En informatique, le こすり désigne le processus d’extraction automatique de données en ligne, qu’il s’agisse d’un site web, d’un document ou d’une base de données. Ces données peuvent ensuite être analysées, réutilisées ou stockées pour différents usages.
Quelle est la différence entre web scraping et data scraping ?
Le terme scraping est souvent utilisé comme synonyme de web scraping, mais il existe une nuance importante.
- 🟢 ウェブ・スクレイピング : il se concentre sur l’extraction de données issues de sites internet. Par exemple, collecter des prix ou des informations des produits en ligne. C’est un cas particulier du scraping, limité au web.
- 🟢 Data scraping ou scraping de données : plus large, il englobe l’extraction de données depuis d’autres sources que le web, comme des API, des documents PDF, des fichiers CSV ou encore des bases de données.
En résumé, le web scraping est une branche spécifique du data scraping.
Quelles sont les utilisations concrètes du web scraping ?
Le scraping a de multiples utilisations, en France comme ailleurs, et touche différents domaines.
- 🔥 Veille concurrentielle : surveiller les prix et le contenu des fiches produits chez les concurrents comme sur Amazon. Dans ce cas, on parle de アマゾンでウェブスクレイピング.
- 🔥 Analyse de marché et recherche académique : collecter des données utiles pour les études, les articles académiques ou les rapports d’entreprises.
- 🔥 Génération des leads : récupérer des coordonnées comme l’adresse email d’un utilisateur grâce à des annuaires professionnels ou des réseaux sociaux comme LinkedIn. Cela concerne le LinkedInのウェブ・スクレイピング.
- 🔥 コンテンツ・アグリゲーション : réunir automatiquement des articles de presse ou de blogs afin de créer une plateforme d’informations.
Quelles sont les différentes techniques et outils de web scraping ?
Il existe plusieurs méthodes et outils de web scraping.
Pour les méthodes, on cite :
- ✅ Le scraping manuel : copier-coller des données depuis une page web. C’est simple, mais cela prend du temps et reste peu pratique.
- ✅ Le scraping automatisé :
- プログラミング : utilisation de langages comme Python (BeautifulSoup ou Scrapy) ou encore Node.js (Puppeteer). Ces bibliothèques permettent de traiter de grandes bases de données et d’analyser des informations à partir de nombreuses pages web.
- Logiciels sans code/low-code : ce sont des solutions qui permettent de faire du scraping sans avoir à coder, comme avec ブライトデータ.
Pour les outils, il y a :
- ✔ Les bibliothèques de code comme Scrapy ou BeautifulSoup pour Python : BeautifulSoup pour extraire des données précises et Scrapy pour gérer de multiples sites web.
- ✔ Les frameworks comme Scrapy qui est un outil complet pour automatiser des requêtes et remplir une base de données.
- ✔ Les outils visuels なので オクトパース. Il est très utile pour analyser le contenu de sites sans compétences avancées.
🎯 Un point important à retenir également du scraping en informatique, c’est qu’il présente quelques limites.
Le scraping peut généralement être mis en place facilement. Mais il faut savoir que certains sites vérifient et bloquent les bots. Vous devez donc adapter votre programme ou passer par des proxys (réseaux io) pour continuer l’extraction de données.
Par exemple, Google limite le nombre de requêtes automatiques. De même, certains sites web précisent dans leurs conditions d’utilisation que la collecte automatiques n’est pas autorisée.
ウェブスクレイピングは合法か？
The ウェブ・スクレイピングの合法性 dépend de quelques points :
- ➡ Les conditions d’utilisation des sites.
- ➡ Le type de données et l’usage prévu.
- ➡ Le cadre juridique du pays où est basé le site et celui où se trouve la personne qui scrape.
👉 En somme, le ウェブスクレイピング ne se limite plus à extraire des données. Il devient un levier stratégique pour anticiper les tendances, nourrir l’innovation et automatiser la prise de décision.
💬 La question n’est donc plus “faut-il faire du scraping ?”, mais “comment l’exploiter intelligemment et légalement ?”. Et vous, avez-vous déjà essayé le ウェブスクレイピング ?
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