Internet est une véritable mine de données, pouvant être exploitées pour l’analyse ou pour le Machine Learning. Découvrez comment utiliser la bibliothèque BeautifulSoup du langage Python pour extraire les données de sites web grâce au Web Scraping !
Dans tous les secteurs d’activité, les entreprises utilisent les données pour prendre de meilleures décisions. En analysant le bon ensemble de données, il est possible de mieux comprendre la clientèle, d’affiner la stratégie marketing et d’augmenter les revenus.
Toutefois, pour profiter de cet avantage, il est nécessaire d’agréger les données pertinentes. Or, les méthodes traditionnelles telles que les sondages peuvent coûter cher et s’avérer chronophages.
Heureusement, il existe une méthode permettant de récupérer des données directement depuis les sites internet et les réseaux sociaux : c’est le Web Scraping.
Qu’est-ce que le Web Scraping ?
L’internet est une véritable mine d’or de données n’attendant qu’à être exploitées. Il est possible d’extraire ces informations en faisant des copier / coller depuis les sites web vers un fichier Excel, mais cette approche prend un temps fou.
Certains sites web permettent de télécharger leurs données au format CSV ou d’y accéder via une API, mais ce n’est pas toujours le cas. De nombreux sites n’offrent aucune option de téléchargement.
Pour aller plus vite, la programmation informatique permet d’automatiser le processus. La technique du Web Scraping est utilisée pour extraire directement les données depuis le web.
Elle consiste à collecter des données depuis internet en utilisant divers outils et frameworks. On utiliser parfois cette méthode pour surveiller les changements de prix sur le web, pour comparer les prix, ou encore pour vérifier les performances d’un concurrent.
Le Web Scraping est notamment utilisé pour l’analyse de sentiment sur les réseaux sociaux, la génération de leads dans le marketing, l’analyse de marché, mais aussi pour la collecte de données d’entraînement de Machine Learning.
En réalité, le Web Scraping est une technique presque aussi ancienne qu’internet. Le premier robot web, World Wide Web Wanderer, fut créé quatre ans après le lancement du World Wide Web pour mesurer son envergure.
Qu’est-ce que BeautifulSoup ?
BeautifulSoup est une bibliothèque python de web scraping, initialement créé par Leonard Richardson. Elle permet d’extraire facilement des données depuis les fichiers HTML et XML sur le web.
La bibliothèque crée un arbre d’analyse à partir du code, permettant d’extraire les données de façon hiérarchique. Pour l’utiliser, il suffit de posséder une connaissance basique du HTML.
Comment récupérer des données avec BeautifulSoup ?
Le scraping d’un site web avec Python repose sur quatre étapes principales. La première étape est d’envoyer une requête HTTP GET vers l’URL de la page web, qui renverra du contenu HTML. On peut utiliser la bibliothèque Request pour y parvenir.
La seconde étape est d’assembler et de trier les données avec Beautifulsoup, et de maintenir les données dans une structure comme Dict ou List.
Par la suite, on analyse les tags HTML et leurs attributs tels que la classe et l’ID. Le but est aussi d’identifier les tags HTML où se trouve le contenu recherché. Enfin, les données sont extraites dans un format tel que CSV, XLSX ou JSON.
Pour installer BeautifulSoup, on utilise la commande PIP « pip install beautifulsoup4 ». Vous pouvez aussi installer d’autres frameworks comme Selenium dédié à l’extraction de code source, Requests pour envoyer les requêtes HTTP Get, ou le parser lxml pour le traitement de données.
Afin d’éliminer les données indésirables et de n’extraire que les données pertinentes d’une page web, il est nécessaire de l’inspecter au préalable. Depuis un navigateur web, il suffit d’effectuer un clic droit sur une page web et de cliquer sur l’option « Inspect ».
Si vous utilisez Google Chrome, vous pouvez aussi cliquer sur la barre de menu située en haut à droite, et chercher les Outils Développeur dans la section « More Tools ». Le raccourci clavier « Ctrl + Maj + i » permet d’accéder directement à ces outils.
Après avoir ouvert l’onglet d’inspection, vous pouvez choisir les éléments que vous souhaitez extraire de la page web. En survolant la page à l’aide du curseur de souris, le code correspondant s’affiche dans l’onglet d’inspection.
C’est la tâche la plus importante du processus de Web Scraping, car il est très difficile d’obtenir les informations recherchées sans connaître la structure de la page web.
Cette méthode permet d’inspecter le backend d’une page web, et d’explorer toutes les données très facilement. L’outil Beautiful Soup est idéal pour extraire des informations très spécifiques à partir de larges ensembles de données brutes non structurées, et se distingue par sa vitesse et sa simplicité d’utilisation. Cette bibliothèque Python vous permettra d’extraire toutes les données dont vous avez besoin depuis le web !