code, puis téléchargez le document HTML et son contenu sur la page.
• Pour le contenu dans un format lisible
• Ensuite, vous devez extraire toutes les informations utiles et les enregistrer dans un format structuré.

Comment analyser un fichier HTML Node JS ?

Vous pouvez utiliser les modules npm htmlparser et jsdom pour effectuer une analyse syntaxique et développer un DOM en Node JS. Vous pouvez également opter pour d'autres options :

• CsQuery pour
• Vous pouvez facilement convertir du HTML en XHTML et utiliser XSLT.
• BeautifulSoup pour Python
• HTMLAgilityPack pour

Scraping WebPages in Node with Cheerio : How to Do It ?

Dans cette section, vous comprendrez comment récupérer une page web à l'aide de Cheerio. Mais avant d'opter pour cette méthode d'ajout, vous devez en obtenir l'autorisation. Sinon, vous risquez de violer la vie privée, les droits d'auteur ou les conditions d'utilisation des services.

Vous apprendrez comment récupérer le code ISO 3166-1 alpha-3 pour tous les pays et diverses autres juridictions. Vous trouverez les données relatives aux pays dans la zone des codes de la page ISO 3166-1 alpha-3. Alors maintenant, commençons !

Étape 1 : Créer un répertoire de travail

Ici, vous devez créer un répertoire pour le projet en exécutant la commande "mkdir learn-cheerio" dans la zone du terminal. Cette commande particulière développera un répertoire, qui est connu sous le nom de "learn-cheerio", et vous êtes également libre de lui donner une extension

Dans cette étape, vous allez créer un manuel pour votre travail en exécutant une commande dans le terminal. La commande créera un manuel appelé learn-cheerio. Vous pouvez lui donner un autre nom si vous le souhaitez.

Vous verrez certainement un dossier avec le nom "learn-cheerio" créé après avoir correctement exécuté les éléments sélectionnés ou la commande "mkdir learn-cheerio". Une fois que le répertoire est créé et que vous pouvez charger avec succès des ressources externes, vous devez ouvrir le directeur et un éditeur de texte pour initialiser le projet.

Étape 2 : Initialisation du projet

Pour s'assurer que Cheerio s'implémente correctement dans ce projet, vous devez naviguer dans le répertoire du projet et l'initialiser. Il vous suffit d'ouvrir le répertoire avec l'éditeur de texte de votre choix, puis de l'initialiser en lançant la commande "npm init -y". Une fois ce processus terminé, vous pouvez créer un "fichier package.json" au cœur du répertoire du projet.

Étape 3 - Installation des dépendances

Ici, dans cette section, vous allez installer les dépendances du projet en lançant la commande "npm I Axios cheerio pretty".

Lorsque vous utilisez cette commande, elle mettra un certain temps à se charger, soyez donc patient. Une fois la commande exécutée avec succès, vous pouvez enregistrer trois dépendances dans le fichier package.json juste sous la section dependencies.

La première dépendance est connue sous le nom de "Axios", la deuxième est "Cheerio" et la dernière est "Pretty". Axios est un client HTTP bien connu qui fonctionne dans le navigateur et dans le nœud. Vous en aurez besoin car Cheerio est considéré comme un analyseur de balises.

Ainsi, pour s'assurer que Cheerio analyse le maquillage et récupère les données dont vous avez besoin, vous devez utiliser l'option

Pour que Cheerio puisse analyser les balises et extraire les données dont vous avez besoin, vous devez utiliser Axios pour obtenir les balises du site. Vous pouvez utiliser un autre client HTTP pour récupérer les balises si vous le souhaitez. Il ne doit pas nécessairement s'agir d'Axios.

"Pretty", en revanche, est un paquet npm qui permet d'embellir le balisage afin qu'il soit parfaitement lisible lorsqu'il est imprimé sur le terminal.

Étape 4 : Inspecter la page du site Web que vous souhaitez récupérer

Avant d'extraire les données d'une page web, vous devez d'abord avoir une bonne compréhension de la structure des données HTML de la page. Dans cette section

Avant d'extraire des données d'une page web, il est essentiel de comprendre la structure HTML de la page à partir de laquelle vous allez extraire des données. Sur Wikipédia, consultez le code ISO 3166-1 alpha-3. Sous la section "code actuel", vous trouverez une liste des nations et de leurs codes.

Il vous suffit maintenant d'ouvrir les DevTools en cliquant sur la combinaison de touches "CTRL + SHIFT + I". Sinon, vous pouvez faire un clic droit et choisir l'option "Inspecter". Voici une image qui montre comment la "liste" apparaît sur les DevTools

Étape 5 : Écrire le code pour extraire les données

Maintenant, vous devez écrire le code pour récupérer les données. Pour commencer le travail, vous devez exécuter la commande "touch app.js" pour assembler le fichier app.js. Si vous exécutez cette commande avec succès, vous pourrez créer le fichier app.js dans le répertoire du projet sans aucune erreur.

Comme tous les autres paquets Node, vous devez obtenir pretty, Cheerio et anxious avant de commencer à les utiliser. Pour ce faire, vous devez ajouter le code suivant :

const axios = require ["axios"]

const Cheerio = require ["cheerio"]

const pretty = require ["pretty"]

Assurez-vous de fournir ces codes en haut du fichier app.js. Assurez-vous d'avoir une bonne connaissance de cheerio avant d'extraire les données. Vous pouvez analyser les balises en manipulant la structure de données résultante. Cela vous aidera à apprendre la syntaxe de cheerio ainsi que le processus commun. Voici le balisage de l'élément UL qui contient les éléments LI :

const URL markup = `

<ul class ="fruits">

<li class="frutis__mango"> Mango </li>

<li class="fruits__apple"> Apple </li>

</ul>

Vous pouvez facilement ajouter cette commande de variable particulière au fichier app.js.

Comment WebScrapingAPI peut aider ?

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Vous avez déjà acquis des informations sur l'utilisation de Cheerio, sur la raison pour laquelle Cheerio.load ne fonctionne pas, sur l'élément div, sur le contenu textuel, sur le nœud et sur le chargement HTML. Même si Cheerio est un excellent outil de récupération de données sur le web, il en existe d'autres. Mais celui qui se distingue des autres est le logiciel WebScrapingAPI.

Ce logiciel de scraping est utilisé par plus de 10 000 entreprises pour nettoyer, gratter le web et collecter toutes les données utiles. Grâce à ce logiciel, vous pouvez facilement obtenir du HTML brut à partir de n'importe quel type de page web, et il utilise une API simple. Il peut offrir des données prêtes à être traitées à toutes les personnes de votre entreprise.

Le logiciel s'occupera automatiquement du JavaScript et du rendu visuel du proxy par le biais de CAPTCHAs et de vrais navigateurs. Le logiciel contribuera certainement à la croissance de votre entreprise, et son équipe d'assistance à la clientèle sera disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour vous fournir l'aide dont vous avez besoin. Comparé à d'autres logiciels de scraping API, ce logiciel particulier collectera les données 3 fois plus vite.

L'API WebScraping vous permettra également de récupérer une page web dans Vue, AngularJS, React et diverses autres bibliothèques JS. Vous rencontrerez également l'API Amazon Scraper, l'API Google Search and Results,

Pour : 

• Il est accompagné d'un excellent service clientèle
• Logiciel facile à utiliser
• Détection des robots
• Procurations tournantes

Cons : 

Je n'ai pas trouvé d'inconvénients à l'utilisation du logiciel

Choisissez WebScrapingAPI : Le meilleur logiciel de Web Scraping

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Le crawling et le scraping sont très importants dans le monde d'aujourd'hui. Le travail est effectué par des experts qui ont une bonne connaissance du scraping de sites sans trop d'erreurs. Le travail de scraping peut vous aider à extraire les données dont vous avez besoin. Mais un logiciel comme WebScrapingAPI peut rendre l'extraction beaucoup plus rapide.

Le logiciel a gagné en popularité en tant que logiciel leader dans le domaine du scraping de sites web. Les entreprises qui utilisent ce logiciel de scraping obtiennent plus de 50 millions par mois. Le logiciel est également utilisé avec une technologie de pointe qui le distingue des autres outils.

Grâce à cette plateforme, vous pouvez effectuer des comparaisons de prix, générer des leads, obtenir des données monétaires, réaliser des études de marché et bien d'autres choses encore. Alors, êtes-vous intéressé par cet outil de scraping de site pour collecter des données ? Vous pouvez appeler les experts de WebScrapingAPI dès maintenant ! En utilisant leur logiciel, vous éviterez les requêtes bloquées et vous recevrez un excellent service.

N'oubliez pas non plus de vérifier les options de tarification. Vous trouverez des types de plans à partir de 49 $. Assurez-vous de faire quelques recherches et de vérifier le prix avant de commencer à utiliser le logiciel. 

Utilisez WebScrapingAPI dès aujourd'hui !