Le Web Scraping en toute simplicité : l'importance de l'analyse des données

Suciu Dan le 26 avril 2023

L'analyse des données est le processus d'analyse et de transformation des données structurées ou non structurées en un format plus spécifique que divers systèmes logiciels peuvent utiliser et comprendre.

Pour faciliter la compréhension de ce concept, voici quelques exemples d'analyseurs syntaxiques :

Analyseurs CSV: pour analyser et convertir les fichiers CSV (Comma Separated Values) dans des formats plus utilisables.
analyseurs JSON: pour analyser et convertir les données JSON (JavaScript Object Notation) dans des formats plus utilisables
Analyseurs Regex: pour analyser et extraire des motifs spécifiques de texte à l'aide d'expressions régulières.
Compilateurs: pour analyser et convertir le code écrit dans un langage de programmation en un code lisible par la machine dans un autre langage de programmation.
SQL Parsers: pour analyser et interpréter une requête SQL, exécuter la commande et renvoyer les résultats.

En matière de web scraping, l'analyse des données est essentielle. Les sites web sont constitués de HTML, un langage de balisage idéal pour afficher des informations à l'écran, mais qui n'est pas vraiment adapté à la lecture par les machines.

Lorsque nous récupérons un site web, nous saisissons une grande chaîne de caractères HTML. Pour faire quoi que ce soit d'utile avec ces informations, nous devons les analyser.

Ce cours couvrira l'importance de l'analyse des données dans le web scraping, ainsi que les différents types d'analyseurs de données disponibles, tels que les bibliothèques d'analyse HTML pour différents langages de programmation, les expressions régulières, et la construction de votre analyseur.

Création d'un analyseur de données

Un bon analyseur de données peut extraire des informations pertinentes d'un document HTML sur la base de règles prédéfinies, quel que soit le type d'analyseur utilisé. Le processus d'analyse consiste en deux étapes principales : l'analyse lexicale et l'analyse syntaxique.

L'analyse lexicale consiste à analyser les mots et les symboles d'un document et à les décomposer en éléments plus petits et plus faciles à gérer.

Cela implique la tokenisation, qui est le processus de décomposition d'un document en jetons individuels, tels que des mots-clés, des symboles et des nombres.

Examinons ce simple document HTML :

<html>

  <head>

	<title>Scraping</title>

  </head>

  <body>

	<h1>Welcome to my scraping page</h1>

	<p>This is a paragraph.</p>

	<ul>

  	<li>First Scraping Item</li>

  	<li>Second Scraping Item</li>

	</ul>

  </body>

</html>

Le processus d'analyse lexicale permet de diviser ce document en éléments individuels tels que

`<html>`
`<head>`
`<title>`
`Scraping`
`</title>`
`<body>`
`<h1>`
`Bienvenue sur ma page de scraping`
`</h1>`
[...]
`</body>`
`</html>`

De cette manière, chaque élément du document HTML est divisé en jetons plus petits et plus faciles à gérer, qui peuvent être analysés et traités ultérieurement.

L'analyse syntaxique est le processus d'analyse de la structure d'un document et de détermination de la relation entre les différents éléments. Il s'agit d'identifier des modèles et des structures dans les données et d'utiliser ces informations pour créer une structure arborescente appelée arbre d'analyse.

For example, the <html> tag is the root element, and it contains the <head> and <body> elements. Within the <head> element, there is a <title> element, and within the <body> element, there are <h1>, <p>, and <a> elements.

By identifying these elements and their relationships, you can construct a parse tree, with the <html> element as the root, <head> and <body> as its children, and so on.

You can use the parse tree to extract specific data from the HTML document, such as the text within the <title> element, or the href attribute of the <a> element.

Meilleures bibliothèques d'analyse HTML

Dans cette section, nous allons explorer quelques-unes des bibliothèques d'analyse HTML les plus populaires disponibles pour différents langages de programmation. Ces bibliothèques facilitent l'extraction de données structurées à partir d'un document HTML et peuvent constituer un excellent point de départ pour votre projet de web scraping.

De Scrapy et BeautifulSoup de Python à Cheerio de NodeJS et JSoup de Java, nous examinerons chaque bibliothèque et donnerons des exemples d'utilisation.

Que vous soyez un débutant ou un développeur expérimenté, cette section vous permettra d'acquérir une solide compréhension des options disponibles lorsque vous travaillez avec des données HTML.

C'est parti !

Cheerio

Cheerio est une bibliothèque JavaScript qui permet aux développeurs d'analyser, de manipuler et de naviguer dans le DOM d'un document HTML ou XML, comme le fait jQuery. Cet article présente Cheerio de manière beaucoup plus détaillée et aborde différents cas d'utilisation.

Voici un exemple simple de mise en œuvre d'un cheerio :

const cheerio = require('cheerio');

const $ = cheerio.load('<h2 class="title">Hello, World!</h2>');

console.log($('h2').text())

L'exécution de ce code produira le résultat suivant :

Bonjour à tous !

Scrapy et BeautifulSoup

Scrapy et BeautifulSoup sont des bibliothèques pour le web scraping en Python.

Scrapy est un puissant outil de scraping web qui vous permet d'extraire des données structurées de sites web en utilisant des sélecteurs ou des expressions XPath.

Voici un exemple basique de Scrapy :

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):

    name = "quotes"

    def start_requests(self):

        urls = [

            'https://quotes.toscrape.com/page/1/',

            'https://quotes.toscrape.com/page/2/',

        ]

        for url in urls:

            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):

        page = response.url.split("/")[-2]

        filename = f'quotes-{page}.html'

        with open(filename, 'wb') as f:

            f.write(response.body)

        self.log(f'Saved file {filename}')

Vous pouvez exécuter le code à l'aide de cette commande :

Citations de scrapy crawl

BeautifulSoup est une bibliothèque qui permet d'analyser des documents HTML et XML et d'en extraire des données à la manière d'un navigateur web.

Voici une implémentation simple de BeautifulSoup :

from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """<html><head><title>Scraper</title></head>

<body>

<h1 class="title">Hello, World!</h1>

</body>"""

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')

print(soup.title.string)

Ces deux bibliothèques fournissent une API simple et pratique pour parcourir, rechercher et modifier le contenu des pages web, et sont parfaitement adaptées aux projets de "web scraping".

JSoup

Si votre langage de programmation de prédilection est Java, JSoup est un analyseur de données qui fournit une API pratique pour l'extraction et la manipulation de données, en utilisant le meilleur des méthodes DOM, CSS et jQuery.

Elle vous permet d'analyser et de naviguer dans les documents HTML et de modifier le contenu d'un document à l'aide d'une API simple et intuitive. Cette bibliothèque convient parfaitement aux projets de web scraping, de web crawling et d'extraction de données.

Voici une implémentation simple de JSoup pour extraire le texte de la balise title :

import org.jsoup.Jsoup;

import org.jsoup.nodes.Document;

public class JSoupExample {

	public static void main(String[] args) {

    	String html = "<html><head><title>Example Title</title></head>"

            	+ "<body>Hello, World!</body></html>";

    	Document doc = Jsoup.parse(html);

    	// Get the title of the document

    	String title = doc.title();

    	System.out.println("Title: " + title);

	}

}

Nokogiri

Nokogiri est une bibliothèque pour Ruby qui fournit une interface facile à utiliser pour l'analyse et la recherche de documents XML et HTML et qui prend en charge les sélecteurs XPath et CSS, ce qui permet de l'utiliser pour les tâches de web scraping et d'extraction de données.

Pour une analyse plus complète des bibliothèques d'analyseurs de données dans l'écosystème Ruby, vous pouvez lire cet article.

Utilisez cette commande pour installer la gemme nokogiri :

gem install nokogiri

L'exemple de code suivant est une simple mise en œuvre de nokogiri :

require "nokogiri"

html = "<!DOCTYPE html><html><head><title>Hello, World!</title></head><body>Hello, World!</body></html>"

parsed_data = Nokogiri::HTML.parse(html)

puts parsed_data.title

Expressions régulières

Les expressions régulières, également connues sous le nom de "regex", sont un outil puissant permettant de faire correspondre des motifs dans des chaînes de caractères. Elles sont souvent utilisées pour des tâches de traitement de texte telles que la recherche, la validation et l'extraction d'informations d'un document.

Vous pouvez utiliser des expressions régulières pour extraire des informations du code HTML en recherchant des motifs spécifiques, comme l'extraction d'adresses électroniques ou d'en-têtes d'un document HTML.

Par exemple, pour extraire toutes les URL d'un document HTML, vous pouvez utiliser l'expression régulière suivante :

/https?:\/\/[\w\.-]+\.[a-z]+/gi

Cette expression correspondra à toute chaîne commençant par "http" ou "https", suivie d'un " :" et de deux barres obliques, puis de toute combinaison de caractères verbaux, de points et de traits d'union, suivie d'un point et d'une ou plusieurs lettres minuscules. L'option "gi" rend la recherche globale et insensible à la casse.

L'utilisation des expressions régulières peut être un peu délicate, car la syntaxe peut être complexe et il faut parfois tâtonner pour trouver le bon modèle. Il existe également des sites comme Regex101 ou Rubular, qui peuvent vous aider à tester et à déboguer vos expressions régulières.

Si vous ne souhaitez pas utiliser les bibliothèques ou les expressions régulières disponibles, vous pouvez toujours créer votre propre analyseur.

Construire son propre analyseur peut être un excellent moyen de mieux comprendre les données avec lesquelles vous travaillez et peut également être une bonne option si vous avez des besoins spécifiques qui ne sont pas satisfaits par les bibliothèques ou les outils existants.

Construction d'un analyseur syntaxique

La construction d'un analyseur syntaxique peut être une tâche difficile, mais elle peut aussi être gratifiante. Le processus de construction d'un analyseur syntaxique implique la création d'un ensemble de règles et d'instructions qui spécifient comment les données sont analysées et organisées.

Pour ce faire, vous pouvez utiliser diverses techniques, telles que les expressions régulières, les machines à états et l'analyse descendante récursive.

Lors de la construction d'un analyseur syntaxique, il est essentiel de bien comprendre la structure et le format des données afin de pouvoir concevoir un ensemble approprié de règles et d'instructions pour l'analyseur syntaxique. Le choix d'un langage de programmation approprié est également un élément important.

L'un des avantages de la construction de votre propre analyseur est que vous pouvez l'adapter aux données et au cas d'utilisation dont vous disposez. Cela peut se traduire par un analyseur plus efficace et plus performant que l'utilisation d'une bibliothèque ou d'un outil générique.

En outre, la construction de votre analyseur syntaxique peut également être une excellente expérience d'apprentissage, car elle vous permet d'acquérir une compréhension plus approfondie des concepts et techniques sous-jacents de l'analyse syntaxique des données.

La construction d'un analyseur à partir de zéro présente également des inconvénients :

La conception et la mise en œuvre peuvent prendre du temps et nécessiter des efforts considérables, surtout si vous n'êtes pas familiarisé avec les algorithmes d'analyse syntaxique et les structures de données.
Il peut être difficile de faire en sorte que votre analyseur soit aussi performant que les bibliothèques ou outils existants qui ont été optimisés pour la performance.
Il peut être difficile de maintenir et de mettre à jour l'analyseur au fil du temps si le format ou la structure des données change.
Il peut être difficile de déboguer ou de trouver des erreurs dans votre code, surtout si vous n'êtes pas familiarisé avec le processus d'analyse.
Il pourrait être sujet à des erreurs et à des bogues, ce qui pourrait conduire à ce que l'analyseur ne fonctionne pas comme prévu.
Dans le cas d'une analyse complexe, il pourrait être difficile de mettre en œuvre toutes les règles et tous les cas de figure.
il se peut qu'il ne soit pas aussi efficace que les bibliothèques et outils préexistants, étant donné qu'ils ont été optimisés et utilisés par de nombreuses personnes.

En résumé, la création d'un analyseur personnalisé à partir de zéro présente un certain nombre d'inconvénients, tels qu'un temps de développement et un coût de maintenance élevés, ainsi qu'un risque important d'erreurs. Il est généralement recommandé d'utiliser des bibliothèques ou des outils existants ou d'utiliser des expressions régulières si elles peuvent répondre aux exigences spécifiques de votre cas d'utilisation.

Métadonnées Schema.org

L'analyse des métadonnées schema.org est un moyen d'extraire des données structurées des pages web à l'aide des normes de schéma web. La communauté à l'origine de schema.org gère ces normes et encourage l'utilisation des schémas pour les données structurées sur le web.

L'analyse des métadonnées de schéma peut être utile pour diverses raisons, comme la recherche d'informations actualisées sur des événements, ou pour les chercheurs qui rassemblent des données pour des études. En outre, les sites web qui regroupent des données telles que des annonces immobilières, des offres d'emploi et des prévisions météorologiques peuvent également bénéficier de l'analyse des données de schéma.

Il existe différents formats de schéma que vous pouvez utiliser, notamment JSON-LD, RDFa et Microdata.

JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) est un format d'encodage de données liées utilisant JSON. La conception de cette norme facilite la lecture et l'écriture par les humains et l'analyse et la génération par les machines.

Voici à quoi ressemblerait JSON-LD pour une page web consacrée à un livre :

<script type="application/ld+json">

{

  "@context": "http://schema.org",

  "@type": "Book",

  "name": "The Adventures of Tom Sawyer",

  "author": "Mark Twain",

  "datePublished": "1876-12-01",

  "description": "The Adventures of Tom Sawyer is a novel about a young boy growing up along the Mississippi River in the mid-1800s. It is a classic of American literature and has been loved by generations of readers.",

  "publisher": "Penguin Books",

  "image": "https://www.example.com/images/tom_sawyer.jpg"

}

</script>

La recommandation du World Wide Web Consortium (W3C) est RDFa, ou Resource Description Framework in Attributes, utilisée pour intégrer des déclarations RDF dans XML et HTML.

Vous pouvez voir ci-dessous comment le RDFa se présenterait dans une page HTML. Vous remarquerez que les attributs des balises sont utilisés pour stocker les données supplémentaires.

<!DOCTYPE html>

<html>

  <head>

    <title>RDFa Example</title>

  </head>

  <body>

    <div about="http://example.com/books/the-great-gatsby" typeof="schema:Book">

      <h1 property="schema:name">The Great Gatsby</h1>

      <div property="schema:author" typeof="schema:Person">

        <span property="schema:name">F. Scott Fitzgerald</span>

      </div>

      <div property="schema:review" typeof="schema:Review">

        <span property="schema:author" typeof="schema:Person">

          <span property="schema:name">John Doe</span>

        </span>

        <span property="schema:reviewBody">

          A classic novel that explores themes of wealth, love, and the decline of the American Dream.

        </span>

        <span property="schema:ratingValue">4.5</span>

      </div>

    </div>

  </body>

</html>

Microdata est une spécification HTML du WHATWG qui est utilisée pour imbriquer des métadonnées dans le contenu existant des pages web et peut utiliser schema.org ou des vocabulaires personnalisés.

Voici un exemple de microdonnées en HTML :

<div itemscope itemtype="http://schema.org/Product">

  <span itemprop="name">Shiny new gadget</span>

  <img itemprop="image" src="shinygadget.jpg" alt="A shiny new gadget" />

  <div itemprop="offerDetails" itemscope itemtype="http://schema.org/Offer">

    <span itemprop="price">$19.99</span>

    <link itemprop="availability" href="http://schema.org/InStock" />

  </div>

</div>

De nombreux outils sont disponibles pour analyser les schémas dans différents langages, tels que Extruct de Zyte et la bibliothèque RDFLib, ce qui facilite l'extraction de données structurées à partir de pages web en utilisant les normes de schémas web.

Analyseurs de qualité supérieure

Jusqu'à présent, nous avons abordé les principes fondamentaux de l'analyse syntaxique des données, y compris les concepts sous-jacents de l'analyse lexicale et syntaxique. Nous avons également examiné diverses bibliothèques open-source pour l'analyse syntaxique de données, l'utilisation d'expressions régulières, la construction d'une analyse syntaxique à partir de la base et l'analyse syntaxique de données à l'aide de schema.org.

Vous pouvez toujours compter sur un analyseur Web comme WebScrapingAPI SERP API ou Amazon API. Ces analyseurs vous permettent de récupérer des données en temps réel sans avoir à vous soucier de la maintenance, du code ou de l'infrastructure.

L'utilisation d'un analyseur web de qualité supérieure présente plusieurs avantages :

Fiabilité: Les analyseurs Web sont généralement plus stables et plus fiables que les alternatives gratuites ou open-source, qui peuvent être sujettes à des bogues et à des erreurs.
Vitesse: les analyseurs Web sont optimisés pour la vitesse et les performances, ce qui vous permet d'extraire des données rapidement et efficacement.
Évolutivité: Les analyseurs Web peuvent gérer de grands volumes de données et des niveaux de trafic élevés, ce qui les rend adaptés aux projets de scraping et d'extraction de données à grande échelle.
Fonctions avancées: Les analyseurs de sites web comprennent souvent des caractéristiques et des fonctionnalités avancées, telles que la rotation d'IP, l'usurpation d'agent utilisateur et la résolution de CAPTCHA, qui peuvent vous aider à contourner les mesures anti-scraping et à accéder à des sites web bloqués.
Assistance et maintenance: Les analyseurs Web sont accompagnés d'une assistance clientèle et de mises à jour logicielles régulières, ce qui vous garantit l'accès aux dernières fonctionnalités et aux corrections de bogues.

Mais soyons honnêtes : les analyseurs web haut de gamme n'apportent pas que des avantages. Voici quelques inconvénients :

Coût: Les analyseurs de contenu web de qualité supérieure peuvent avoir un coût plus élevé que les options open-source.
Personnalisation limitée: Les fonctionnalités d'un analyseur web haut de gamme peuvent être plus limitées que si vous construisez votre propre analyseur.
Dépendance à l'égard du service: Si le service tombe en panne ou rencontre des problèmes, cela peut perturber votre capacité à analyser les données.
Contrôle limité des données: Avec un analyseur web premium, vous pouvez avoir moins de contrôle sur les données auxquelles vous pouvez accéder et que vous pouvez traiter.
Dépendance à l'égard des sources de données du fournisseur: La qualité et la pertinence des données fournies par l'analyseur web premium peuvent être limitées par les sources de données du fournisseur.

Conclusion

Cet article présente une vue d'ensemble de l'analyse des données, y compris le processus d'analyse, les différents types de bibliothèques d'analyse HTML et la manière d'utiliser les métadonnées schema.org pour améliorer le référencement.

Nous avons également mis en évidence les avantages et les inconvénients de la création d'un analyseur personnalisé, de l'utilisation d'expressions régulières et de l'utilisation d'outils existants.

L'analyse des données est une étape cruciale du web scraping et de l'analyse des données, car elle permet d'extraire et d'organiser les informations de manière utile.

Pour vous aider à démarrer, vous pouvez essayer notre SERP API, un outil de web scraping haut de gamme qui peut vous aider à extraire facilement des données des moteurs de recherche. Si vous souhaitez l'essayer, n'hésitez pas à vous inscrire à notre essai gratuit de 14 jours.

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