Web Scraping : Techniques, outils et bonnes pratiques en 2024

Que ce soit pour collecter des informations sur des produits, suivre des fluctuations de prix ou encore rassembler des données à partir de différents sites web, le web scraping donne aux internautes la possibilité d’extraire du contenu pour être exploité à des fins diverses. Il suffit de choisir un bon logiciel conçu pour cette tâche.

Cette pratique doit toutefois être utilisée de manière éthique et légale, en respectant les conditions d’utilisation des sites web cibles. Dans ce guide, découvrez ce qu’est le web scraping, les outils à privilégier pour scraper et les bonnes pratiques à suivre pour l’utiliser efficacement.

Au menu de cet article

Les principes fondamentaux du web scraping

Qu’est-ce que le web scraping ?

Le web scraping, aussi appelé moissonnage de données ou extraction de données, est une technique utilisée pour extraire automatiquement des informations à partir de sites web. Cela implique généralement l’utilisation de programmes ou de scripts informatiques pour parcourir des pages web, extraire les données pertinentes, puis les stocker dans un format structuré, comme une base de données ou une feuille de calcul.

Imaginez que vous visitez un site web et que vous copiez-collez manuellement des informations dans un tableur. Le web scraping automatise ce processus puisqu’il va permettre de recueillir des données rapidement à partir de plusieurs pages web.

En règle générale, la technique de scraping n’est pas illégale si les informations sont librement accessibles. Elle est aussi acceptée lorsque le site web autorise explicitement sa pratique dans ses conditions d’utilisation. Dans ce cas, l’internaute peut scraper les données en respectant les conditions imposées, telles que la limitation de la fréquence de scraping ou la fourniture d’une preuve d’identité. Le scraping web devient malveillant dès lors qu’il s’agit de :

• Une extraction de données personnelles, notamment des informations de contact d’une personne, pour en faire un usage commercial
• Une reproduction à l’identique du contenu extrait sur un support public, comme par exemple la duplication des images et des vidéos d’un site concurrent sur sa propre page web
• Une exploitation frauduleuse des données collectées, telle que l’usurpation d’identité pour accéder à une interface web protégée.

Pour réaliser cette tâche dans les règles de l’art, il peut être judicieux de faire appel à un professionnel, comme une agence spécialisée en web analytics que vous trouverez sur Sortlist.

Comment fonctionne le web scraping ?

En principe, le web scraping requiert l’utilisation d’un logiciel ou d’un algorithme capable d’explorer plusieurs sites internet. Le processus commence par l’accès à la page web, au cours de laquelle une requête HTTP à l’URL est envoyée à la page web cible. Cela peut être fait à l’aide de bibliothèques comme « requests » en Python.

Le contenu HTML est ensuite récupéré et téléchargé. Celui-ci contient toute la structure de la page, y compris le texte, les images, les liens et d’autres éléments. Le code HTML passe par une analyse afin d’identifier les éléments comprenant les données souhaitées. Cette opération est réalisée grâce aux parseurs HTML ou analyseurs syntaxiques, qui permettent de naviguer dans l’arborescence du document HTML, d’identifier et de sélectionner les éléments pertinents en utilisant des sélecteurs CSS, des XPath, etc.

Une fois les éléments ciblés identifiés, les données contenues dans ces éléments sont extraites. Par exemple, le texte à l’intérieur de balises <p>, les liens dans les balises <a>, ou les valeurs des attributs comme src ou href. Il faut néanmoins savoir que les données tirées peuvent nécessiter un certain nettoyage ou transformation pour être utilisables. Cela peut concerner le retrait de caractères indésirables, la conversion de formats ou l’agrégation de données.

Pour finir, le logiciel stocke ces données dans un format approprié pour une utilisation ultérieure. Les options de stockage incluent entre autres les bases de données (SQL, NoSQL), les fichiers CSV et les feuilles de calcul.

Cas d’utilisation courants

Le web scraping s’utilise dans de nombreux domaines et pour diverses applications. Voici quelques cas d’utilisation courants :

• Agrégation de contenu. Rassembler des articles de différentes sources pour créer un agrégateur de nouvelles ou collecter des offres d’emploi de différents sites pour une plateforme centralisée.
• Analyse de marché. Suivre les variations des prix sur les sites e-commerce pour comparer les prix et proposer les meilleures offres.
• Veille concurrentielle. Collecter des données sur les produits, les prix et les promotions des concurrents.
• Recherche académique. Étudier les interactions et les tendances sur les réseaux sociaux en tirant des données de plateformes comme Twitter ou Facebook.
• Annonces immobilières. Recueillir des données sur les propriétés en vente ou en location pour des sites de comparaison immobilière.
• Finance et investissement. Obtenir des informations financières, telles que les cours des actions, les taux de change et les rapports financiers des entreprises.
• Tourisme et voyages. Regrouper les informations sur les prix des vols, des hôtels et des locations de voitures pour offrir les meilleures options aux consommateurs.

Ces cas d’utilisation montrent la polyvalence du web scraping et son potentiel pour automatiser la collecte de données, facilitant ainsi la prise de décisions basée sur des informations à jour et pertinentes.

Techniques de web scraping

Scraping basé sur le HTML

Le scraping basé sur le code HTML consiste à analyser et à extraire des données directement à partir des balises HTML d’une page web statique. Pour cela, vous allez utiliser une bibliothèque comme « requests » en Python pour envoyer une requête GET à l’URL cible et récupérer le contenu HTML de la page.

Le contenu HTML récupéré sera ensuite analysé en se servant d’une bibliothèque de parsing HTML comme Beautiful Soup (Python). Après quoi, il convient d’identifier et d’extraire les données des balises HTML pertinentes, telles que les balises <div>, <p>, <a>, etc.

Utilisation des API

Certains sites web offrent des API (interfaces de programmation d’application) pour accéder à leurs données de façon structurée. Tout comme la technique de web scraping basé sur le HTML, vous pouvez utiliser des bibliothèques comme « requests » en Python afin d’envoyer des requêtes GET ou POST aux points de terminaison API.

En principe, les réponses API contiennent des données en format JSON ou XML. Vous allez donc analyser ces données avant de les intégrer à vos applications ou pour obtenir des informations précieuses. L’avantage de scraper avec les API, c’est que les requêtes API sont généralement plus rapides et moins gourmandes en ressources que le scraping HTML.

Il existe néanmoins quelques points à considérer, parmi lesquels la disposition de clés API ou de jetons d’accès, et la limitation du nombre de requêtes par minute/heures imposée par certaines API.

Scraping dynamique avec JavaScript

Ce système de traitement automatisé implique l’extraction de contenu où ce dernier est généré dynamiquement par des scripts JavaScript. Ces pages ne contiennent pas toutes les informations nécessaires dans le code HTML initial, mais les chargent ultérieurement via des requêtes supplémentaires ou des scripts côté client.

Dans cette solution de scraping, vous utilisez des outils qui imitent le comportement d’un navigateur web, capables d’exécuter JavaScript et de rendre les pages web comme le ferait un utilisateur humain. Puis, vous ouvrez la page web avec le navigateur automatisé et attendez que tous les éléments dynamiques se chargent et se rendent.

Une fois la page complètement chargée, vous pouvez rechercher et extraire les informations souhaitées, comme vous le feriez avec une page HTML statique.

Si vous souhaitez confier cette tâche à un spécialiste, nous vous recommandons de passer par une agence de développement web. Celle-ci saura d’ailleurs répondre à tous vos besoins en matière de web scraping.

Outils de web scraping

Outils et bibliothèques gratuites

Il existe plusieurs outils et bibliothèques non payants pour faire du web scraping, chacun ayant ses propres caractéristiques et cas d’utilisation.

Parmi les logiciels les plus utilisés, on retrouve Beautiful Soup. Il s’agit d’une bibliothèque Python dédiée à l’extraction des données de fichiers HTML et XML. Elle crée un parseur pour les documents, puis fournit des méthodes pour naviguer dans l’arborescence, rechercher des éléments et modifier le document.

L’avantage de ce programme est qu’il présente une syntaxe simple et intuitive. De plus, il est capable de travailler avec des parseurs comme lxml ou le parseur intégré de Python html.parser en utilisant la bibliothèque HTTP « requests ». Beautiful Soup est également compatible avec la plupart des balises HTML, même mal formées.

Scrapy est un autre outil de web scraping gratuit. Ce framework de scraping puissant pour Python permet de créer des robots d’indexation qui parcourent des sites web, extraient des données et les conservent dans différents formats.

Conçue pour les projets de scraping à grande échelle, cette solution offre une excellente flexibilité puisqu’elle vous donne la possibilité de gérer les requêtes, les réponses, les erreurs et le stockage des données de manière structurée. Mais encore, Scrapy peut être étendu avec des middlewares et des pipelines pour des tâches complexes.

Pour scraper du contenu dynamique, vous pouvez opter pour Selenium. Cet outil d’automatisation de navigateur web vous donne le contrôle d’un navigateur de manière programmée, utile pour le scraping de sites web dynamiques générés par JavaScript.

Selenium est capable de rendre des pages web dynamiques et d’interagir avec elles, tel un utilisateur humain (clics, défilement, remplissage de formulaires, etc.). Il est cependant plus lent que les deux précédents outils et nécessite une bonne gestion de temps de chargement.

Solutions payantes

Octoparse est un logiciel payant de web scraping basé sur le cloud. Les utilisateurs l’exploitent pour créer des workflows de scraping via une interface visuelle sans avoir besoin de connaissances en programmation. Il est conçu pour être accessible aux débutants tout en offrant des fonctionnalités avancées pour les utilisateurs plus expérimentés.

Son interface utilisateur conviviale vous permet facilement de créer des tâches de scraping avec une interface de type « pointer cliquer ». Vous pouvez également y planifier des opérations de scraping pour qu’elles s’exécutent à intervalles réguliers. Et comme Selenium, Octoparse peut gérer des pages web générées par JavaScript.

Actuellement, la plateforme propose quatre plans tarifaires :

• Gratuit
• Standard
• Professionnel
• Entreprise

Si vous recherchez une solution de scraping robuste et évolutive, Import.io peut répondre à vos besoins. Cette plateforme de web scraping transforme les pages web en API de données pour extraire efficacement des informations structurées.

Concrètement, Import.io présente une interface visuelle pour créer des tâches de scraping. Il utilise des techniques avancées pour s’assurer que le contenu extrait soit précis et à jour. En outre, l’outil intègre facilement les données dans diverses applications et les exporte dans plusieurs formats. Une documentation complète est même disponible pour guider les utilisateurs. À noter que

D’une manière générale, Import.io est préféré pour des projets d’entreprise plus complexes qui requièrent des intégrations robustes et des API de données. En tout cas, pour avoir à disposition ce logiciel, il faudra souscrire à l’une des formules suivantes :

• Starer
• Standard
• Advanced
• Custom

Bonnes pratiques en web scraping

Respect des termes et des conditions des sites web

Le respect des termes et des conditions des sites web s’avère crucial lors de la pratique du web scraping. Ignorer ces règles peut entraîner des conséquences juridiques, des sanctions ou des restrictions d’accès aux données. Ci-après quelques bonnes pratiques à suivre pour rester dans les normes :

• Lire les conditions d’utilisation. Avant de commencer à scraper un site web, lisez attentivement ses termes et conditions d’utilisation. Cherchez des sections spécifiques sur l’utilisation des données et l’automatisation. Cherchez des phrases comme « scraping », « data extraction » ou « robotic processes » pour comprendre les restrictions spécifiques.
• Respecter les restrictions de robots.txt. Le fichier robots.txt situé à la racine du site web contient des directives pour les crawlers web. Ce fichier indique quelles parties du site peuvent ou ne peuvent pas être explorées.
• Identifier le scraper. Utilisez un User-Agent approprié pour identifier votre scraper. Il excite des sites web qui bloquent les requêtes avec des User-Agents par défaut (comme ceux des bibliothèques HTTP).
• Gérer les pièges à scraping. Vous pouvez visiter des sites web qui mettent en place des pièges pour détecter et bloquer les scrapers, comme des pages infinies, des contenus cachés ou des Captchas. Dans ces cas de figure, il paraît plus judicieux de considérer l’arrêt du scraping ou de passer par des méthodes légitimes de résolution.
• Respecter les données personnelles et la confidentialité. Assurez-vous de ne pas violer les lois sur la protection des données, telles que le RGPD, lorsque vous scrapez des informations personnelles.

Gestion de la fréquence des requêtes

Savoir gérer la fréquence des requêtes est essentiel lors du web scraping pour éviter de surcharger les serveurs. Plusieurs solutions peuvent être envisagées, notamment l’implémentation des délais entre les requêtes. En utilisant des fonctions de temporisation pour insérer des pauses entre les requêtes, vous espacez les demandes.

D’un autre côté, vous pouvez limiter le taux de requêtes en fixant un nombre maximal de requêtes à effectuer par période de temps. Cela va aider à éviter la surcharge du serveur. Pour simplifier cette tâche, il est recommandé de recourir à des bibliothèques de gestion de taux à l’instar de « ratelimit » en Python. Il est également possible de randomiser les délais entre les requêtes pour imiter le comportement humain et contourner la détection par des mesures anti-scraping.

Dans certains cas, les serveurs peuvent temporairement ne pas répondre ou renvoyer des erreurs. Pour contrôler ces situations sans surcharger les serveurs avec des requêtes répétées, veillez à implémenter une logique de réessai. Les bibliothèques comme tenacity peuvent par exemple vous aider à gérer les réessais avec des délais exponentiels.

Anonymisation et proxy

L’anonymisation et l’utilisation de proxies sont des techniques utiles pour le web scraping. En effet, elles servent à masquer l’origine des requêtes, à contourner les limitations de taux et à éviter le blocage par les sites web.

Parmi les techniques d’anonymisation les plus connues, on retrouve :

• L’User-Agent Rotation (application logicielle cliente identifie le type de navigateur, le système d’exploitation et d’autres détails de la requête HTTP)
• La gestion des cookies
• Le changement des adresses IP.

Les proxies, quant à eux, agissent comme des intermédiaires entre le scraper et le site web cible. Ils masquent l’adresse IP réelle de l’utilisateur en attribuant une nouvelle adresse IP pour chaque requête. Il y a généralement quatre types de proxies : les HTTP proxies, les HTTPS proxies, les SOCKS proxies et les rotating proxies.

Il faut veiller à choisir des services de proxies payants et fiables pour garantir la stabilité et l’anonymat de vos requêtes. Des outils tels que Scraper API, Bright Data ou ProxyMesh sont parfaits pour effectuer du web scraping de manière efficace et anonyme, tout en respectant les bonnes pratiques et les restrictions imposées par les sites web.

Éviter les IP bans

Un IP ban, aussi appelé blocage d’adresse IP, est une mesure de sécurité prise par un site web ou un service en ligne pour interdire l’accès à un utilisateur ou à un groupe d’utilisateurs en se basant sur leur adresse IP. Dans la majorité des cas, un site web bannit une adresse IP pour se protéger des activités malveillantes (tentatives de piratage, diffusion de malwares, etc.) et des comportements suspects (utilisation de robots ou d’outils automatisés pour scraper le site, localisation dans une région non autorisée, etc.).

Pour éviter les IP bans, vous devez notamment respecter les conditions d’utilisation et consulter les fichiers robots.txt. En respectant leurs directives, vous évitez de surcharger le site internet et de violer les règles.

Par ailleurs, optez pour des outils de scraping et des bibliothèques conçus pour rester conforme avec les conditions imposées par les sites web et minimiser l’impact de votre activité. Ceux-ci intègrent souvent des fonctionnalités pour gérer la fréquence des requêtes et gérer les proxies. N’utilisez pas les logiciels de scraping agressifs ou malveillants susceptibles d’entraîner des bannissements.

Pour effectuer un web scraping en toute sérénité, vous pouvez aussi envisager d’utiliser une connexion internet avec une adresse IP dynamique, c’est-à-dire qui change régulièrement. Cela rend plus difficile le suivi et le bannissement de votre activité par le site web.

Challenges et limitations du web scraping

Détection et blocs de scraping

La détection et le blocage des activités de web scraping comprennent les mesures couramment employées par les sites web pour protéger leurs ressources et garantir une expérience utilisateur de qualité. Les sites utilisent diverses techniques pour détecter le scraping, telles que :

• L’analyse des comportements de requêtes
• La vérification des en-têtes HTTP
• L’utilisation de Captchas.

Des outils d’analyse avancée peuvent aussi détecter des schémas comportementaux inhabituels qui indiquent une activité automatisée. Par exemple, un bot peut naviguer sur des pages sans délai humain naturel entre les actions ou accéder à des pages en dehors de la logique de navigation typique.

D’autre part, les blocs IP et autres mesures de sécurité peuvent interrompre brusquement les opérations de scraping. Si une adresse IP est bloquée, toutes les requêtes provenant de cette IP échoueront. Ce qui risque de paralyser les activités de collecte de données et nécessiter des interventions immédiates pour rétablir le service.

Ces interruptions peuvent entraîner des pertes de données et d’opportunités commerciales, surtout si le scraping est utilisé pour des applications comme la veille concurrentielle ou l’agrégation de données financières.

Complexité technique

La complexité technique du web scraping constitue un défi majeur, car elle exige une combinaison de compétences en programmation, en compréhension des structures web et en gestion des défis inhérents aux systèmes de détection anti-bots.

Les sites web utilisent des technologies variées et souvent complexes, comme le JavaScript dynamique, les frameworks SPA (Single Page Applications) et les API interactives, qui rendent le scraping plus difficile. Pour scraper efficacement des sites modernes, vous devez maîtriser des logiciels avancés comme Selenium pour simuler les interactions humaines, ou Beautiful Soup et Scrapy pour extraire et traiter les données de manière structurée. De plus, vous devez continuellement adapter vos scripts pour faire face aux changements fréquents de structure des sites web.

Il y a aussi des défis liés à l’infrastructure et à la gestion des ressources. Effectivement, le web scraping à grande échelle requiert une architecture capable de gérer de nombreuses requêtes simultanées, de distribuer efficacement la charge de travail, et de stocker et traiter des volumes importants de données. La maintenance de cette infrastructure technique ainsi que l’optimisation des performances et la gestion des erreurs ajoutent donc une couche supplémentaire de complexité.

Maintenance des scripts

Les fréquents changements de structure de sites internet et les mécanismes de détection de scraping nécessitent une maintenance continue des scripts. De fait, les sites sont régulièrement mis à jour, modifiant leur HTML, leurs chemins d’accès et parfois la logique de chargement des pages. Ce qui rend les scripts existants obsolètes ou inefficaces.

Il est donc important de surveiller constamment ces changements et d’ajuster les scripts en conséquence. Il faut également savoir que les modifications apportées aux sites web peuvent parfois être subtiles et non documentées. Par exemple, des changements mineurs dans les classes CSS peuvent casser les sélecteurs utilisés dans les scripts de scraping. De plus, il se peut que de nouvelles techniques de détection de bots soient implémentées.

En fin de compte, cette nécessité d’adaptation pour maintenir l’efficacité des scripts de scraping peut s’avérer particulièrement difficile pour les petites équipes ou les projets avec des ressources limitées.

Légalités et éthiques du web scraping

Aspects légaux

Le web scraping soulève des questions juridiques importantes, notamment en matière de respect des termes et conditions d’utilisation des sites web, des droits d’auteur et des lois sur la protection des données. De nombreux sites web interdisent explicitement le scraping dans leurs conditions d’utilisation, et ignorer ces restrictions peut entraîner des poursuites pour violation de contrat. De surcroît, les contenus en ligne sont la plupart du temps protégés par des droits d’auteur. Ce qui signifie que scraper ces derniers sans autorisation peut constituer une infraction.

En parallèle, les scrapers doivent se conformer aux lois sur la protection des données, comme le RGPD en Europe ou le CCPA en Californie, qui imposent des restrictions sur la collecte et l’utilisation des données personnelles. Enfin, des décisions de justice, comme le cas « HiQ Labs vs. LinkedIn » en 2019, montrent que le cadre juridique du scraping est en évolution, avec des variations selon les juridictions.

Considérations éthiques

Les considérations éthiques de cette pratique concernent entre autres :

• Le respect des ressources et des intentions des propriétaires de sites internet
• La transparence
• L’utilisation responsable des données.

Il est éthique de respecter les serveurs en limitant la fréquence des requêtes pour ne pas les surcharger et en suivant les directives des fichiers robots.txt. La transparence implique d’informer les propriétaires de vos intentions de scraper leurs données et de demander leur consentement.

Pour couronner le tout, l’utilisation des données scrappées doit être faite de façon responsable, c’est-à-dire dans le respect de la vie privée des individus et en évitant des activités malveillantes ou intrusives. Tenir compte de ces conseils aide à maintenir une activité de scraping éthique et durable.

Conclusion

Grâce au web scraping, il est plus facile d’automatiser la collecte de données, réaliser une veille concurrentielle, faire une agrégation de prix et rechercher des tendances. Ces avantages rendent cette pratique indispensable pour les entreprises souhaitant obtenir des informations en temps réel et prendre des décisions basées sur des données.

Cependant, le web scraping comporte des défis techniques qu’il convient de considérer. En adoptant les bonnes pratiques citées dans cet article, vous pouvez le réaliser de manière efficace et conforme, tout en respectant les principes éthiques et légaux.