Il existe des milliers de bibliothèques d'analyse. Lesquelles sont les meilleures pour analyser le code html des sites web ?
Vous savez peut-être déjà comment utiliser le langage html pour afficher du contenu sur votre site web, mais saviez-vous qu'il existe des outils permettant d'extraire les données dont vous avez besoin sans écrire de code ? Ces bibliothèques font tout, depuis l'extraction des titres de pages et des méta-descriptions jusqu'à l'identification des images, des liens et même des numéros de téléphone et des adresses électroniques, avec peu ou pas d'effort supplémentaire de votre part.
Cet article présente les principales bibliothèques d'analyse et donne des recommandations en fonction du type de contenu que vous essayez d'analyser et du langage de programmation utilisé par votre site web.
Qu'est-ce que l'analyse syntaxique ?
L'analyse syntaxique est un autre terme pour désigner l'analyse syntaxique, ou le processus d'analyse des parties d'une phrase - ou, dans notre cas, d'une chaîne de code. Si vous analysez du code HTML, vous analysez les balises et les éléments d'une page web et en extrayez des données.
Qu'est-ce que l'analyse html ?
Le langage de balisage hypertexte (html) est un langage informatique utilisé pour mettre en forme le texte d'un site web. Vous ne le voyez pas, sauf si vous êtes en mode développeur, mais le langage html est en arrière-plan et donne des instructions aux ordinateurs visiteurs sur la manière d'afficher le texte de la page web.
Les analyseurs décomposent les lignes de html en parties plus petites, en leur attribuant des balises correspondant à la catégorie dans laquelle elles se trouvent. En fonction de la bibliothèque d'analyse que vous utilisez, vous pouvez utiliser différents systèmes de balisage et analyser le code html à partir de différents langages de programmation de sites web.
Ils sont utiles pour le web scraping car ils permettent de découper des sites web volumineux et difficiles à lire en petites parties. Si vous essayez de comprendre le fonctionnement de vos magasins préférés, commencez par consulter leur code HTML.
Que sont les bibliothèques d'analyse ?
Les bibliothèques d'analyse sont des cadres de lecture, d'analyse et d'organisation des données web. Elles sont comme des clés qui traduisent les lignes de code en divers résultats utiles. Par exemple, vous avez besoin d'une bibliothèque d'analyse C# pour extraire et traiter les données d'un site web construit en C#.
Nous examinons ci-dessous les bibliothèques d'analyse pour plusieurs des langages de programmation les plus courants que vous pouvez rencontrer dans le cadre du web scraping, notamment Java, Python, C# et JavaScript.
Analyse du langage html en Java.
La plupart des développeurs savent que Java est un langage populaire pour la création d'API et de systèmes dorsaux, mais peu d'entre eux savent qu'il est également utile pour l'écriture d'analyseurs syntaxiques. Plusieurs bibliothèques d'analyse syntaxique Java sont actuellement en cours de développement, notamment Jsoup, Lagarto et HTMLCleaner. Vous pouvez désormais tirer parti de votre connaissance de la syntaxe Java pour effectuer du web scraping en utilisant C# et Node.js. Chacun de ces langages offre des avantages distincts aux développeurs d'applications à grande échelle.
Jsoup
Jsoup est une bibliothèque Java permettant de travailler avec des pages web réelles. Elle fournit une API pratique pour extraire et manipuler des données en utilisant les meilleures méthodes DOM, CSS et jquery.
Jsoup implémente HTMLParser à partir de zéro sur jsoup.dom. Vous pouvez utiliser cet analyseur avec d'autres frameworks populaires tels que Xpath, JQuery, etc. Lorsque vous écrivez sur une page web, vous pouvez facilement la convertir en un document XML, en extraire des éléments et manipuler son contenu en quelques lignes de code.
Lagarto
Lagarto est un outil d'extraction de données et un robot d'exploration du web. Il est implémenté en Java et en javascript. Il peut extraire des données à partir de fichiers HTML, XML, CSV, JSON, OpenDocument Spreadsheet. Lagarto est destiné aux développeurs qui souhaitent avoir un contrôle total sur l'extraction d'informations à partir de contenus non structurés. Les principaux objectifs de conception étaient la simplicité et la rapidité de développement, mais pas au détriment de la performance ou de l'exactitude. La faible barrière à l'entrée de Lagarto permet aux développeurs ayant une expérience limitée de l'analyse syntaxique d'être opérationnels en tirant parti de leur connaissance des expressions régulières ou des sélecteurs CSS pour construire leurs propres analyseurs pour des formats d'entrée personnalisés ou même pour créer de nouveaux formats d'entrée à partir de zéro.
HTMLCleaner
HTMCleaner est un analyseur de contenu web qui utilise une syntaxe de type CSS pour extraire des données du html. En utilisant HTMCleaner, vous pouvez analyser, modifier et ré-analyser des documents de plusieurs façons intéressantes. Par rapport à Lagarto ou Jsoup, HTMLCleaner ne fournit pas d'API pour l'analyse personnalisée ; il permet uniquement d'extraire des données du code source html (mais ses méthodes sont plus proches de l'API DOM). Cette caractéristique peut être un avantage pour les développeurs qui ont besoin de plus de contrôle sur le processus d'analyse que d'utiliser l'API DOM. L'objectif principal de HTMLCleaner est de permettre une extraction facile du contenu tout en maintenant une séparation entre la présentation et la structure (html). Cela signifie que vous pourrez construire votre couche de présentation sur la base de la structure existante du document.
Analyse du langage html en Python.
Les bibliothèques d'analyse Python les plus populaires aujourd'hui sont Scrapy, Beautiful Soup et lxml. Chacune a ses forces et ses faiblesses ; vous devrez en choisir une en fonction de vos besoins. La meilleure option dépendra des langages dans lesquels votre site est écrit, de sa dynamique, du nombre de pages à récupérer, etc.
Ferraille
Scrapy est puissant et rapide ; il prend en charge de nombreux langages de programmation tels que Python, Java et Ruby, mais l'écriture d'un spider pour Scrapy peut s'avérer délicate si vous êtes novice en matière de web scraping.
Une belle soupe
Beautiful Soup est excellent pour les débutants car il fournit un moyen simple d'extraire des données d'une page html en utilisant des expressions régulières. De plus, il existe une communauté active derrière Beautiful Soup qui facilite l'obtention de support.
LXML
Si vous souhaitez quelque chose de plus flexible, lxml est une excellente option. Il s'agit d'un analyseur de scraper web basé sur le langage C qui utilise XPath et les sélecteurs CSS pour une analyse rapide. Si votre site est construit dans des langages comme PHP ou ASP, lxml peut être une bonne solution. Même si ce n'est pas aussi facile que Beautiful Soup, vous pouvez écrire des règles personnalisées pour lxml si vous avez besoin de réaliser quelque chose qui dépasse ses capacités standard. De plus, il s'intègre parfaitement à Nokogiri, ce qui le rend encore plus puissant et polyvalent que Beautiful Soup. Mais il y a un prix à payer : il est significativement plus lent et plus difficile à apprendre que BS ou Scrapy.
Nous vous recommandons d'essayer Beautiful Soup en premier lieu si vous êtes novice en matière de web scraping. Puis, lorsque vous serez prêt pour quelque chose de plus rapide et de plus avancé, essayez Scrapy. Si vous n'avez pas d'autre choix que de travailler avec un document XML (en raison d'une exigence professionnelle particulière), l'utilisation d'un analyseur XML simplifiera les choses.
Analyse du html en C#.
Il est important de noter qu'il n'y a que peu de choix lorsque vous avez besoin d'un analyseur html pour C#, et qu'ils sont tous interchangeables. Si vous avez affaire à des pages web modernes, il y a de fortes chances que l'une de ces bibliothèques fonctionne sans problème. Si votre travail consiste à extraire des données de sites web plus anciens - comme ceux construits en ASP Classic ou même en JSP - les choses deviennent un peu plus compliquées et, malheureusement, plus délicates.
AngleSharp
AngleSharp est un projet open source relativement récent qui en est à sa version 1.4.4 et qui offre un support multiplateforme pour les clients web et les applications de bureau Windows. Il est activement maintenu, dispose d'un ensemble de fonctions robustes et d'une API facile à utiliser.
Cependant, AngleSharp n'offre toujours pas de support pour les plateformes plus anciennes comme Silverlight ou JSP, et ne dispose pas de certaines fonctionnalités supplémentaires offertes par d'autres bibliothèques. Par exemple, elle ne fournit aucune sorte de gestion intégrée pour XML dans son cadre, ce qui signifie que vous aurez besoin d'un autre analyseur pour gérer cet aspect si c'est essentiel pour votre application.
HtmlAgilityPack
HtmlAgilityPack est similaire à AngleSharp à bien des égards. Il est multiplateforme, activement maintenu et activement développé. Il offre également de nombreuses fonctions et services auxquels vous pouvez accéder par le biais d'une API facile à utiliser. Son seul vrai problème est que sa documentation est moins robuste que celle d'AngleSharp, ce qui rend plus difficile pour les nouveaux utilisateurs de comprendre comment tout fonctionne s'ils n'ont pas d'expérience avec les bibliothèques d'analyse syntaxique. En plus de cela, il n'y a pas de fonctionnalités supplémentaires comme la gestion du XML. Cela signifie que vous aurez besoin d'un autre analyseur syntaxique pour XML si vous souhaitez travailler avec des données provenant de plusieurs sources à la fois. Sinon, HtmlAgilityPack fait à peu près tout le reste et même mieux qu'AngleSharp et vaut certainement la peine d'être examiné si vous cherchez un solide analyseur html en C#.
Analyse du html en JavaScript.
jQuery
jQuery vous aide à sélectionner, trouver et modifier des éléments html de manière très lisible. Vous pouvez utiliser jQuery assez rapidement ; si vous venez de jQuery, il est facile de transposer vos connaissances en C#. Certaines fonctions nécessitent un peu plus d'efforts que les méthodes intégrées de jQuery, mais c'est là que les bibliothèques d'analyse entrent en jeu !
Node.js
Node.js est une plateforme construite sur Chrome qui vous permet d'exécuter du code JavaScript en dehors d'un environnement de navigateur, ce qui peut aider à créer des outils en ligne de commande ou à analyser des données à partir de sites web. C'est très utile pour faire fonctionner un site web sur votre ordinateur, mais pas vraiment pour analyser du code qui s'exécute sur des serveurs externes, tels que Facebook ou Amazon.
Dans ce cas, vous aurez besoin d'une API capable de faire du web scraping côté serveur en Java. Si vous avez besoin à la fois de faire du web-scraping et de collecter et filtrer des informations OS (par exemple, filtrer des données en fonction de leur provenance), Htmlparser2 est la solution idéale. Il offre une grande flexibilité et de hautes performances. L'une de ses fonctions permet également d'accéder à diverses bibliothèques tierces, ce qui le rend utile pour le traitement des données lorsqu'un problème peut avoir plus d'une approche de solution.
Cheerio
Contrairement à jQuery, Cheerio est un framework beaucoup plus léger et vous demande d'écrire moins de code pour accomplir la plupart des tâches souhaitées. Il n'inclut pas beaucoup de fonctionnalités, mais il comprend des éléments tels qu'un moteur Ajax asynchrone avec prise en charge de la mise en cache (pratique), l'ajout facile de callbacks et de gestionnaires d'événements, et bien plus encore. Ce framework léger peut être un bon choix si vous recherchez quelque chose de rapide mais puissant.
En outre, il prend en charge la création de modèles côté client, ce qui permet aux utilisateurs d'appliquer des filtres sur les données en temps réel. Des plugins sont disponibles pour gérer les sélecteurs CSS dans les modèles afin que les utilisateurs puissent facilement formater leurs résultats de manière pertinente et être compatibles avec la plupart des bibliothèques d'analyse.
Rotation des proxies pour faciliter la collecte des données.
Bien qu'il soit possible d'effectuer certains travaux de "web scraping" avec un seul proxy résidentiel, il est souvent nécessaire d'utiliser plusieurs proxys. Si vous devez accéder à de nombreuses URL ou interroger différents moteurs de recherche internes, l'utilisation de plusieurs proxys permet de s'assurer que le scraping ne déclenche pas d'interdiction sur l'ensemble du site. Un autre scénario est celui où vous devez continuellement extraire des données de la même cible. La rotation des proxys permet d'éviter de déclencher des interdictions en envoyant des requêtes à partir d'une nouvelle adresse IP à chaque fois.
For high-quality IP rotation of the fastest and most reliable residential proxies, contact the IPBurger team.
