Quels sont les langages et les librairies qu’il faut connaître pour faire du web scraping ? Notre guide des langages pour scraper le web
Cet article est le deuxième de notre série Web scraping : le guide complet avec tutoriels. Il est fortement recommandé de lire l’article précédent de la série :Web scraping et Data scraping: la vraie définition.
On note généralement six ou sept langages pour écrire un programme de web scraping et il existe souvent plusieurs options possibles pour chaque langage. Vous avez le choix de partir avec le(s) langage(s) que vous connaissez déjà ou d’en apprendre un nouveau. Cette deuxième possibilité est parfois la meilleure car chaque langage a ses inconvénients et ses avantages en ce qui concerne le scraping. De plus, les librairies de web scraping sont souvent simples à appréhender et même un bon moyen d’apprendre un nouveau langage avec un projet concret.
Arrêtons-nous un instant sur chaque langage pour bien choisir la technologie la plus adaptée à votre projet.
Python fait partie de la sainte trinité des langages les plus tendances ces dernières années avec Java et, bien sûr, JavaScript. Avec ses performances optimales et ses innombrables modules, Python est tout simplement le langage le plus utilisé pour le web scraping.
Le framework BeautifulSoup et la librairie Scrapy sont les deux outils de référence pour le web scraping en Python depuis respectivement 2004 et 2008. Alors que ces solutions permettent de mettre en place facilement un programme de scraping puissant, elles peuvent également s’interfacer avec d’autres modules pour gérer spécifiquement certaines étapes : crawling, fetching, parsing, traitement, visualisation… Python est généralement considéré comme étant un langage facile à apprendre car sa syntaxe est simple et lisible.
Depuis de nombreuses années et peut-être encore aujourd’hui, Python est sans doute le langage le plus recommandé pour le web scraping. Cette position est cependant en train de changer avec l’évolution de Node.js et l’arrivée de nouveaux outils.
Node.js est un environnement d’exécution pour écrire des applications serveur en JavaScript, le langage client le plus utilisé dans le monde du développement web. Soutenu par une très large communauté et disposant du registre de modules le plus fourni du monde, npm, Node s’est imposé comme un langage serveur phare.
Depuis l’arrivée de Puppeteer en 2017, Node s’impose également progressivement comme le meilleur langage pour le web scraping. Puppeteer permet de contrôler très facilement un navigateur Chrome/Chromium programmatiquement en mode “headless”, ce qui permet d’interagir avec tout le JavaScript, de paralléliser les requêtes sur différents onglets etc. Une alternative, Playwright existe et est cross-browser. Node propose une rapidité inégalable, même face à Python et est très simple à utiliser. Des solutions cloud comme AWS Lambda permettent de déployer des scripts Node à grande échelle en quelques clics.
On ne présente plus PHP qui est le langage serveur utilisé par près de 8 sites sur 10 dans le monde selon W3Tech. PHP propose des outils très efficaces pour le scraping telles que les librairies Guzzle ou Goutte, une solution complète portée par le créateur de Symfony.
PHP n’est généralement pas recommandé pour le web scraping : il est lent, ne peut pas exécuter JavaScript (donc on oublie les sites contenant beaucoup d’animations JavaScript pour afficher ou masquer des éléments du DOM), ne gère pas la parallélisation des requêtes, le multithreading, les comportements asynchrones… c’est, en tout cas, ce que vous diront ses détracteurs.
Si je vous disais que plus de 80% de mes programmes de scraping qui tournent quotidiennement sont codés en PHP, vous changeriez d’avis ? PHP est selon moi l’un des langages les plus faciles pour le web scraping et aussi des plus simples à déployer à petite échelle.
À l’inverse d’autres technologies, PHP n’utilise pas de navigateur headless et effectue plutôt ses requêtes via cURL. Le code JavaScript des sites ciblés n’est donc pas exécuté par le script de web scraping. Cela lui permet de ne pas être détecté par les solutions de protection anti scraping qui se basent sur JavaScript. De plus, vous pouvez très facilement imiter les requêtes AJAX permettant d’afficher du contenu sur des sites dynamiques avec PHP et Postman.
Ruby est un langage qui a été très en vogue au début des années 2000, notamment grâce à son framework de développement web Ruby on Rails utilisé par Airbnb, Twitch, Soundcloud ou encore Github. Supporté par une grande communauté et typé dynamiquement, Ruby propose quelques modules (appelés RubyGems) pour créer un programme de web scraping assez facilement : HTTParty pour les requêtes, NokoGiri pour parser le HTML/XML à l’aide de sélecteurs CSS et XPath et Pry pour le debugging.
Ruby est cependant limité par sa lenteur d’exécution, en partie due à son statut de langage compilé (comme C et C++). Le multithreading (parallélisation des requêtes sur plusieurs fils d’exécution du processeur) y est supporté mais peu efficace, la consommation de ressources peut donc s’avérer importante. Enfin, le scraping de sites “full JS” ou avec beaucoup de contenu généré dynamiquement sera plus difficile que sur d’autres langages, et le déploiement à grande échelle très coûteux.
C’est pourquoi Ruby n’est pas le langage le plus recommandé pour le web scraping.
Les sempiternels C et C++ sont des langages fiables et performants et disposent de tous les outils nécessaires au web scraping : libcurl pour télécharger (fetching) les pages HTML, libtidy pour valider le XML et libxml pour traiter (parsing) le contenu et extraire les données voulues. Paralléliser les requêtes de votre programme pour le rendre plus rapide et performant est d’ailleurs très facile dans ces langages.
En revanche, le déploiement d’un programme de web scraping en C ou C++ nécessitera bien plus d’efforts qu’en Node, PHP ou Python, surtout à grande échelle. De plus, ces langages sont à typage statique. Bien que le typage statique puisse être appréciable lorsque vous développez votre programme, dans le cas du web scraping, vous n’avez pas la main sur ce que va vous retourner la page web. Dans ce cas, le typage dynamique permet d’éviter des erreurs pendant l’exécution du programme.
Ainsi, C et C++ ne sont généralement pas des langages recommandés pour le web scraping.
R est le langage préféré des statisticiens, permettant de créer des analyses et statistiques complexes sur de grands volumes de données avec une très bonne performance. Il s’agit du langage qui propose le plus grand nombre de modules dédiés à l’analyse statistique mais R est également utilisé pour le machine learning et propose de très belles visualisations.
Il y a donc un intérêt certain à coder le web scraping dans le même langage, d’autant plus que R dispose de tous les modules nécessaires tels que rcrawler pour le crawling, rvest pour le parsing.
R a la réputation d’être assez difficile à apprendre, surtout, et c’est assez paradoxal, pour les développeurs formés à d’autres langages. R est en effet prévu pour les analystes, statisticiens et mathématiciens qui n’ont pas d’expérience en programmation.
Scraper est considéré comme une technique avancée en R alors qu’elle est très abordable en Node ou en Python par exemple. R est donc uniquement recommandé pour le web scraping si vous maîtrisez déjà ce langage.
Pour vous aider à faire votre choix et constater les différences entre chaque technologie, voyons ensemble l’article suivant et premier tutoriel de cette série dédiée au web scraping, disponible en PHP :
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