Qu'est-ce que le parsing et comment cela fonctionne
Souvent, les données nécessaires ne peuvent pas être agrégées manuellement, ou cela prend beaucoup de temps. C'est là qu'intervient le parsing (web scraping) — il s'agit du processus de collecte automatique d'informations à partir de sites web dans un format structuré. Il aide tous ceux qui traitent de l'agrégation de données sous quelque forme que ce soit : les entreprises en ligne et leurs représentants, les spécialistes du marketing, les analystes et les optimiseurs SEO.
Aujourd'hui, nous allons expliquer ce qu'est le parsing en termes simples, comment il fonctionne, et quels services vous permettent d'effectuer la tâche de collecte de données le plus rapidement et le plus efficacement possible.
Comment fonctionne le parsing
D'un point de vue technique, le parsing est une méthode d'extraction de données à partir des pages HTML d'un site web. Pour une meilleure compréhension, introduisons quelques termes de base.
HTML — un langage de balisage qui est la base de toute page. Les balises HTML expliquent au navigateur comment afficher le texte, où insérer les liens et où se trouve une image. Un parseur télécharge le code HTML pour en extraire les informations nécessaires.
XML — un langage pour stocker et transmettre des données entre les programmes. C'est au format XML que les sites web exportent généralement leurs produits. Il est beaucoup plus facile et pratique d'en extraire les informations nécessaires.
JSON — un format d'échange de données populaire qui est compréhensible à la fois par les ordinateurs et les humains. Les informations y sont stockées sous forme de paires "clé-valeur", par exemple, { "name": "Sergey", "age": 40 }. La plupart des sites web utilisent aujourd'hui JSON lors du chargement des produits, à partir duquel les parseurs extraient les données nécessaires.
Sélecteurs CSS — ce sont une sorte de pointeurs vers des éléments spécifiques d'une page web. Par exemple, si vous voulez trouver tous les titres surlignés en vert, vous aurez besoin du sélecteur h2.green.
XPath — un langage de requête qui vous permet de naviguer dans la structure d'un document HTML ou XML comme un navigateur. Vous pouvez lui confier des tâches telles que "Trouver le troisième paragraphe à l'intérieur du tableau situé dans la colonne de droite, et en extraire le lien". Il est indispensable pour les codes très complexes et profonds.
Expressions régulières — un outil pour trouver et extraire du texte selon un modèle. Par exemple, si vous avez besoin d'extraire tous les numéros de téléphone au format "+7 (999) 123-45-67", une expression régulière le fera instantanément.
Nous pouvons maintenant énumérer et expliquer les principales étapes du parsing :
- Récupération des données. Dans un premier temps, le parseur envoie une requête et télécharge le matériel source. La source peut être une page web (code HTML), une API de site web (renvoyant des informations sous forme pure, par exemple, en JSON), ou un fichier prêt à l'emploi (export XML ou CSV).
- Prétraitement des données. Le tableau de données téléchargé doit être mis en ordre : les éléments inutiles (balises HTML, styles CSS, etc.) qui interfèrent avec l'analyse et n'ont aucune valeur pour l'obtention du résultat sont supprimés du texte brut.
- Analyse de la structure. Le programme étudie le squelette du document reçu et évalue la hiérarchie : où se trouve chaque titre, dans quel bloc se trouve le prix, etc.
- Extraction des données. À l'aide d'outils de navigation (XPath, sélecteurs CSS, etc.), le parseur sélectionne les données nécessaires : noms de produits, contacts, prix ou liens.
- Sauvegarde des données. Les informations collectées sont soigneusement structurées dans un format pratique : un simple tableau (CSV, Excel), une base de données (SQL) ou un fichier flexible pour l'échange de données (JSON).
Outils de parsing — un aperçu des solutions populaires
Sachant ce qu'est le parsing, nous pouvons passer en revue les outils qui diffèrent par leurs capacités, leurs prix et leurs options supplémentaires. Examinons les plus populaires, en fonction du format de travail avec le contenu.
Programmes spécialisés
Si vous avez besoin d'un outil puissant et fonctionnel qui s'installe directement sur votre ordinateur, vous devriez vous tourner vers des programmes spécialisés. Ils offrent de nombreuses options pour configurer le parsing, fonctionnent souvent via une interface visuelle (pointer-cliquer) et conviennent à la collecte régulière de données à partir d'une grande variété de sites web — des simples boutiques en ligne aux applications web complexes avec chargement dynamique de contenu.
Octoparse — un parseur de données populaire utilisé pour collecter des informations sur les utilisateurs, les produits et les services, ainsi que pour mener diverses recherches. Avec lui, vous pouvez analyser des sites web par type d'élément, en exportant les résultats vers Excel, CSV et via API, sans savoir coder.
Octoparse propose une version gratuite avec une limite de 10 tâches par mois. Les forfaits plus avancés commencent à 69 $ par mois, et il existe une personnalisation du compte personnel — dans ce cas, le tarif est fixé d'un commun accord.
ParseHub — un programme de web scraping pour automatiser la collecte d'informations sur Internet. Il est activement utilisé par les spécialistes du marketing, les chercheurs, les analystes et les spécialistes du commerce électronique. L'exportation des données est disponible aux formats Excel, API ou JSON.
Le forfait gratuit de ParseHub comprend jusqu'à 5 tâches, dont les données sont stockées pendant 14 jours. Le prix de la version standard est de 189 $, et le forfait professionnel avec 120 tâches et la sauvegarde de fichiers et d'images coûtera 599 $ par mois.
WebHarvy — un logiciel spécialisé de parsing de données avec prise en charge du scraping multi-pages, des mots-clés et de JavaScript. Parmi ses avantages figure la reconnaissance intelligente de modèles, qui ne nécessite aucune configuration supplémentaire.
WebHarvy se distingue par son prix abordable : la version de base du logiciel pour un utilisateur coûtera 129 $ par an. Et pour 699 $, vous pouvez acheter une licence annuelle avec un nombre illimité d'utilisateurs dans le compte.
Services en ligne
Pour ceux qui ne veulent pas surcharger leur ordinateur ou qui ont besoin d'une infrastructure prête à l'emploi pour la collecte de données à grande échelle, les services en ligne basés sur le cloud sont le choix idéal. Ils prennent en charge tous les tracas techniques, de la gestion des proxys et du contournement des blocages à la fourniture de données via une API pratique. De telles plateformes vous permettent de vous connecter rapidement à la collecte d'informations sans installation ni configuration complexes.
Import.io — un site web pour collecter des informations sur Internet en temps réel. Il vous permet d'extraire des numéros de téléphone, des adresses IP, des e-mails et des images avec une analyse complète des données. Plus de 100 sources web sont disponibles pour un travail simultané.
Import.io n'a pas de version gratuite ou d'essai. Il existe deux forfaits principaux — Fully Managed et Self-Service Solution, et le prix de chacun d'eux est calculé individuellement par un responsable de service en fonction de vos tâches et de vos besoins.
Diffbot — un service de parsing pour collecter des données à partir de sites web d'organisations, de sites d'actualités et de catalogues de produits. Il est conçu pour fonctionner avec de grands volumes d'informations, tandis que les clients n'ont accès qu'à une version web en anglais.
La version gratuite de Diffbot offre de nombreuses capacités de parsing et est activée sans lier de carte bancaire. Les forfaits payants commencent à 299 $ par mois.
Apify — un service de collecte de données qui fonctionne depuis 2015. Il fonctionne comme un environnement web simple et accessible utilisant uniquement du JavaScript frontend. Avec Apify, vous pouvez collecter et structurer n'importe quelle information à partir de sites web avec une exportation ultérieure vers CSV, Excel ou JSON.
Apify a une version gratuite, mais elle implique un paiement de 0,3 $ pour chaque nouvelle unité de calcul. Le forfait Starter coûtera 29 $, et le forfait Business le plus cher est de 999 $ par mois.
ScraperAPI— un système d'extraction de données sur Internet avec des solutions flexibles pour les utilisateurs individuels et les grandes entreprises. Un avantage unique du service est sa fonction de détection et de contournement des bots, grâce à laquelle presque toutes ses requêtes atteignent les sites web et reviennent avec un résultat.
ScraperAPI n'a pas de version entièrement gratuite, mais vous pouvez utiliser un essai avec des fonctionnalités limitées pendant 7 jours. Pour un usage personnel ou de petits projets, le forfait minimum Hobby au prix de 49 $ par mois est parfait ; les forfaits de services plus chers coûteront de 149 $ à 475 $ par mois avec une expansion significative du volume de requêtes et de la durée de stockage des données.
WebScraper — un programme de parsing conçu pour fonctionner avec le big data, y compris les bases de données, les catalogues de produits et diverses listes. Il dispose d'une interface intuitive et fonctionne parfaitement avec des sites web complexes qui ont une navigation à plusieurs niveaux.
Dans la version gratuite, WebScraper fonctionne comme une extension de navigateur avec un minimum de fonctions de travail, qui n'incluent que l'exportation de données vers CSV et XLSX. Par conséquent, il est préférable de commencer par le forfait Project au prix de 50 $ par mois : il fournit presque toutes les ressources nécessaires pour le parsing, et vous pouvez également vous inscrire à un essai gratuit d'une semaine pour celui-ci. Les forfaits Professional et Scale pour 100 $ et à partir de 200 $ par mois, respectivement, augmentent le nombre de liens disponibles, de tâches parallèles et la durée de stockage des données.
Outils de niche
Le parsing peut être non seulement général mais aussi pour des tâches professionnelles spécifiques. Une niche distincte est occupée par des outils hautement spécialisés adaptés à un certain type de données ou de source. Ils ne conviennent pas aux tâches universelles, mais ils sont utiles pour travailler dans des domaines spécifiques.
Screaming Frog SEO Spider — un outil de niche pour les spécialistes SEO qui permet de réaliser des audits de sites web et d'y identifier des inexactitudes. Ainsi, le logiciel peut détecter les pages cassées, les titres en double, les pages avec des descriptions manquantes, et généralement toutes les pages avec certains fragments répétitifs. Dans la barre de recherche, vous pouvez entrer non seulement le site web entier mais aussi un certain nombre de pages sélectionnées.
La version gratuite de Screaming Frog SEO Spider permet un parsing de données limité avec une limite de 500 liens URL. La version payante ouvre des possibilités illimitées de parsing et de crawling, et elle coûtera 279 $ par an.
Netpeak Spider — un parseur avancé pour étudier les ressources web et y trouver des erreurs. Le service vous permet d'identifier les erreurs de code, les redirections mal configurées, le contenu en double et d'autres problèmes. Toutes les informations obtenues peuvent être exportées au format Excel.
Netpeak Spider propose un essai de 14 jours. Les solutions payantes commencent à partir de 20 $ par mois, et le forfait le plus cher est de 99 $ par mois.
Scrapingdog — un programme de parsing avec la capacité de résoudre une variété de tâches, mais le plus souvent il est utilisé pour collecter des données à partir du réseau social LinkedIn. Le service vous permet de collecter des profils d'entreprises et d'utilisateurs selon des critères sélectionnés et exporte les données au format JSON.
Vous pouvez utiliser Scrapingdog gratuitement pendant 30 jours. Après cela, vous devrez vous abonner au service : c'est un minimum de 90 $ par mois, et un maximum (forfait Business) de 500 $ par mois.
Conclusion
Le parsing est une étape indispensable dans le processus de gagner de l'argent en ligne pour les spécialistes de nombreuses sphères en ligne. À l'aide du parsing, vous pouvez collecter rapidement des données accessibles au public. Il existe de nombreux services sur le Web qui fournissent des services de parsing pour un large éventail de sujets ou avec des fonctionnalités spécifiques — choisissez celui qui résout le mieux vos tâches et mettez-vous au travail. Et dans de futurs articles, nous approfondirons le sujet du parsing et parlerons plus en détail de cette technologie et des services qui permettent de la mettre en œuvre.
Questions fréquemment posées
Le parsing est le processus de collecte automatique d'informations et de leur conversion dans un format structuré — une feuille de calcul ou une base de données. Cela est nécessaire pour obtenir rapidement des données à jour en grands volumes lorsque la collecte manuelle est impossible ou prend trop de temps. Par exemple, le parsing est utile pour surveiller les prix des concurrents, trouver des clients ou analyser les tendances du marché.
Pour commencer, une compréhension de la logique des sites web et des connaissances de base en HTML suffisent — pour naviguer dans la structure de la page. Si vous choisissez des outils visuels comme Octoparse ou ParseHub, aucune connaissance en programmation n'est requise. Pour des tâches plus complexes, des compétences en Python (bibliothèques BeautifulSoup, Scrapy) et une compréhension des formats de données (JSON, XML) seront utiles.
Oui, le parsing en soi n'est pas interdit, mais il est important de respecter les règles. La collecte d'informations accessibles au public dans des volumes raisonnables est légale. Cependant, vous ne pouvez pas collecter de données personnelles sans consentement, créer une charge excessive sur les serveurs des sites web, ou violer les conditions d'utilisation de la ressource si elles interdisent explicitement la collecte automatisée. Il vaut toujours la peine de vérifier le fichier robots.txt du site — c'est une bonne pratique et une marque de bonne foi.
Essentiellement, ce sont presque des synonymes, mais il y a une nuance technique. Le scraping est spécifiquement le processus d'extraction de données « brutes » à partir d'une page web. Le parsing est un concept plus large qui inclut non seulement l'extraction, mais aussi la décomposition, l'analyse et la conversion ultérieures de ces données dans la structure souhaitée. Dans un environnement professionnel, ces mots sont souvent utilisés de manière interchangeable.
Les principales limites se divisent en techniques et légales. Techniquement, les sites peuvent se protéger du parsing en utilisant des CAPTCHA, le blocage d'adresses IP, le chargement de contenu dynamique via JavaScript ou des restrictions dans le fichier robots.txt. Légalement, vous ne pouvez pas collecter de données personnelles sans consentement, contourner des blocages techniques explicites ou utiliser les données collectées pour de l'espionnage concurrentiel si cela est interdit par les conditions d'utilisation du site.
Les deux langages sont d'excellents choix, mais la sélection dépend de la tâche. Python est considéré comme le choix classique en raison du grand nombre de bibliothèques spécialisées (BeautifulSoup, Scrapy, Requests) et de la simplicité d'écriture du code. JavaScript (Node.js) est indispensable si vous devez analyser des sites avec une utilisation intensive de contenu dynamique, car il peut travailler directement avec le DOM, mais pour des projets complexes, plus de code peut être nécessaire pour le traitement des données.
Pour contourner les restrictions, un ensemble de mesures est utilisé : la rotation des adresses IP via des proxys, le changement de l'User-Agent et l'intégration de services de reconnaissance automatique de CAPTCHA. Les navigateurs anti-détection méritent une mention spéciale — ils usurpent l'empreinte numérique de l'appareil (résolution d'écran, polices, fuseau horaire), simulant un utilisateur réel. Combiné à des proxys de haute qualité, c'est l'un des moyens les plus efficaces de rester invisible aux systèmes de sécurité. La règle principale est d'agir prudemment et de ne pas créer de charge anormale sur le serveur.
Le fichier robots.txt n'est pas une loi, mais une recommandation, cependant il ne doit pas être ignoré aveuglément. Tout d'abord, essayez de trouver des sources de données alternatives : le site dispose peut-être d'une API ouverte ou d'exportations de données officielles. Si le parsing est toujours nécessaire, respectez l'étiquette — réduisez le taux de requêtes pour ne pas surcharger le serveur, et assurez-vous de ne pas collecter de données personnelles. Dans les cas controversés, il est préférable de consulter un avocat, surtout si les données doivent être utilisées à des fins commerciales.
