La récupération de données Web en Python implique généralement l'envoi de requêtes HTTP au site Web cible et l'analyse des données HTML ou JSON renvoyées. ‌ Vous trouverez ci-dessous un exemple d'application de scraping Web simple qui utilise la bibliothèque de requêtes pour envoyer des requêtes HTTP et utilise BeautifulSouplibrary pour analyser le HTML. ‌

Python crée un cas simple de web scraping

Tout d'abord, assurez-vous d'avoir installé les bibliothèques request et beautifulsoup4. Sinon, vous pouvez les installer avec la commande suivante :‌

demandes d'installation pip beautifulsoup4
Ensuite, vous pouvez écrire un script Python comme celui-ci pour récupérer les données réseau :

import requests 
from bs4 import BeautifulSoup 

# URL of the target website 
url = 'http://example.com' 

# Sending HTTP GET request 
response = requests.get(url) 

# Check if the request was successful 
if response.status_code == 200: 
    # Parsing HTML with BeautifulSoup 
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') 

    # Extract the required data, for example, extract all the titles 
    titles = soup.find_all('h1') 

    # Print title 
    for title in titles: 
        print(title.text) 
else: 
    print('Request failed,status code:', response.status_code) 

Dans cet exemple, nous avons d’abord importé les requêtes et les bibliothèques BeautifulSoup. Ensuite, nous avons défini l'URL du site Web cible et envoyé une requête HTTP GET à l'aide de la méthode request.get(). Si la requête réussit (le code d'état est 200), nous analysons le code HTML renvoyé à l'aide de BeautifulSoup et extrayons toutes les balises

, qui contiennent généralement le titre principal de la page. Enfin, nous imprimons le contenu textuel de chaque titre.

Veuillez noter que dans un projet de web scraping réel, vous devez vous conformer aux règles du fichier robots.txt du site Web cible et respecter les droits d'auteur et les conditions d'utilisation du site Web. De plus, certains sites Web peuvent utiliser des techniques anti-crawler, telles que le chargement dynamique de contenu, la vérification captcha, etc., qui peuvent nécessiter des stratégies de gestion plus complexes.

Pourquoi avez-vous besoin d’utiliser un proxy pour le web scraping ?

L'utilisation d'un proxy pour explorer des sites Web est une méthode courante pour contourner les restrictions IP et les mécanismes anti-crawler. Les serveurs proxy peuvent agir comme intermédiaires, transmettant vos demandes au site Web cible et vous renvoyant la réponse, de sorte que le site Web cible ne puisse voir que l'adresse IP du serveur proxy au lieu de votre véritable adresse IP.

Un exemple simple de web scraping utilisant un proxy

En Python, vous pouvez utiliser la bibliothèque de requêtes pour configurer un proxy. Voici un exemple simple montrant comment utiliser un proxy pour envoyer une requête HTTP :

import requests 

# The IP address and port provided by swiftproxy 
proxy = { 
    'http': 'http://45.58.136.104:14123', 
    'https': 'http://119.28.12.192:23529', 
} 

# URL of the target website 
url = 'http://example.com' 

# Sending requests using a proxy 
response = requests.get(url, proxies=proxy) 

# Check if the request was successful 
if response.status_code == 200: 
    print('Request successful, response content：‌', response.text) 
else: 
    print('Request failed,status code：‌', response.status_code) 

Notez que vous devez remplacer l'adresse IP et le port du serveur proxy par l'adresse réelle du serveur proxy. Assurez-vous également que le serveur proxy est fiable et prend en charge le site Web que vous souhaitez explorer. Certains sites Web peuvent détecter et bloquer les requêtes provenant de serveurs proxy connus. Vous devrez donc peut-être changer régulièrement de serveur proxy ou utiliser un service proxy plus avancé.