Le Web Scraping est connu sous de nombreux autres noms, selon la façon dont une entreprise aime l’appeler, screen scraping, extraction de données, et plus encore, est une technique employée pour extraire de grandes quantités de données de sites web.

Les données sont extraites de divers sites internet et sont sauvegardées localement ou sur une database pour une utilisation instantanée ou une analyse qui doit être effectuée ultérieurement.

Les données sont sauvegardées dans un système local ou dans des bases de données, selon la structure des données extraites.


La plupart des sites, que nous consultons régulièrement, nous permettent seulement de voir le contenu et ne permettent généralement pas de copie ou de téléchargement.

La copie manuelle des données pourrait nous prendre des semaines à effectuer et est très ennuyeuse.

Qu’est-ce que le web scraping ?

Le Web Scraping est la technique d’automatisation de ce processus afin qu’un script intelligent puisse vous aider à extraire les données des pages web de votre choix et à les sauvegarder dans un format structuré.

Un outil de web scraping chargera automatiquement plusieurs pages une par une et extraira les données, conformément aux exigences du script.

Il est soit construit sur mesure pour un site Web spécifique, soit configuré en fonction d’un ensemble de paramètres pour fonctionner avec n’importe quel site.

D’un simple clic, vous pouvez facilement enregistrer les données disponibles sur un site web dans un fichier de votre ordinateur.

Dans le monde d’aujourd’hui, les robots font du scraping de données à votre place.

Ces robots lisent le code HTML, et récupèrent toutes infos intéressantes que vous aurez défini préalablement.

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Pourquoi faire appel au web scraping ?

L’extraction de données sur internet peut être réalisée de plusieurs manières différentes, notamment par le biais d’APIs.

Les APIs permettent d’utiliser un service web sans passer par l’interface utilisateur, simplement en codant. Les données sont souvent retournées sous forme d’un JSON – données structurées.

Les APIs permettent de nombreuses choses comme interconnecter différents outils et faire correspondre des données entre eux par exemple.

Il existe de nombreux cas d’usages aux APIs.

Cependant les APIs trouvent rapidement leurs limites.

En effet, les développeurs font souvent face à de fortes limitations en terme d’usage ou même en terme de fonctionnalités.

C’est là que le web scraping rentre en jeu et prend son sens. En effet, dans la plupart des cas, le web scraping va permettre à un développeur d’utiliser un service, d’extraire des données sans aucune limitation (sauf site très protégé).

Par exemple, grâce à Puppeteer, un développeur peut automatiser n’importe quelle tâche réalisable dans un navigateur internet.

Voyons désormais quelques exemples applicables au web scraping.

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4 cas d’usages pour le web scraping

1. Scraper les données d’un site e-commerce

Beaucoup d’entreprises scrapent les sites e-commerce concurrents à la recherche de toutes modifications de prix, de descriptions de produits et d’images, afin d’obtenir toutes les données possibles pour stimuler l’analyse et la modélisation prédictive des données.

À moins que les tarifs ne soient concurrentiels, les sites e-commerce peuvent fermer leurs portes en un rien de temps.

Même constat avec les sites de voyage qui extraient les prix des sites des compagnies aériennes depuis longtemps.

Des solutions de web scraping personnalisées vous aideront à obtenir toutes les données imaginables dont vous pourriez avoir besoin.

De cette façon, vous pouvez collecter des données et créer votre propre database.

2. Trouver les données de n’importe qui ou qu’elle entité

Le web scraping permet de récupérer n’importe quelle donnée sur un individu X ou sur une entreprise Y. (surtout grâce aux réseaux sociaux)

Ces données sont ensuite utilisées pour des analyses, des comparaisons, des décisions d’investissement, une embauche et plus encore.

De nombreuses entreprises font du website scraping aujourd’hui sur des sites comme Le Bon Coin ou Indeed par exemple.

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3. Analyse complexe et curation de contenu

Le data scraping va également être très utile avant de lancer un site web par exemple pour comprendre l’intention de recherche des individus (en scrapant les pages de résultats google par exemple).

Le scraper va récupérer tous les résultats et pourra savoir comment les sites dans votre industrie communique par exemple. De ce fait vous pourrez vous aligner.

A la suite de cette analyse vous pourrez programmer votre robot pour aller chercher du contenu qui match parfaitement avec les besoins découvert dans la première étape.

4. Le web scraping pour monitorer la réputation d’une marque

La réputation en ligne est très importante aujourd’hui car de nombreuses entreprises dépendent du bouche à oreille pour leur croissance.

Ici, le scraping de données sur les réseaux sociaux ou écoute sociale, aide à comprendre l’opinion et les sentiments actuels d’une audience définie par rapport à un sujet.

Une fois l’écoute réalisée vous pourrez communiquer de la meilleure façon possible pour répondre parfaitement aux besoins de cette audience. Tout ça, basé sur leurs vrais sentiments.

Dans de futures articles nous vous apprendrons à scraper le web en Node.js simplement.

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