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• Programmer sur votre ordinateur un robot simple pour faire du web scraping et collecter automatiquement des données en ligne

Les concepts sont expliqués dans des présentations et mis en pratique sur des cas concrets, du plus simple au plus compliqué. Théorie: environ 20%. Exercices pratiques: environ 80%.

Vous pouvez apporter votre ordinateur, c’est mieux pour installer tout ce qu’il faut dessus. Veillez à avoir les droits d’administration sur votre machine. Si vous n’en avez pas, on vous en fournira un pour la formation.

JOUR 1

• Qu’est-ce que le scraping? Définition du scraping et de ses différents niveaux de difficulté sur plusieurs supports (depuis le web, depuis du papier, depuis des PDF).
• Exemples de projets réalisés grâce au scraping : passage en revue d’utilisation du scraping dans des projets pour bien comprendre l’intérêt d’une telle pratique ainsi que ses limites.
• L’environnement légal : dans chaque pays et sur chaque site internet, le scraping s’inscrit dans un cadre légal différent. Découverte de ce qu’il est autorisé de scrapper et de ce qui ne l’est pas.
• L’architecture d’internet : pour scraper des sites, il faut avant tout savoir comment Internet fonctionne.
• Qu’est ce qu’un « client » ? Qu’est qu’un « serveur » ? Pourquoi est-ce important ?
• Sur Internet, les échanges utilisent HTTP et HTML. Comment impactent-t-ils nos scrapers ?
• Sur Internet, certaines données sont déjà structurées. Comment les utiliser au travers d’APIs ?
• Comprendre comment fonctionne le HTML pour mieux extraire des informations. Qu’est qu’une balise HTML ? Un attribut ? Comme identifier certains éléments avec une CLASS ou un ID?
• Initiation au Python, le langage le plus répandu pour coder un scraper : les fichiers, les variables, l’affichage d’information, les conditions et les boucles
• Utiliser des fonctions et manipuler des CSVs pour lire et enregistrer des données
• Le langage Python offre certains outils spécifiquement dédiés au scraping : Beautiful Soup – pour automatiser les opérations les plus courantes – ou bien CSS Select – pour mieux cibler les éléments à extraire.

JOUR 2

• Un scraper simple (requêtes GET, pages séquencées)
• Identifier la stratégie à adopter pour naviguer sur le site
• Coder le scraper
• Un scraper complexe : envoyer des données à un site Internet pour obtenir des résultats plus complexes
• Qu’est ce qu’une requête POST et une requête GET ?
• Parcourir un site pour trouver les données
• Identifier la stratégie à adopter
• Coder le scraper

Quelques liens pour approfondir votre réflexion sur le scraping :

• Le guide du datajournalisme
• Introduction au scraping
• Un bon exemple de data scrapping appliqué au prix des billets de train