Projets de récupération de données sur le Web : Des idées pour tous les niveaux de compétence

En tant qu'analyste de données, je dirais que la maîtrise des projets de web scraping peut débloquer de nombreuses applications pratiques pour la collecte de données, la recherche et l'automatisation. En fait, le commerce électronique, la recherche, le marketing et la finance sont demandeurs de compétences dans le domaine du web-scraping. Tous ces secteurs peuvent faire appel à un web-scraper compétent pour effectuer des analyses importantes qui éclairent les décisions du marché, telles que les stratégies de tarification et les prévisions de tendances.

Dans ce guide, je vais vous recommander quelques bonnes idées pour des projets de web scraping. Ces idées de projets vont de pair avec nos cours de Web Scraping in Python et de Web Scraping in R, car ils constituent un excellent moyen de commencer à construire un portfolio pour les employeurs.

Projets de récupération de données sur le Web pour les débutants

Il est intéressant et utile de gérer des projets de "web scraping" si vous souhaitez acquérir des compétences en matière d'extraction de données. Si vous êtes un praticien des données en herbe, commencer par des projets de niveau débutant vous permettra de prendre confiance en vos compétences. Vous trouverez ci-dessous des projets de "web scraping" simples mais pratiques, faciles à mettre en œuvre et offrant des applications concrètes.

Projet de comparaison des prix

Dans le cadre d'un projet de comparaison de prix, vous pouvez récupérer des données sur les produits à partir de sites de commerce électronique afin de suivre l'évolution des prix au fil du temps. Ce projet consiste à extraire des informations telles que les noms de produits, les prix et les descriptions de plusieurs sites web. Les utilisateurs peuvent trouver les meilleures offres en comparant les prix de différents magasins en ligne. Ce projet serait utile pour les achats personnels et à des fins professionnelles, comme l'optimisation des achats de stocks ou l'analyse de la concurrence.

Par exemple, vous pouvez extraire des données sur les produits à partir de sites tels qu'Amazon et eBay et stocker les informations dans un format structuré. À l'aide de ces données, vous pouvez créer un script qui vous alerte lorsque le prix d'un produit passe en dessous d'un certain seuil, ce qui vous permet d'obtenir des informations en temps réel sur les fluctuations de prix.

Agrégateur de nouvelles

Un projet d'agrégateur d'actualités consiste à récupérer les titres et les articles de différents sites web d'actualités et à les compiler dans un flux unique. Ce projet vous permettra de vous entraîner à extraire des données structurées telles que les titres d'articles, les dates de publication et les URL d'articles à partir de sites d'actualités.

Les données en temps réel sont importantes pour l'agrégation d'informations, car les utilisateurs peuvent rester informés grâce à des mises à jour opportunes. Dans ce projet, vous pourriez récupérer des sites web tels que CNN, BBC ou d'autres sources d'informations et stocker les données dans un format structuré tel que MongoDB pour une analyse ultérieure. Des outils tels que Newspaper3k et Scrapy sont couramment utilisés pour la récupération et l'analyse d'articles en ligne.

Collecte de données météorologiques

Ce projet consiste à récupérer des données météorologiques telles que la température, l'humidité, la vitesse du vent et les prévisions sur des sites web tels que Weather.com ou AccuWeather. En utilisant les données extraites, vous pouvez créer une application personnalisée qui affiche des mises à jour météorologiques en temps réel adaptées à différents besoins.

Par conséquent, ce projet peut être utilisé dans différents cas, par exemple pour alerter les utilisateurs en cas de conditions météorologiques difficiles, aider les voyageurs à planifier leurs déplacements ou aider les agriculteurs à prendre des décisions dans le domaine de l'agriculture. Lorsque le scraping n'est pas possible en raison des restrictions imposées par le site, vous pouvez utiliser BeautifulSoup, Selenium ou des API telles que l'API OpenWeatherMap. 

Projets intermédiaires de récupération de données sur le Web

Pour les développeurs qui cherchent à améliorer leurs compétences en matière de scraping web, une approche appropriée consiste à s'attaquer à des projets comportant un contenu dynamique, des interactions avec l'utilisateur et des ensembles de données plus importants. Ces projets de niveau intermédiaire sont plus complexes mais très pratiques et devraient vous inciter à mieux comprendre le web scraping.

Analyse des sentiments dans les médias sociaux

Ce projet consiste à récupérer des messages ou des commentaires sur des sites de médias sociaux tels que X (anciennement Twitter), Reddit ou Facebook. Le scraping est généralement suivi d'une analyse des sentiments à l'aide du traitement du langage naturel (NLP). Le projet vise à analyser les sentiments autour de sujets ou de marques spécifiques. 

Les professionnels du commerce et du marketing utilisent l'analyse des sentiments sur les médias sociaux pour obtenir des informations sur le comportement des consommateurs et leur perception de certaines marques. Les professionnels du marketing peuvent également utiliser ces informations pour identifier les tendances émergentes, ce qui les aide à prendre des décisions commerciales fondées sur des données.

Consultez notre tutoriel sur Snscrape Tutorial : How to Scrape Social Media with Python pour apprendre à obtenir des données et à les préparer pour l'analyse. Le tutoriel Web Scraping & NLP in Python montre également comment utiliser le NLP pour l'analyse des sentiments.

Suivi des prix des vols

Le projet de suivi des prix des vols consiste à récupérer les prix des billets sur des sites web tels que Google Flights afin de surveiller les fluctuations des tarifs aériens. À l'aide des données récupérées, vous pouvez créer un système qui informe les utilisateurs lorsqu'un prix baisse pour des billets d'avion ou des itinéraires spécifiques. 

Étant donné que le système de suivi des prix des vols fait appel à l'exploration du web en temps réel, vous pouvez mettre en place des alertes automatisées par courrier électronique à l'aide de services tels que SMTP ou d'API comme Twilio SendGrid pour avertir les utilisateurs lorsque les vols qu'ils désirent deviennent moins chers.

Analyse des concurrents

L'analyse de la concurrence consiste à récupérer des données relatives au référencement sur les sites web des concurrents, telles que les liens retour et le classement des mots clés. Grâce à cette comparaison, les entreprises peuvent utiliser ces données pour affiner leurs stratégies de marketing numérique, en se concentrant sur l'optimisation des mots clés, la création de contenu et l'établissement de liens retour afin de surpasser leurs concurrents dans les classements des moteurs de recherche.

Des outils comme Ahrefs, SEMrush et Ubersuggest proposent des API qui peuvent vous aider à collecter légalement et efficacement des données sur vos concurrents.

Projets avancés de récupération de données sur le Web

Si vous êtes un développeur avancé et que vous vous concentrez sur des projets d'extraction de données à grande échelle, la gestion des mesures anti-scraping et l'intégration de l'apprentissage automatique sont importantes pour débloquer les scénarios du monde réel. Voici quelques projets avancés de web scraping que vous devriez essayer.

Analyse du marché immobilier

Ce projet consiste à récupérer des annonces immobilières sur des sites web tels que Realtor.com afin d'analyser les tendances du marché du logement. Vous pouvez collecter des données telles que le prix des biens, la superficie, l'emplacement et d'autres caractéristiques telles que le nombre de chambres et de salles de bain. Le principal défi d'un tel projet est de collecter des données à partir de sites web dotés de mesures anti-scraping, ce qui nécessite des outils tels que des proxys rotatifs ou des services tels que ScraperAPI ou Zyte.

À l'aide des données collectées, vous pouvez former des modèles d'apprentissage automatique, tels que des régressions linéaires ou des arbres de décision, pour prédire les prix de l'immobilier sur la base de données historiques. Ce projet sera utile aux professionnels de l'immobilier, aux investisseurs et aux particuliers qui cherchent à prendre des décisions fondées sur des données sur le marché du logement.

Analyse du cours des actions

Dans ce projet, vous récupérerez des données sur les cours des actions sur des sites financiers tels que Yahoo Finance ou Google Finance et vous les utiliserez pour construire des modèles d'apprentissage automatique afin de prédire les tendances des actions. Le défi de ce projet est de traiter des données en temps réel, ce qui nécessite des recherches régulières et la gestion d'un flux constant d'informations.

Ce projet nécessite une expertise technique et une connaissance approfondie des marchés financiers, notamment des cours des actions et des indicateurs financiers tels que le volume des transactions, la capitalisation boursière et les indicateurs de performance des entreprises. Les modèles d'apprentissage automatique aideront les investisseurs et les traders à prendre des décisions sur la base des prix prédits des actions. Une bibliothèque largement utilisée à cet effet est yfinance, qui fournit un accès programmatique aux données de Yahoo Finance.

Moteur de recommandation de recettes

Ce projet consiste à récupérer des données de recettes sur des sites web de cuisine tels que AllRecipes ou Epicurious afin de créer un moteur de recommandation personnalisé. Vous pouvez collecter des données telles que les ingrédients, les méthodes de cuisson, les temps de préparation et les étiquettes alimentaires telles que végétalien ou sans gluten.

À l'aide des données collectées, vous pouvez élaborer des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer un moteur de recommandation personnalisé. Les utilisateurs peuvent ensuite saisir les ingrédients qu'ils ont sous la main, et le système leur recommande des recettes qui correspondent à ces ingrédients.

Considérations éthiques et juridiques relatives à l'extraction de données sur le web (Web Scraping)

Voici quelques-unes des principales considérations à prendre en compte lors de l'extraction de données d'un site web, mais n'oubliez pas que cette liste n'est pas exhaustive.

Respecter le fichier robots.txt

De nombreux sites web contiennent un fichier robots.txt qui précise les parties interdites aux robots d'indexation. Si vous ne regardez pas le fichier ou ignorez ce qu'il contient, il risque de surcharger les serveurs du site web ou de récupérer des informations sensibles que le propriétaire du site souhaite protéger. Il est donc important de vérifier et de respecter le fichier robots.txt de tout site web que vous avez l'intention de récupérer afin d'éviter les problèmes et les conflits.

Éviter les demandes excessives au serveur

L'envoi d'un trop grand nombre de requêtes dans un court laps de temps peut surcharger le serveur d'un site web, entraînant une lenteur des performances ou des temps d'arrêt pour les autres utilisateurs. En outre, les demandes excessives peuvent même nuire à la réputation d'un site web, ce qui peut entraîner des poursuites judiciaires.

Pour éviter les problèmes, vous pouvez fixer des intervalles appropriés entre les demandes et utiliser la limitation du débit. Si vous envisagez de collecter de grands ensembles de données sur des sites, contactez les propriétaires de ces sites pour obtenir leur autorisation.

Respecter les lois sur la confidentialité des données

La confidentialité des données est une préoccupation majeure dans le domaine du web scraping, notamment en raison de réglementations telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe et le California Consumer Privacy Act (CCPA) aux États-Unis. Pour éviter les conséquences juridiques, évitez de récupérer sans autorisation des informations sensibles telles que les adresses électroniques, les numéros de téléphone ou les numéros de sécurité sociale. Certaines informations seront interdites en raison de la juridiction dans laquelle vous vous trouvez, indépendamment de l'autorisation.

Ce qui peut mal se passer dans votre projet de Web Scraping

Il est fréquent de rencontrer des difficultés lors du scraping de sites web, en particulier ceux dont l'accès est restreint. Voici quelques-unes des questions qui se posent et la manière de les traiter.

Gestion des CAPTCHA et du blocage des adresses IP

Les sites web mettent en œuvre des CAPTCHA et le blocage des adresses IP comme mesures de sécurité pour limiter le "web scraping". Les CAPTCHA font la différence entre les utilisateurs humains et les robots, tandis que le blocage d'IP se produit lorsqu'un site détecte un trop grand nombre de requêtes provenant de la même adresse IP dans un court laps de temps, la signalant comme potentiellement nuisible.

Si vous êtes confronté à ce problème, mettez en œuvre les solutions suivantes pour réussir le web scraping.

• Procurations tournantes : L'utilisation de proxys rotatifs pour répartir vos demandes sur plusieurs adresses IP rend plus difficile la détection de votre activité de scraping par les sites web sur la base de schémas IP.
• Navigateurs sans tête : L'exécution d'un navigateur en mode "headless" (sans interface graphique) vous permet d'explorer des sites qui reposent sur les interactions de l'utilisateur, ce qui réduit les risques de détection.
• Services de résolution de CAPTCHA : Pour contourner les CAPTCHA, utilisez des services tiers de résolution de CAPTCHA tels que AntiCaptcha. Ces services utilisent l'automatisation pour interpréter les CAPTCHA et renvoyer la solution, ce qui permet à votre script de poursuivre le scraping.

Récupérer du contenu dynamique

De nombreux sites web modernes utilisent JavaScript pour charger le contenu de manière dynamique, ce qui signifie que les données que vous souhaitez peuvent ne pas apparaître dans le code source HTML tant que la page n'a pas été entièrement rendue. Si vous souhaitez extraire des données de ces sites web, envisagez les solutions suivantes.

• Sélénium : Selenium est un outil essentiel pour le scraping de contenu rendu JavaScript car il peut interagir avec la page web comme un véritable utilisateur, ce qui le rend parfait pour le scraping de sites web qui requièrent JavaScript pour afficher le contenu.
• API : Parfois, les sites web exposent leurs données par le biais d'API cachées appelées par le JavaScript exécuté sur le site. Vous pouvez directement extraire des données de ces API, sans avoir à rendre la page entièrement.

Outils d'analyse du Web pour votre projet

Pour collecter des données à partir de sites web, vous pouvez utiliser différents outils de scraping web. L'utilisation de chaque outil dépend de la complexité et des exigences du projet. Voici quelques-uns des outils les plus couramment utilisés.

BelleSoupe

BeautifulSoup est une bibliothèque Python utilisée pour analyser et naviguer dans les documents HTML et XML. Il est particulièrement adapté aux tâches simples de "web scraping" lorsque la structure du site web est statique et que les données peuvent être facilement extraites de la source HTML. BeautifulSoup est adapté à de petits projets tels que le scraping de blogs, de sites d'information ou de données de commerce électronique où les pages chargent du contenu en HTML simple. Nous avons un tutoriel si vous souhaitez vous entraîner avec cette bibliothèque : Scraping Reddit avec Python et BeautifulSoup 4.

Ferraille

Scrapy est un puissant framework open-source de web scraping et de crawling conçu pour les projets à grande échelle. Il peut prendre en charge des tâches complexes, telles que l'exploration de plusieurs pages et le suivi de liens au sein d'un site web. Cet outil convient à des projets plus importants et plus complexes tels que le scraping de sites de commerce électronique, la construction de crawlers ou le scraping d'une série de pages liées (par exemple, le scraping de sites web entiers).

Sélénium

Selenium est un outil d'automatisation du navigateur pour le web scraping lorsque JavaScript est impliqué. Il vous permet de simuler un utilisateur réel en interagissant avec la page web, ce qui le rend idéal pour l'exploration de sites web au contenu dynamique. Selenium est utile lorsque vous scrapez des sites web à forte composante JavaScript qui nécessitent une interaction avec des éléments dynamiques ou lorsque le contenu est chargé à la suite d'actions de l'utilisateur.

Marionnettiste 

Puppeteer est une bibliothèque Node.js qui permet de contrôler un navigateur Chrome sans tête. Il est souvent utilisé pour le scraping de sites web à forte composante JavaScript. Il offre des fonctionnalités similaires à celles de Selenium, mais plus légères et plus efficaces.

Conclusion

Le web scraping est important pour les développeurs qui souhaitent collecter des données à partir de sites web de manière efficace et rapide. Il s'agit d'une compétence puissante avec de nombreuses applications, des projets personnels aux modèles avancés d'apprentissage automatique. Lors de la gestion de projets de "web scraping", il est important de comprendre les considérations éthiques et juridiques et d'adhérer aux lois sur la protection de la vie privée. Veillez également à choisir des outils de web scraping adaptés aux besoins de votre projet afin d'éviter les problèmes de scraping. Je vous encourage à vous entraîner à l'aide des exemples de projets mis en évidence pour améliorer vos compétences en matière de web scraping et de développement.

Consultez notre tutoriel sur Comment utiliser Python pour scraper Amazon pour acquérir des connaissances pratiques sur le web scraping à l'aide de Python. Tutoriel ScrapeGraphAI : Getting Started With AI Web Scraping tutorial will introduce you to advanced web scraping using AI for efficient data retrieval.