Tout savoir sur le Web Scraping

Le Web Scraping (WS) permet de répondre au besoin des data analysts d’obtenir rapidement des données pertinentes à analyser. Cette pratique participe à la stratégie de marketing ou de Growth Hacking des entreprises. Vous pouvez faire du WS à l’aide d’un API, d’une extension de navigateur ou encore d’une bibliothèque Python comme BeautifulSoup ou Scrapy.

Mais le Web Scraping est-il légal ? En France, cette méthode est encadrée par le droit sur la propriété intellectuelle. Malgré cette protection, des dérives sont possibles et peuvent nuire aux sites scrapés. Pour se défendre, les entreprises ont tout intérêt à mettre en place des mesures de protection comme installer un fichier robots.txt.

Qu’est-ce que le Web Scraping ?

Le WS est l’art d’extraire les données publiées sur les sites internet de façon automatique. L’utilisation d’un logiciel, le Web Scraper, permet de récupérer le contenu HTML des pages web et d’en extraire les informations utiles à l’entreprise. Le scraping de données est légal lorsque les données collectées sont mises à disposition du public par les sites web. En revanche, l’extraction des données personnelles doit respecter les termes du RGPD.

Pourquoi faire du Web Scraping ?

L’extraction des données d’une page web est un moyen rapide pour les entreprises de constituer une base de données exploitables. Il vous évite la collecte manuelle du contenu de certains sites web. Avec le WS, vous minimisez également le risque d’erreur lié au copier-coller. L’automatisation de l’extraction des données à l’aide d’un Web Scraper permet à l’entreprise de toujours travailler sur des informations à jour.

Quels sont les principaux cas d’utilisation du Web Scraping ?

Encore appelé Data Scraping, le Web Scraping est une solution peu coûteuse. Il participe efficacement à la stratégie de croissance des entreprises. Le scraping de données s’avère utile dans de nombreux cas.

• Le Web Scraping permet de réaliser une étude de marché pour l’entreprise ou collecter le prix des articles chez les concurrents.
• Le Scraping de datas collecte les emails pour les campagnes de marketing ou sonde les avis des consommateurs via les réseaux sociaux.
• Le Scraping peut collecter les backlinks des concurrents ou surveiller les mots clés utilisés sur le web pour optimiser le référencement des sites web.

Comment faire du Web Scraping ?

Le Scraping de data s’organise en deux grandes parties : la récupération du code HTML de la page web et l’analyse des données collectées. Un projet de Web Scraping se déroule en cinq étapes : 

• identifier les sites web à visiter ;
• récupérer les URL de ces sites web ;
• extraire le code HTML des pages web sélectionnées ;
• localiser les informations à récupérer dans le code HTML à l’aide de sélecteurs ;
• enregistrer les données extraites au format CSV ou JSON.

Quels sont les outils et logiciels du WS ?

Vous avez besoin de collecter rapidement les données des sites web pour préparer une campagne de marketing ? Vous pouvez créer votre propre outil de Scraping avec Python ou opter pour un logiciel du marché. Le choix dépend de votre niveau de connaissance en matière de code HTML.

Faire du Data Scraping avec une API

Plus facile que la programmation Python, cette pratique convient à ceux qui souhaitent faire du Web Scraping sans savoir coder. Cet outil permet à deux sites internet ou deux applications d’échanger des informations sans passer par la programmation Python.

Avec les API, vous êtes dispensé de l’écriture d’un code. De plus, les données collectées sont directement exploitables par la machine. Il n’est donc pas nécessaire d’extraire les données du code source. Vous évitez ainsi une étape fastidieuse du Scraping de données.

Extraire des données avec une extension de navigateur ou un logiciel de Web Scraping

Tous les sites web ne fournissent pas d’API pour l’extraction des données. Vous pouvez utiliser dans ce cas une extension de navigateur ou un logiciel dédié au Scraping de data pour collecter les informations. Comme pour les API, l’utilisation de ces outils de Web Scraping ne nécessite pas d’écriture de code avec Python.

Les extensions de navigateur n’occupent pas les ressources du disque dur. Téléchargez l’extension sur le navigateur et laissez-vous guider par cette dernière pour collecter les données. WebScraper, Data Miner ou Data Scraper sont quelques exemples d’extensions de navigateur à essayer.

Les logiciels de Data Scraping proposent des fonctionnalités plus efficaces pour l’extraction du contenu d’une page web. Ils sont pour la plupart payants. Parmi eux se trouvent Octoparse, ParseHub ou encore Import.io. Chaque outil de Web Scraping a ses spécificités. Pour faire le bon choix, définissez clairement vos objectifs de recherche au préalable.

Les librairies Python : des outils de Web Scraping pour personnaliser vos collectes de données

Vous pensez utiliser ces outils web pour le Scraping de données ? Les bibliothèques Python permettent de collecter les données conformes aux besoins de l’entreprise. En écrivant votre propre code, vous pouvez extraire plus de données. Ces dernières sont mieux formatées avec Python. BeautifulSoup, Selenium ou Scrapy sont les quelques librairies Python dédiées au WS.

Faire du WS avec BeautifulSoup

La bibliothèque Python BeautifulSoup est l’un des plus anciens outils de WS. Ici, le scraper peut être réalisé à l’aide de simples scripts. BeautifulSoup est un moyen facile à utiliser pour extraire des données ciblées d’une ou de plusieurs pages d’un site web. Cet outil open source est performant dans l’analyse des données XML et HTML. BeautifulSoup fonctionne souvent en combinaison avec la bibliothèque Requests qui se charge de l’extraction du code HTML de la page web.

Faire du WS avec Scrapy

Scrapy est une autre bibliothèque open source de Python. Capable d’extraire le code source HTML de plusieurs pages web en parallèle, Scrapy peut également collecter des informations des sites web via les API. Cette bibliothèque Python utilise la programmation orientée objet pour créer les web scrapers. Elle est recommandée pour l’extraction de gros volumes de données.

Faire du WS avec Selenium

Destiné au départ aux tests de sites internet, la bibliothèque open source Selenium peut être utilisée pour scraper avec Python. L’avantage de cet outil réside dans sa capacité à accéder aux contenus dynamiques d’une page web. Selenium peut fonctionner avec BeautifulSoup et Scrapy. Il fournit le code source HTML et confie l’analyse des données extraites aux deux autres logiciels de Web Scraping.

Le Web Scraping est-il légal ?

La pratique du Web Scraping est autorisée en France. Cependant, en droit français, l’activité de WS est régie par l’article L. 342-3 du code de la propriété intellectuelle. Il autorise l’extraction des données d’une page web lorsqu’elles font partie du domaine public. Collecter des données à des fins personnelles et stocker les informations extraites sur un document sont également admis. Et enfin, il est légal de faire du Scraping de données dans le cadre de l’enseignement et de la recherche.

Par ailleurs, l’utilisation d’éléments d’une page web collectés à l’aide d’un Web Scraper est soumise au RGPD (Règlement général sur la protection des données). Vous ne pouvez pas, par exemple, utiliser les données personnelles à des fins commerciales. La réglementation concernant la propriété intellectuelle protège également les créations originales. Ainsi, ce type de contenu et son code source ne doivent pas être copiés.

Quelles sont les dérives du scraping de données ?

Malgré les articles de loi qui encadrent le Web Scraping, les abus ne manquent pas. Ils sont commis par des fraudeurs qui utilisent de façon abusive la collecte des données web.

• Le plagiat de données est la première dérive constatée. Cette pratique de Web Scraping consiste à extraire les informations d’une page web pour générer du contenu sur son propre site.
• Certains hackers copient le code HTML de tout un site pour en créer un à l’identique. Avec de meilleurs prix, ils trompent les clients qui risquent de ne recevoir aucun des articles commandés.

Qu’est-ce que le Web Scraping malveillant ?

Le WS malveillant est une pratique qui porte préjudice au site web dont les données sont scrapées. En effet, grâce aux puissants outils de Data Scraping, il est possible d’envoyer un nombre important de requêtes vers une page d’un site internet pour extraire le code HTML ainsi qu’un maximum de données. Cette méthode peut générer des problèmes techniques au site scrapé.

Dans certains cas, le code Python écrit pour la collecte d’informations ne respecte pas les instructions du fichier robots.txt. Il inclut dans les données extraites celles à protéger. Ces éléments privés du site web risquent ensuite d’être publiés sur un autre site internet.

Comment protéger son site web contre le WS ?

Le Web Scraping permet à une entreprise d’extraire les données hébergées dans des sites web. En inversant les rôles, cette entreprise peut voir le contenu de ses pages web copié par des concurrents. Pour protéger le code source de son site internet, voici quatre mesures à mettre en place.

1. Bloquer les adresses IP suspectes ayant un comportement de scraper.
2. Mettre en place un fichier robots.txt pour empêcher l’accès à certaines données de la page web.
3. Demander aux hébergeurs web de filtrer les demandes d’accès à certaines pages HTML.
4. Utiliser un Captcha pour empêcher l’accès aux robots.

Le Web Scraping est un outil puissant pour accélérer la croissance d’une entreprise. Cette méthode est légale lorsqu’elle respecte le droit sur la propriété intellectuelle. Lors d’un projet de mise en œuvre du WS, veillez à ce que l’utilisation des données extraites ne nuise pas au site web scrapé.