Il existe plusieurs bibliothèques et frameworks Python pour extraire des données du Web. Tout le monde commence avec un outil particulier jusqu'à ce qu'il se rende compte qu'il pourrait ne pas convenir à son prochain projet. Bien qu'il soit très peu probable que vous utilisiez tous les outils Python dans un seul projet, vous devez savoir lesquels garder à portée de main dans votre boîte à outils de grattage Web.
Voici les meilleures bibliothèques, frameworks et autres outils Python qui vous aideront à récupérer des données sur le Web, sans effort.
1. Belle soupe
Commencer la liste avec la meilleure bibliothèque de grattage Web pour les débutants: Beautiful Soup. Il s'agit essentiellement d'un outil qui extrait des données de fichiers HTML et XML analysés en transformant le document en un objet Python.
La "beauté" de Beautiful Soup réside dans sa simplicité. Il est facile à configurer et vous pouvez
lancez-vous avec votre premier projet de web scraping dans quelques minutes. Beautiful Soup utilise une approche hiérarchique pour extraire les données d'un document HTML. Vous pouvez extraire des éléments à l'aide de balises, de classes, d'ID, de noms et d'autres attributs HTML.Cependant, attendre plus de Beautiful Soup serait aller trop loin. Il n'y a pas de prise en charge intégrée des middlewares et d'autres fonctionnalités avancées telles que la rotation de proxy ou le multi-threading. Avec Beautiful Soup, vous avez besoin de bibliothèques pour envoyer des requêtes HTTP, analyser le document téléchargé et exporter les informations extraites vers un fichier de sortie.
2. demandes
requests est sans aucun doute la bibliothèque Python la plus utilisée pour gérer les requêtes HTTP. L'outil est à la hauteur de son slogan: HTTP for Humans™. Il prend en charge plusieurs types de requêtes HTTP, allant de GET et POST à PATCH et DELETE. De plus, vous pouvez contrôler presque tous les aspects d'une demande, y compris les en-têtes et les réponses.
Si cela semble facile, rassurez-vous car les demandes s'adressent également aux utilisateurs avancés avec sa multitude de fonctionnalités. Vous pouvez jouer avec une requête et personnaliser ses en-têtes, télécharger un fichier sur un serveur à l'aide de POST et gérer les délais d'attente, les redirections et les sessions, entre autres.
Les requêtes sont généralement associées à Beautiful Soup lorsqu'il s'agit de scraping Web, car d'autres frameworks Python ont une prise en charge intégrée pour la gestion des requêtes HTTP. Pour obtenir le code HTML d'une page Web, vous devez utiliser des requêtes pour envoyer une requête GET au serveur, puis extraire les données textuelles de la réponse et les transmettre à Beautiful Soup.
3. Scrapy
Comme son nom l'indique, Scrapy est un framework Python permettant de développer des scrapers Web à grande échelle. C'est le couteau-suisse pour extraire des données du web. Scrapy gère tout, de l'envoi de requêtes et de la mise en œuvre de proxys à l'extraction et à l'exportation de données.
Contrairement à Beautiful Soup, le véritable pouvoir de Scrapy réside dans son mécanisme sophistiqué. Mais ne laissez pas cette complexité vous intimider. Scrapy est le framework de scraping Web le plus efficace de cette liste, en termes de vitesse, d'efficacité et de fonctionnalités. Il est livré avec des sélecteurs qui vous permettent de sélectionner des données à partir d'un document HTML à l'aide d'éléments XPath ou CSS.
Un avantage supplémentaire est la vitesse à laquelle Scrapy envoie les requêtes et extrait les données. Il envoie et traite les requêtes de manière asynchrone, et c'est ce qui le distingue des autres outils de scraping Web.
Outre les fonctionnalités de base, vous bénéficiez également de la prise en charge des middlewares, qui est un cadre de crochets qui injecte des fonctionnalités supplémentaires au mécanisme Scrapy par défaut. Vous ne pouvez pas supprimer des sites Web basés sur JavaScript avec Scrapy, mais vous pouvez utiliser des middlewares tels que scrapy-selenium, scrapy-splash et scrapy-scrapingbee pour implémenter cette fonctionnalité dans votre projet.
Enfin, lorsque vous avez terminé d'extraire les données, vous pouvez les exporter dans différents formats de fichiers; CSV, JSON et XML, pour n'en nommer que quelques-uns.
Scrapy est l'une des nombreuses raisons pour lesquelles Python est le meilleur langage de programmation pour tous ceux qui pratiquent le scraping Web. Configurer votre premier projet Scrapy peut prendre un certain temps, surtout si vous n'avez pas d'expérience avec les classes et les frameworks Python. Le flux de travail de Scrapy est séparé en plusieurs fichiers et pour les débutants, cela peut apparaître comme une complexité non sollicitée.
4. Sélénium
Si vous cherchez à récupérer du contenu dynamique rendu par JavaScript, alors Selenium est ce dont vous avez besoin. En tant que framework de test Web multiplateforme, Selenium vous aide à rendre HTML, CSS et JavaScript et à extraire ce qui est requis. Vous pouvez également imiter les interactions réelles des utilisateurs en codant en dur les actions du clavier et de la souris, ce qui change complètement la donne.
Selenium génère une instance de navigateur à l'aide du pilote Web et charge la page. Certains navigateurs populaires pris en charge par Selenium sont Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge, Apple Safari et Internet Explorer. Il utilise des localisateurs CSS et XPath, similaires aux sélecteurs Scrapy, pour rechercher et extraire le contenu des éléments HTML de la page.
Si vous n'êtes pas expérimenté avec Python mais que vous connaissez d'autres langages de programmation, vous pouvez utiliser Selenium avec C#, JavaScript, PHP, Perl, Ruby et Java.
La seule limitation est que depuis que Selenium lance un navigateur Web en arrière-plan, les ressources nécessaires pour exécuter le scraper augmentent considérablement, par rapport à Scrapy ou Beautiful Soup. Mais étant donné les fonctionnalités supplémentaires que Selenium apporte à la table, c'est tout à fait justifié.
5. urllib
La bibliothèque Python urllib est un outil simple mais essentiel à avoir dans votre arsenal de grattage Web. Il vous permet de gérer et de traiter les URL dans vos scripts Python.
Une application pratique appropriée d'urllib est la modification d'URL. Considérez que vous scrappez un site Web avec plusieurs pages et que vous devez modifier une partie de l'URL pour accéder à la page suivante.
urllib peut vous aider à analyser l'URL et à la diviser en plusieurs parties, que vous pouvez ensuite modifier et désanalyser pour créer une nouvelle URL. Bien que l'utilisation d'une bibliothèque pour analyser des chaînes puisse sembler exagérée, urllib est une bouée de sauvetage pour les personnes qui codent des scrapers Web pour le plaisir et ne veulent pas entrer dans le vif du sujet des structures de données.
De plus, si vous souhaitez examiner le fichier robots.txt d'un site Web, qui est un fichier texte contenant les règles d'accès pour le robot Google et d'autres scrapers, urllib peut également vous aider. Il est recommandé de suivre le robots.txt d'un site Web et de ne gratter que les pages autorisées.
6. Bibliothèques JSON, CSV et XML
Étant donné que Beautiful Soup ou Selenium n'ont pas de fonctionnalités intégrées pour exporter les données, vous auriez besoin d'une bibliothèque Python pour exporter les données dans un JSON, CSV ou fichier XML. Heureusement, il existe une pléthore de bibliothèques que vous pouvez utiliser pour y parvenir, et les plus élémentaires sont recommandées, à savoir json, csv et xml pour les fichiers JSON, CSV et XML, respectivement.
Ces bibliothèques vous permettent de créer un fichier, d'y ajouter des données, puis enfin d'exporter le fichier vers votre stockage local ou votre serveur distant.
7. Soupe Mécanique
Soupe mécanique? Est-ce une arnaque de Beautiful Soup bon marché? Non. Inspiré par Mécaniser et basé sur les requêtes Python et Beautiful Soup, MechanicalSoup vous aide à automatiser le comportement humain et à extraire les données d'une page Web. Vous pouvez le considérer à mi-chemin entre Beautiful Soup et Selenium. Le seul hic? Il ne gère pas JavaScript.
Bien que les noms soient similaires, la syntaxe et le flux de travail de MechanicalSoup sont extrêmement différents. Vous créez une session de navigateur à l'aide de MechanicalSoup et lorsque la page est téléchargée, vous utilisez les méthodes de Beautiful Soup comme trouver() et Trouver tout() pour extraire des données du document HTML.
Une autre caractéristique impressionnante de MechanicalSoup est qu'il vous permet de remplir des formulaires à l'aide d'un script. Ceci est particulièrement utile lorsque vous devez saisir quelque chose dans un champ (une barre de recherche, par exemple) pour accéder à la page que vous souhaitez récupérer. La gestion des demandes de MechanicalSoup est magnifique car elle peut gérer automatiquement les redirections et suivre les liens sur une page, vous évitant ainsi l'effort de coder manuellement une section pour ce faire.
Puisqu'il est basé sur Beautiful Soup, les inconvénients de ces deux bibliothèques se chevauchent considérablement. Par exemple, aucune méthode intégrée pour gérer la sortie des données, la rotation du proxy et le rendu JavaScript. Le seul problème de Beautiful Soup auquel MechanicalSoup a remédié est la prise en charge de la gestion des requêtes, qui a été résolue en codant un wrapper pour la bibliothèque de requêtes Python.
Web Scraping en Python simplifié
Python est un langage de programmation puissant pour gratter le Web, sans aucun doute, mais les outils utilisés ne sont qu'une partie du problème. Le problème le plus important auquel les gens sont confrontés lors du codage d'un scraper est l'apprentissage de la hiérarchie des documents HTML.
Comprendre la structure d'une page web et savoir localiser rapidement un élément est indispensable si vous souhaitez développer des scrapers web avancés.