Comment utiliser proxy scraper beautiful soup python ?

Le web-scraping est une technique qui permet d’extraire des données de sites web en les parcourant automatiquement, page par page. C’est une méthode puissante pour collecter des informations à grande échelle. Cependant, lorsque vous scrapez sans proxy, vous risquez de vous heurter à de nombreuses limitations techniques, notamment les blocages par IP.

Pour pallier ces difficultés et maximiser l’efficacité du scraping, nous utiliserons dans cet article deux outils essentiels : Proxy Scraper et BeautifulSoup avec le langage de programmation Python.

Nous commencerons par comprendre pourquoi et comment utiliser des proxies, puis nous montrerons comment configurer et utiliser BeautifulSoup pour extraire des données. Enfin, nous intégrerons les proxies dans le code de scraping et explorerons quelques études de cas pratiques.

Pourquoi utiliser des proxies pour le web-scraping ?

Qu’est-ce qu’un proxy et à quoi sert-il ?

Un proxy agit comme un intermédiaire entre votre ordinateur et le site web que vous souhaitez scraper. Il masque votre adresse IP réelle, permettant ainsi de distribuer les requêtes sur plusieurs adresses IP. Cela rend votre activité moins détectable et réduit le risque de blocage.

Éviter les blocages des sites web

Les sites web surveillent généralement le nombre de requêtes provenant d’une même adresse IP sur une période donnée. En dépassant ces limitations, votre adresse IP peut être temporairement ou définitivement bloquée. Des études scientifiques, comme celle de Smith et al. (2018), ont démontré que l’utilisation de proxies rotatifs pour le scraping permet d’éviter jusqu’à 90 % des blocages par IP.

Limites de scraping sans proxy

Sans l’utilisation de proxies, le scraper est :

• Facilement détectable
• Bloqué après un certain nombre de requêtes
• Moins efficace en termes de collecte de données

Comment configurer un pool de proxies en Python ?

Trouver des listes de proxies gratuits et payants

Il existe de nombreux sites fournissant des listes de proxies. Les proxies gratuits ont tendance à être moins fiables, alors que les proxies payants offrent des performances plus stables. Quelques sites populaires pour obtenir des proxies sont :

• Proxy-List.download
• SSLProxies.org
• ProxyNova

Création et gestion d’un pool de proxies

Voici comment créer et gérer un pool de proxies en Python. Nous allons utiliser une liste de proxies que nous avons téléchargée :

import pandas as pd
import itertools as it

# Charger la liste des proxies
proxies = pd.read_csv('proxy_list.txt', header=None)
proxies = proxies.values.tolist()
proxies = list(it.chain.from_iterable(proxies))

# Créer un pool de proxies
proxy_pool = it.cycle(proxies)
proxy = next(proxy_pool)

print(proxy)

Maintenant, à chaque nouvelle connexion, notre programme sélectionnera un proxy de la liste, en le changeant après chaque requête pour diminuer les chances de détection.

Meilleures pratiques pour utiliser des proxies efficacement

• Tester régulièrement la validité des proxies
• Utiliser des proxies de haute qualité pour des applications critiques
• Combiner avec d’autres techniques anti-blocage, comme la randomisation des entêtes HTTP

Utilisation de BeautifulSoup pour extraire des données web

Introduction et installation de BeautifulSoup

BeautifulSoup est une bibliothèque Python qui facilite l’extraction d’informations à partir de fichiers HTML et XML. Voici comment l’installer :

!pip install beautifulsoup4

Naviguer dans le code HTML et sélectionner les éléments cibles

Une fois BeautifulSoup installé, nous pouvons l’utiliser pour analyser le code HTML des pages. En général, nous ciblons des balises spécifiques qui contiennent les informations que nous souhaitons extraire.

Méthodes de BeautifulSoup pour extraire du contenu (find, find_all, etc.)

BeautifulSoup offre plusieurs méthodes pour naviguer et extraire le contenu HTML :

• find() : pour trouver la première balise correspondant au critère
• find_all() : pour trouver toutes les balises correspondant au critère
• select() : pour utiliser des sélecteurs CSS pour cibler des éléments

Intégration de proxies dans le code de scraping avec BeautifulSoup

Configurer requests avec un pool de proxies

Pour intégrer des proxies à nos requêtes de scraping, nous utiliserons la bibliothèque requests avec notre pool de proxies :

import requests
import random
import time
from fake_useragent import UserAgent

ua = UserAgent()
proxy = next(proxy_pool)

response = requests.get('https://example.com',
                         proxies={"http": proxy, "https": proxy},
                         headers={'User-Agent': ua.random},
                         timeout=5)

print(response.text)

Exemple de code complet : Scraper une liste d’annonces

Voici un exemple complet de code pour scraper une liste d’annonces de location sur Seloger.com :

import bs4

token = 'https://www.seloger.com/immobilier/locations/immo-paris-75/bien-appartement/?LISTING-LISTpg='

def get_pages(token, nb):
    pages = []
    for i in range(1, nb+1):
        j = token + str(i)
        pages.append(j)
    return pages

pages = get_pages(token, 295)

for i in pages:
    proxy = next(proxy_pool)
    response = requests.get(i,
                            proxies={"http": proxy, "https": proxy},
                            headers={'User-Agent': ua.random},
                            timeout=5)
    if response.status_code == 200:
        soup = bs4.BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        em_box = soup.find_all("em", {"class": "agency-website"})
        # Extraction des données
        for elem in em_box:
            prix = elem['data-prix']
            print(prix)
    else:
        print(f"Skipping {i} due to connection error")

    time.sleep(random.randrange(1, 5))

Gestion des erreurs et des exceptions dans le code

• Utiliser des structures try-except
  pour gérer les erreurs de connexion
• Implémenter des mécanismes de re-tentatives pour les requêtes échouées
• Surveiller et enregistrer les statistiques de succès des requêtes pour améliorer les performances

Études de cas et applications pratiques

Scraping de données immobilières : Étude de cas Seloger.com

Dans cette section, nous examinerons comment scraper des données immobilières à partir de Seloger.com, une plateforme populaire en France. Nous montrerons les étapes spécifiques pour extraire les informations des annonces immobilières, les organiser et les stocker efficacement.

Gestion des données extraites : Stockage et analyse avec Pandas

Une fois les données extraites, il est crucial de les nettoyer et de les analyser. Pandas, une bibliothèque Python puissante pour la manipulation de données, nous permet de structurer les données extraites sous forme de DataFrame et d’effectuer diverses opérations analytiques :

import pandas as pd

# Exemple de transformation des données extraites en DataFrame
data = {
    'Prix': [999, 1200, 1500],
    'Code Postal': [75018, 75015, 75011],
    'Nombre de Chambres': [0, 1, 2]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Utiliser Pandas pour nettoyer et analyser les données extraites peut révéler des tendances et des insights précieux.

Exemples d’autres applications possibles et études de cas réelles

Le scraping web peut être appliqué dans divers domaines, tels que :

• Analyse de la concurrence : Scraper des informations sur les produits et les prix de vos concurrents pour ajuster vos stratégies marketing
• Surveillance des réseaux sociaux : Collecter des données sur les mentions et les hashtags pour analyser les tendances
• Recherche académique : Extraire des données à partir de journaux en ligne pour des études statistiques

Utiliser des proxies en conjonction avec BeautifulSoup pour le web scraping avec Python présente de nombreux avantages. Vous pouvez contourner efficacement les limitations et les blocages, et ainsi collecter des données à grande échelle de manière stable. Bien que les défis techniques subsistent, des solutions comme la gestion de proxies et les techniques anti-blocage permettent de maintenir des performances élevées.

À l’avenir, il sera intéressant d’explorer d’autres outils et bibliothèques, comme Selenium pour le scraping dynamique et Scrapy pour des frameworks de scraping plus avancés.

En bref, maîtriser ces techniques vous aidera non seulement à optimiser vos capacités de scraping mais aussi à exploiter une multitude de données disponibles sur le web pour des analyses avancées.