Guide complet sur le web scraping avec AWS

AWS simplifie complètement le web scraping. Vous n’avez plus besoin de gérer les serveurs ou les scripts qui plantent.

Tout s’automatise et vous pouvez gérer de grosses quantités de données sans stress.

Quel est le rôle d’AWS dans le web scraping ?

the web scraping allows récupérer automatiquement des données sur des sites web pour les analyser ou les réutiliser.

⚠ Mais attention, ce n’est pas toujours simple. Gérer des millions de pages, éviter les blocages et assurer la fiabilité peut vite devenir un vrai casse-tête.

✅ C’est là qu’AWS (Amazon Web Services) intervient. Cette plateforme cloud d’Amazon simplifie le web scraping en automatisant la gestion des serveurs. En surmontant les défis techniques, elle garantit aussi que tout fonctionne de manière stable et sécurisée, même avec des volumes massifs de données.

Voici quelques points qui confirment que AWS est une solution idéale pour le web scraping :

• 🔥 Scalabilité : la plateforme peut monter automatiquement en charge pour gérer des millions de requêtes sans interruption.
• 🔥 Reliability : les services gérés d’AWS minimisent les risques de panne et assurent un fonctionnement continu.
• 🔥 Coût-efficacité : grâce au modèle de paiement à l’utilisation (pay-as-you-go), vous ne payez que ce que vous consommez.
• 🔥 Security : AWS met en place des mesures de sécurité pour protéger les données.

Quels sont les services pertinents d’AWS ?

AWS propose une large gamme de services adaptés à différents besoins de web scraping.

• Calculation

➡ AWS Lambda : pour les petites tâches.

➡ Amazon EC2 : pour les processus longs ou gourmands en ressources.

• Storage

➡ Amazon S3 : pour stocker les données brutes, les fichiers ou les résultats de scraping en toute sécurité.

➡ Amazon DynamoDB : pour les données structurées nécessitant des lectures/écritures rapides.

• Orchestration

➡ AWS Step Functions : pour gérer des flux de travail complexes.

• Autres services

➡ Amazon SQS : pour gérer les files d’attente de requêtes et organiser le traitement des données.

➡ AWS IAM : pour gérer les accès.

Comment construire un scraper serverless avec AWS Lambda ?

With AWS Lambda, vous n’avez pas à gérer le serveur. C’est AWS qui gère toute l’infrastructure (scalabilité, disponibilité, maintenance). Vous n’avez plus qu’à fournir votre code et la configuration.

Suivez le tuto suivant pour construire un scraper serverless avec AWS Lambda.

1. Architecture de base d’un scraper serverless

Pour commencer, il faut visualiser comment les différents services AWS vont travailler ensemble.

• Choisir le déclencheur

C’est l’élément qui décide quand votre code doit s’exécuter. Vous avez CloudWatch and EventBridge.

• Choisir le compute

C’est l’endroit où votre code s’exécute dans le cloud. Lambda pour des tâches courtes et épisodiques, EC2/Fargate si le travail est long ou lourd.

• Choisir le stockage

C’est l’espace de stockage dans lequel votre scraper dépose les résultats. S3 pour des fichiers JSON/CSV/bruts, DynamoDB si vous avez besoin d’accès rapides et structurés.

✅ En gros, le déclencheur active Lambda, Lambda exécute le scraping et les données sont stockées dans S3.

2. Préparation de l’environnement

Avant de coder, il faut donner à AWS les autorisations et un espace de stockage.

• Créer un rôle IAM (les permissions)

1. Allez dans la console AWS > IAM > Rôles.
2. Créez un rôle dédié à Lambda.
3. Donnez-lui deux permissions essentielles : AWSLambdaBasicExecutionRole pour envoyer les logs vers CloudWatch et une permission S3 pour écrire les fichiers dans votre bucket.

• Créer un bucket S3 (le stockage des résultats)

1. Allez dans la console AWS > S3.
2. Créez un bucket.
3. Gardez les paramètres de sécurité activés.

✅ Avec tout ça, vous avez donné à Lambda le droit d’écrire dans S3 et vous avez un endroit où stocker vos données.

3. Le code Python pour AWS Lambda

Maintenant, vous pouvez écrire un petit scraper en Python, avec une bibliothèque simple comme Requests. Ce script va récupérer une page et stocker le résultat dans S3.

• Exemple de code simple (avec requests) :  

import json
import boto3
import requests
import os
from datetime import datetime

s3_client = boto3.client('s3')

def lambda_handler(event, context):
    # URL à scraper (ici un exemple simple)
    url = "https://example.com"
    response = requests.get(url)

    # Vérification du statut
    if response.status_code == 200:
        # Nom du fichier (avec timestamp pour éviter les collisions)
        filename = f"scraping_{datetime.utcnow().isoformat()}.html"
        
        # Envoi dans S3
        s3_client.put_object(
            Bucket=os.environ['BUCKET_NAME'],  # à définir dans vos variables d’environnement Lambda
            Key=filename,
            Body=response.text,
            ContentType="text/html"
        )
        
        return {
            'statusCode': 200,
            'body': json.dumps(f"Page sauvegardée dans {filename}")
        }
    else:
        return {
            'statusCode': response.status_code,
            'body': json.dumps("Erreur lors du scraping")
        }

➡ requests permet de récupérer le contenu de la page web.
➡ boto3 est la bibliothèque officielle pour communiquer avec AWS

• Gestion des dépendances (requests ou Scrapy)

Lambda ne fournit pas requests ou Scrapy par défaut, donc vous avez deux options :

👉 Créer un package ZIP

1. Créez un dossier sur votre machine :

mkdir package && cd package
pip install requests -t .

2. Ajoutez votre fichier lambda_function.py dans ce dossier.
3. Compressez le tout en .zip et uploadez-le dans Lambda.

👉 Utiliser les couches Lambda Layers

1. Vous créez une couche Lambda qui contient Requests (ou Scrapy si vous voulez du scraping plus avancé).
2. Vous attachez cette couche à votre fonction Lambda.

Advantage : c’est plus propre si vous réutilisez les mêmes dépendances dans plusieurs fonctions.

4. Déploiement et test

Il reste à mettre votre code en ligne et vérifier qu’il fonctionne.

• Uploader le code dans Lambda

1. Connectez-vous à la console AWS et allez dans le service Lambda.
2. Click on Create functionthen select Author from scratch.
3. Donnez un nom à votre fonction (exemple : scraper-lambda) et choisissez le runtime Python 3.12 (ou la version que vous utilisez).
4. Associez le rôle IAM que vous avez créé avec permissions S3 + CloudWatch.
5. In the Codedselect the Upload from, then .zip file et importez votre fichier lambda_package.zip (celui qui contient votre code et les dépendances comme requests).
6. Ajoutez une variable d’environnement : BUCKET_NAME = nom de votre bucket S3.
7. Click on Save pour sauvegarder votre fonction.

• Tester la fonction 

1. Dans votre fonction Lambda, cliquez sur Test.
2. Créez un nouvel événement de test avec un petit JSON, par exemple :

{
"url": "https://example.com"
}

3. Click on Savethen on Test pour exécuter la fonction.
4. In the Logs, vérifiez le statut : vous devez voir un code 200 si tout s’est bien passé.
5. Allez dans votre bucket S3 : vous devrez voir apparaître un fichier scraping_xxxx.html.

Quelles sont les solutions pour le web scraping à grande échelle ?

Pour des millions de pages à collecter, il faut une infrastructure solide. AWS propose plusieurs outils qui permettent notamment de monter en puissance.

1. Utiliser Scrapy et AWS Fargate/EC2

Scrapy est parfait pour les projets complexes. Il vous permet d’écrire votre code de scraping. Mais par défaut, votre scraper tourne sur votre ordinateur, ce qui est vite limité.

AWS Fargate permet alors de lancer votre scraper Scrapy dans des conteneurs Docker sans jamais gérer un serveur. C’est essentiel pour scaler automatiquement.

Amazon EC2 aussi est une alternative si vous voulez plus de contrôle sur votre environnement.

✅ En gros, pour conteneuriser un scraper Scrapy :

• ✔ Vous créez votre scraper Scrapy.
• ✔ Vous le mettez dans un conteneur Docker.
• ✔ Vous déployez ce conteneur avec Fargate pour qu’il s’exécute automatiquement à grande échelle.

2. Architecture de scraping distribuée

You can use Amazon SQS (Simple Queue Service). Il sert à gérer une file d’attente d’URLs à scraper. Il vous suffit de mettre toutes vos URLs dans SQS, puis plusieurs fonctions Lambda ou plusieurs conteneurs (sur EC2 ou Fargate) récupèrent ces URLs en parallèle pour lancer le scraping.

This allows you to répartir le travail tout en avançant en même temps.

3. Gérer les proxys et les requêtes bloquées

Il faut savoir que beaucoup de sites bloquent les scrapers en détectant trop de requêtes ou en filtrant certaines adresses IP.

Les solutions sont alors :

• The rotation d’adresses IP via AWS ou des services spécialisés.
• L’utilisation de proxys tiers as Bright Data Where ScrapingBee qui gèrent automatiquement la rotation et l’anti-blocage.

Quelles sont les solutions aux problèmes courants du web scraping avec AMS ?

Les obstacles ne sont jamais très loin lorsqu’il s’agit de web scraping : erreurs de réseau, blocages, coûts imprévus, etc. L’avantage, c’est qu’AWS propose déjà des outils pour diagnostiquer et corriger ces problèmes rapidement.

Analyser les journaux avec Amazon CloudWatch

Quand une fonction Lambda ou une instance EC2 échoue, il est difficile de savoir d’où vient l’erreur sans visibilité.

✅ Solution avec Amazon CloudWatch : tous les logs sont centralisés et consultables. Vous pouvez y repérer les erreurs fréquentes comme :

• Timeouts (la requête a mis trop de temps).
• Erreurs 403 Forbidden (le site bloque votre scraper).
• Erreurs 429 Too Many Requests (trop de requêtes envoyées).
• Manque de mémoire ou dépendances manquantes dans Lambda.

💡 Configurer des alertes CloudWatch pour être averti automatiquement dès qu’une erreur revient trop souvent.

Gestion des erreurs de requêtes

Un scraper peut planter complètement si une seule requête ne passe pas.

✅ Utiliser la gestion d’erreurs en Python avec try...except. Cela empêche le programme de s’arrêter brutalement.

✅ Stratégies de ré-essai (retries) :

• Réessayer après un court délai, puis augmenter progressivement le temps d’attente (exponential backoff).
• Alterner entre plusieurs proxys si une IP est bloquée.
• Ajuster la fréquence des requêtes pour passer sous le radar.

Suivi des coûts

Un scraper mal optimisé peut générer des milliers d’appels Lambda ou faire tourner une grosse instance EC2 inutilement. Cela entraîne des coûts bien plus élevés que prévu.

✅ Solution avec AWS Billing : surveiller la consommation de chaque service (Lambda, EC2, S3, proxies).

✅ Conseils d’optimisation :

• Pour Lambda : réduire la mémoire ou limiter la durée d’exécution.
• Pour EC2 : choisir des instances adaptées ou utiliser des Spot Instances (moins chères, mais interrompues à tout moment).
• Activer des alertes budgétaires AWS pour être averti avant de dépasser un seuil.

FAQs

Le web scraping avec AWS est-il légal ?

Ça dépend.

The legality of web scraping varie selon le pays, les données collectées et l’usage que vous en faites. Certains sites interdisent aussi le scraping dans leurs conditions.

Quelle est la meilleure approche pour le web scraping avec AWS ?

Tout dépend de votre projet :

• AWS Lambda : pour des petits scrapers rapides.
• EC2 : pour des projets plus lourds.
• Fargate : pour du scraping distribué.

Puis-je utiliser Selenium sur AWS Lambda pour le web scraping ?

👉 Oui, mais c’est plus complexe.

Selenium ou d’autres navigateurs headless comme Puppeteer sont essentiels pour faire du scraping en Javascript. Toutefois, leur configuration sur Lambda demande des optimisations (taille du package, gestion des dépendances).

Comment puis-je éviter de me faire bloquer par un site web sur AWS ?

Les sites peuvent détecter les scrapers et bloquer les requêtes. Voici donc quelques tactiques courantes pour réduire les risques :

• ✔ Modifier régulièrement le User-Agent.
• ✔ Ajouter des délais aléatoires entre les requêtes.
• ✔ Utiliser des proxies rotatifs.
• ✔ Éviter d’envoyer trop de requêtes en même temps depuis la même IP.

Comment intégrer les données scrapées dans une base de données ?

Une fois les données collectées, vous pouvez les insérer dans une base relationnelle comme Amazon RDS (MySQL, PostgreSQL, etc.).

La bonne pratique est de nettoyer et de structurer les données avant insertion, puis d’automatiser l’intégration via un script Python ou un pipeline. Cela garantit une base propre et prête à être exploitée.

👌 Bref, en combinant la puissance d’AWS and the game's bonnes pratiques du scraping, vous pouvez extraire des données efficacement et en toute sécurité. N’hésitez pas à partager votre expérience en commentaire !