Comment scraper des sites Web dynamiques avec Python ?[Requirements & Challenges]


Le web scraping est un défi, en particulier avec les sites Web dynamiques. Ces sites affichent des mises à jour en temps réel et des fonctionnalités interactives, offrant aux utilisateurs une meilleure expérience de navigation. Cependant, ces qualités rendent difficile la collecte de données pour les scrapers.

La bonne nouvelle est que Python peut vous aider. Ce langage de programmation vous permet de créer des scripts pour le contrôle automatisé de sites Web. Avec Python et ses bibliothèques, vous pouvez facilement récupérer des données, même à partir de sites Web dynamiques.

Continuez à lire pour apprendre comment gratter un site Web dynamique avec Python.

???? Points clés à retenir

  • Les sites Web dynamiques offrent un contenu interactif en temps réel, tandis que les sites Web statiques ont un contenu stable et immuable.
  • Python est recommandé pour le web scraping en raison de sa simplicité et de sa compatibilité avec diverses bibliothèques.
  • Le contenu complexe, le blocage IP, la détection d’éléments et les performances lentes peuvent rendre le scraping dynamique du Web plus complexe.
  • Considérez JavaScript comme une alternative pour supprimer des pages Web dynamiques hautement interactives.

Qu’est-ce qu’un site Web dynamique ?

Un site Web dynamique fait référence à une collection de pages Web avec un contenu interactif. Ce type de site Web affiche des données en temps réel ou présente des mises à jour pertinentes pour l’utilisateur, comme son emplacement, son âge, sa langue et son activité de navigation.

Les exemples les plus courants de sites Web dynamiques sont les réseaux sociaux et les plateformes de commerce électronique. Votre flux Twitter affiche immédiatement les dernières publications des comptes que vous suivez. De plus, les produits que vous voyez sur Amazon sont généralement basés sur vos achats récents et votre historique de recherche.

Regardez la photo ci-dessous pour voir comment Amazon met à jour sa page d’accueil pour présenter des résultats qui correspondent à la saison et aux vacances liées à l’utilisateur.

Page d'accueil d'Amazon

Sites Web statiques ou dynamiques

À la différence des sites Web dynamiques, il existe un autre type appelé sites Web statiques. Contrairement aux sites dynamiques connus pour leurs données en temps réel, les sites Web statiques ont un contenu stable. Chaque utilisateur verra la même chose à chaque fois qu’il accédera au site. Les sites de brochures et de lecture seule sont les sites Web statiques typiques que nous voyons quotidiennement.

La plupart des sites Web statiques ne nécessitent pas de traitement back-end excessif. Le contenu des pages Web est déjà pré-construit avec HTML et CSS, ce qui signifie que tout site statique ne prendra pas de temps à charger ce dont l’utilisateur a besoin.

Un site statique est plus facile et moins coûteux à créer, car vous aurez besoin d’au moins 1 000 $ pour créer un site Web dynamique ton propre. Cependant, les sites Web dynamiques sont meilleurs en termes d’expérience utilisateur et de fonctionnalités. Les visiteurs du site bénéficient d’une navigation plus personnalisée et interactive avec des sites Web dynamiques.

???? Note

Malgré les différences entre les deux types, les sites Web dynamiques peuvent contenir des pages Web statiques. Les sites statiques peuvent également intégrer du contenu dynamique.

Les pages telles que les conditions d’utilisation et les politiques sont généralement statiques, mais elles peuvent être présentes dans un site Web dynamique. Pendant ce temps, les formulaires, les calendriers et le contenu multimédia sont dynamiques et peuvent être ajoutés à un site Web statique.

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Il est plus facile de scraper des sites Web statiques puisque le contenu est constant, tandis que la nature interactive du contenu dynamique rend le scraping difficile.

Cependant, les scrapers aiment toujours extraire des informations de sites Web dynamiques en raison des données précieuses qu’ils possèdent.

Avant

Conditions requises pour supprimer les sites Web dynamiques

Connaître les bons outils à utiliser lors du scraping de sites Web dynamiques est crucial. Voici les éléments dont vous aurez besoin pour effectuer cette tâche :

Conditions requises pour supprimer les sites Web dynamiques

Éditeur de code

Un éditeur de code est l’endroit où vous créerez un script pour automatiser le processus de scraping. Vous pouvez utiliser n’importe quel éditeur de code, mais Visual Studio Code et Sublime Text sont fortement recommandés.

Python

Python est idéal pour le web scraping car il possède une syntaxe simple que même les débutants peuvent comprendre. Il est également compatible avec la plupart des bibliothèques et modules de scraping.

Sélénium

Sélénium est une bibliothèque Python mieux utilisée pour contenu dynamique de scraping Web. Ce module vous permet d’automatiser les actions du navigateur, économisant ainsi une partie de votre temps et de vos efforts.

Pilote Web

Vous aurez besoin d’un WebDriver pour cette tâche. Cet outil propose des API vous permettant d’exécuter des commandes pour interagir avec votre site dynamique cible.

Avec un WebDriver, vous pouvez charger et modifier le contenu pour le scraping. Vous pouvez même transformez vos données collectées dans un format plus lisible.

Conseil de pro

Assurez-vous que votre WebDriver est compatible avec votre navigateur pour éviter tout problème lors du processus de scraping. Tu peux télécharger ChromeDriver si vous utilisez Google Chrome.

BelleSoupe

BelleSoupe est une autre bibliothèque Python qui analyse HTML et XML. Avec Selenium, BeautifulSoup peut analyser et parcourir les structures DOM des sites Web dynamiques.

Serveur proxy

Utiliser un proxy pendant le scraping est bénéfique, en particulier lorsque vous travaillez avec des sites Web dynamiques. Les proxys masquent votre adresse IP réelle en vous permettant d’en utiliser une autre. Cela vous permet d’éviter un blocage IP potentiel.

Une fois que vous avez sécurisé les prérequis, vous pouvez commencer gratter des pages Web avec Python. Découvrez comment procéder dans la section suivante.

Scraping Web dynamique avec Python Utiliser du sélénium

Tableau de page Web pour le scraping Python Selenium

Qu’il soit débutant ou expert, tout le monde peut gratter des pages Web dynamiques avec Python en utilisant Selenium et BeautifulSoup. Suivez les étapes ci-dessous :

Étape 1: Installez le module Selenium pour Python. Vous pouvez utiliser cette commande dans le terminal ou l’invite de commande de votre ordinateur :

Étape 2: Téléchargez le fichier exécutable pour WebDriver.

Étape 3: Dans votre éditeur de code, créez un fichier Python. Importez les modules et créez un nouveau navigateur.

Étape 4: Mettez le chemin d’accès à votre outil pilote dans le champ « ».

à partir du pilote Web d’importation de sélénium

driver = webdriver.Chrome(executable_path= ‘‘)

Étape 5 : Accédez au site Web que vous souhaitez gratter. Changement à l’URL de la page Web que vous souhaitez gratter.

pilote .get(‘‘)

Étape 6 : Utilisez le navigateur pour localiser des éléments sur la page. Pour retrouver un tableau, vous pouvez utiliser sa balise HTML ou un de ses attributs.

Par exemple, si une table a un identifiant nommé “données de table,” trouvez-le via cette commande :

table = driver.find-element-by-id(‘table-data’)

Étape 7 : Une fois que vous avez localisé la table, vous pouvez commencer à récupérer les données. Utilisez BeautifulSoup pour lire les données du tableau.

Installez BeautifulSoup dans votre terminal ou invite de commande à l’aide de ce script :

pip installer beautifulsoup

Étape 8 : Importez l’outil et analysez le HTML du tableau.

à partir de bs4 importer BeautifulSoup

soupe = BeautifulSoup(table.get.attribute(‘outerHTML’), ‘html.parser’)

Étape 9 : Obtenez les informations des lignes et des cellules du tableau.

lignes = soupe.find-all(‘tr’)

données = [ ]

pour une ligne en lignes :

cellules = row.find-all( ‘td’ )

données de ligne = [ ]

pour cellule dans cellule :

row-data.append(cell.text.strip())

data.append (ligne-données)

Étape 10 : Imprimez les informations que vous avez extraites.

pour les données de ligne dans les données :

imprimer (données de ligne)

N’hésitez pas à essayer les étapes ci-dessus avec différents contenus et sites Web dynamiques. Regardez la vidéo ci-dessous pour mieux comprendre comment fonctionne l’ensemble du processus :

Les défis du scraping de sites Web dynamiques

Outre les changements de contenu réguliers, voici les principaux défis du scraping de sites Web dynamiques :

Les défis du scraping de sites Web dynamiques

Scraping de contenu dynamique complexe

Les sites Web dynamiques ne peuvent générer du contenu qu’après le chargement de la page, ce qui rend difficile la récupération des données. Les informations dont vous avez besoin peuvent ne pas être disponibles lorsque vous chargez le contenu pour la première fois.

Blocage IP potentiel des sites Web

Les sites Web utilisent des CAPTCHA ou bloquent les adresses IP pour éviter un grattage excessif. Certains sites appliquent même géoblocage. De telles mesures de sécurité peuvent limiter votre capacité à accéder au contenu.

Conseil de pro

Pour éviter les blocages IP, utilisez des serveurs proxy. Obtenir procurations d’un fournisseur fiable vous permet d’utiliser des adresses IP de presque tous les pays et villes du monde, réduisant ainsi vos risques d’être bloqué par IP.

Détection d’éléments spécifiques

Trouver et supprimer des éléments particuliers sur des sites Web dynamiques peut être difficile en raison du contenu en constante évolution.

Performances lentes

Contenu dynamique de scraping Web peut être lent puisque vous devez attendre que le site Web restitue les informations que vous avez l’intention de récupérer. Le processus est encore plus retardé lorsque vous travaillez sur d’énormes ensembles de données.

Conclusion

Récupérer des données à partir de sites Web dynamiques peut s’avérer difficile en raison de leur nature interactive et en temps réel. Cependant, Python contribue à faciliter les choses grâce à ses outils et bibliothèques.

Avec des compétences en codage, des outils spéciaux et quelques connaissances sur les structures de sites Web, vous pouvez gratter des sites Web dynamiques et collecter des données en temps réel.