Web Scraping

Nous vous donnons toutes les clés pour comprendre le web scraping : à quoi ça sert, comment ça marche etc.

Histoire du Web Scraping

Le scraping existe depuis aussi longtemps que le web lui-même. Il n’est d’ailleurs pas uniquement associé à de l’extraction pur et dur de données : il peut par exemple servir d’outil de test pour des programmeurs.

C’est d’ailleurs une des premières formes de commercialisation du scraping : en utilisant des outils comme Selenium, des entreprises comme Ip Label ont construit des outils permettant de surveiller la performance de site web.

Aujourd’hui, le web scraping est surtout connu des services marketing – dans les startups – avec la montée en puissance du Growth Hacking.

Le web scraping permet d’automatiser des tâches pénibles, comme collecter des listes de prospects ou envoyer des invitations sur LinkedIn pour étendre son réseau.

Avec Captain Data, notre ambition est de rendre les données accessibles et actionnables : et nous les rendons accessibles grâce au web scraping automatisé.

Cas d’Usages

Il existe une multitude de cas, voici quelques examples. N’hésitez pas à nous contacter pour plus d’information.

Voir des cas détaillés
Enrichissement
de Données
Automatisation
Marketing
Veille
Commerciale
Veille 
Concurrentielle
Contrôle
Qualité
Étude
de Marché

Démarrer un projet d'extraction de données.

Les étapes à mettre en place pour l'extraction de données

1

Définir le besoin

Il est essentiel de bien identifier votre besoin : avez-vous besoin d'un grand volume, d'une qualité irréprochable, d'une forte récurrence etc.
2

Identifier les sources et le schéma de données

Une fois votre problématique bien définie, vous pouvez lister toutes les sources dont vous avez besoin. Il s'agit ensuite de créer un modèle de données unique afin de faciliter le travail d'intégration par la suite. Il est préférable d'identifier les sources avant de faire le schéma ... 🙂
3

Conception du processus d'intégration

Vous pouvez désormais construire votre processus d'intégration : comment sont lancés les robots, à quelle fréquence, comment est-ce que j'intègre les données etc.
4

Construction des robots

C'est presque fini - il vous reste à programmer les robots ou nous demander directement de le faire pour vous. Il se peut qu'il existe certains challenges techniques comme des sécurités renforcés !
5

Intégration

Vous pouvez maintenant intégrer vos données pour les agréger et les analyser !

Programmation d'un robot extracteur de données.

Les étapes à mettre en place pour programmer un robot

01. Analyse

La première étape consiste à étudier la structure du site cible. Un site est constitué sous la forme d’un « arbre », lui-même constitué de « noeuds » (les XPath). Le but est de repérer les noeuds qui vous intéressent, en inspectant le contenu HTML du site. Il est également intéressant d’observer les requêtes entrantes et sortantes : le site peut utiliser une API en interne, ou disposer de script de sécurité, etc.

02. Template

Une fois que vous avez repéré les données (les noeuds) qui vous intéressent, vous pouvez construire votre template – votre schéma de données. Si vous collectez des données sur plusieurs sites, faites en sortes de scraper un objet « uniforme » : ne changez pas de modèle de données et prenez en compte tous les templates des sites qui vous intéressent. L’intégration des données en sera facilitée.

03. Extraction

Enfin, il ne vous reste plus qu’à coder en choisi le langage de votre choix. Vous pouvez par exemple utiliser Python (avec BeautifulSoup ou avec l’excellent framework Scrapy), en JavaScript si le site comporte beaucoup de contenu généré (essayez Puppeteer). Le scraping peut vite devenir challengeant : les sites ne sont pas toujours bien agencés, la sécurité du site peut vous bannir etc.

Notre expertise : vous accompagner dans vos projets d'extraction de données

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