Web Scraping definition steps and goals

1. WEB SCRAPING

2. 01
02
03
04
05
INTRODUCTION AU WEB SCRAPING
POURQUOI LE WEB SCRAPING?
UTILISATION DE PYTHON ET BEAUTIFULSOUP POUR
LE WEB SCRAPING
ÉTAPES DU PROCESSUS DE WEB SCRAPING
UTILISATION ANACONDA ET JUPYTER POUR LE WEB
SCRAPING

3. INTRODUCTION
Le Web Scraping, également connu sous le nom
d'extraction de données web, est une technique
permettant d'extraire automatiquement des
informations à partir de sites Web. Il permet de
collecter des données telles que du texte, des
images, des liens et d'autres éléments à partir de
pages web de manière systématique et rapide.
Web scraping
?

4. POURQUOI LE WEB SCRAPING?

5. VOICI QUELQUES RAISONS POUR LESQUELLES
LE WEB SCRAPING EST SI UTILE
Accès à des données précieuses et volumineuses
Le Web Scraping permet de collecter ces données à grande
échelle, ce qui permet d'obtenir une vue d'ensemble et des
informations détaillées
Automatisation de la collecte d'informations
• Le Web Scraping automatise le processus de collecte de
données en extrayant les informations directement à partir
des sites Web.
• Cela permet d'économiser un temps précieux et d'éliminer
les tâches manuelles fastidieuses.

6. Extraction de données structurées
• Le Web Scraping permet d'extraire des données structurées
à partir de sites Web, telles que des listes de produits, des
avis clients, des informations de contact, etc.
• Ces données peuvent être analysées, agrégées et utilisées
dans diverses applications.
Recherche et analyse
• Le Web Scraping facilite la recherche et l'analyse en
fournissant un accès rapide et automatisé à des données
spécifiques.

7. QUELS SONT LES PRINCIPAUX CAS
D'UTILISATION DU WEB SCRAPING ?

9. Généralement, la collecte de données sur le web est utilisée par les personnes et les
entreprises qui veulent utiliser la vaste quantité de données disponibles sur le web
pour prendre des décisions plus intelligentes.

11. UTILISATION DE PYTHON ET
BEAUTIFULSOUP POUR LE WEB SCRAPING

12. Python est réputé pour sa simplicité et sa lisibilité, ce qui le rend
accessible même aux débutants en programmation.
Il offre une syntaxe concise et compréhensible, ce qui facilite le
développement et la maintenance du code.
Langage polyvalent et facile à apprendre
Vaste écosystème de bibliothèques
Facilité d'installation et de configuration
Intégration avec d'autres technologies

13. -
Scrapy
-
BeautifulSoup
-Pyspider
-Requests
-Selenuim
Les libraires Python pour le web
scraping

14. • BeautifulSoup est une bibliothèque Python
qui facilite le parsing et l'extraction de
données à partir de documents HTML et XML.
• Elle fournit des fonctionnalités avancées
pour naviguer dans la structure du document
et extraire les informations souhaitées.
• requests-html est une bibliothèque Python qui
simplifie l'accès au contenu des pages Web.
• Elle permet de récupérer facilement le contenu
HTML d'une page Web, d'effectuer des requêtes
HTTP avancées et de manipuler le contenu
dynamique généré par JavaScript.
BeautifulSou
p
requests-
html

15. UTILISATION Anaconda et Jupyter
pour le Web Scraping

18. En utilisant Anaconda et Jupyter, vous bénéficiez d'un
environnement de développement puissant, de bibliothèques
préinstallées et d'une interface interactive pour faciliter
l'exploration des données et le développement de vos projets
de Web Scraping.

19. ÉTAPES DU PROCESSUS
DE WEB SCRAPING

20. COLLECTE DES DONNÉES :
EXTRACTION DES DONNÉES :
•
•
•

21. NETTOYAGE ET PRÉTRAITEMENT DES DONNÉES :
•
•
•
STOCKAGE ET UTILISATION DES DONNÉES :

22. RÉALISATION