Introduction au Web Scraping
Bienvenue dans le cours ! Aujourd'hui, une première exploration du fonctionnement de l’extraction de données web.
Extraction de données web : processus permettant d’extraire automatiquement des informations à partir de sites web. Par exemple, il est possible de l’utiliser pour comparer les prix sur différentes plateformes ou collecter des données boursières.
Il existe de nombreuses méthodes en Python pour extraire des données. Comparons les bibliothèques les plus populaires pour le web scraping : requests, BeautifulSoup, lxml et Selenium.
Tout au long de ce cours, nous nous concentrerons principalement sur les deux premières bibliothèques. Cependant, il convient de noter que selenium et lxml sont des outils extrêmement puissants :
Seleniumpermet la prise en charge de JavaScript, un langage de programmation qui permet aux développeurs d'interagir avec des champs et des menus dynamiques ;lxmlfacilite le travail avec les fichiers HTML et XML.
Merci pour vos commentaires !
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Can you explain the main differences between these libraries?
Which library should I use for a beginner project?
Why is JavaScript support important in web scraping?
Awesome!
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Il existe de nombreuses méthodes en Python pour extraire des données. Comparons les bibliothèques les plus populaires pour le web scraping : requests, BeautifulSoup, lxml et Selenium.
Tout au long de ce cours, nous nous concentrerons principalement sur les deux premières bibliothèques. Cependant, il convient de noter que selenium et lxml sont des outils extrêmement puissants :
Seleniumpermet la prise en charge de JavaScript, un langage de programmation qui permet aux développeurs d'interagir avec des champs et des menus dynamiques ;lxmlfacilite le travail avec les fichiers HTML et XML.
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