Comment exploiter Gemini AI pour le Web Scraping en Python

Le web scraping récupère des données sur les sites web, mais nécessite souvent l'écriture d'une logique complexe pour extraire des informations claires et structurées. Avec l'IA Gemini, ce processus devient plus simple et plus rapide. Gemini peut comprendre et extraire des informations clés du contenu brut en langage naturel. C'est un excellent outil pour un scraping intelligent.

Dans ce blog, vous apprendrez étape par étape à utiliser l'IA Gemini pour le scraping web en Python. Nous vous guiderons pas à pas pour configurer l'environnement, extraire le code HTML, le nettoyer et laisser Gemini s'occuper du reste. Que vous développiez un scraper de petite taille ou que vous le développiez à grande échelle, ce guide vous permettra de bien démarrer avec le scraping basé sur l'IA.

Table des Matières

Qu'est-ce que Gemini AI et pourquoi l'utiliser pour le Web Scraping ?
Configuration de l'environnement

Installer Python
Création d'un environnement virtuel
Configurer Gemini

Guide étape par étape pour créer un scraper Web optimisé par Gemini

Envoi de la requête HTTP
Extraction de sections spécifiques avec BeautifulSoup
Conversion du HTML en Markdown pour une meilleure efficacité de l'IA
Envoi du Markdown nettoyé à Gemini pour l'extraction des données
Exporter les résultats au format JSON

Défis et limites de Gemini AI dans le Web Scraping
Comment la Crawlbase Un proxy d'IA intelligent peut vous aider à évoluer
Réflexions finales
Foire aux questions (FAQ)

Qu'est-ce que Gemini AI et pourquoi l'utiliser pour le Web Scraping ?

Gemini AI est un modèle de langage étendu (LLM) de Google. Il peut comprendre le langage naturel, lire du contenu web et extraire des données pertinentes du texte. Cela le rend particulièrement utile pour le web scraping avec Python, notamment pour extraire des données propres et structurées d'un code HTML complexe.

Pourquoi choisir Gemini AI pour le web scraping ?

Les scrapers web traditionnels utilisent des sélecteurs CSS ou XPath pour extraire le contenu. Cependant, la structure des sites web est fréquemment mise à jour, et votre scraper devient obsolète. Avec Gemini AI, vous pouvez décrire les données souhaitées (par exemple, « obtenir tous les noms et prix des produits ») et l'IA les calcule, comme le ferait un humain.

Avantages de l'utilisation de Gemini AI pour le scraping :

Moins de code:Vous n’avez pas besoin d’écrire une logique complexe pour nettoyer ou formater les données.
Un grattage plus intelligent:Gemini comprend le langage naturel, ce qui lui permet de trouver des données même lorsque le HTML n'est pas bien structuré.
Flexible:Fonctionne sur de nombreux sites Web différents avec des modifications de code minimales.

Dans la section suivante, nous vous montrerons comment configurer votre environnement et démarrer avec Python.

Configuration de l'environnement

Avant de commencer à scraper des sites web avec Gemini AI et Python, nous devons configurer l'environnement approprié. Cela comprend l'installation de Python, la création d'un environnement virtuel et la configuration de l'environnement Gemini.

Installer Python

Si vous n'avez pas encore installé Python, téléchargez-le à partir du site web officielAssurez-vous d'installer Python 3.8 ou une version ultérieure. Lors de l'installation, cochez la case « Ajouter Python au chemin d'accès ».

Pour vérifier que Python est installé, ouvrez votre terminal ou votre invite de commande et exécutez :

1	python --version

Vous devriez voir quelque chose comme:

1	Python 3.10.8

Création d'un environnement virtuel

Il est judicieux de conserver vos fichiers de projet propres et séparés de votre installation Python globale. Pour ce faire, créez un environnement virtuel.

Dans votre dossier de projet, exécutez :

1	python -m venv gemini_env

Activez ensuite l’environnement :

Sur Windows:

1	gemini_env\Scripts\activate

Sur Mac/Linux:

1	source gemini_env/bin/activate

Une fois activé, votre terminal affichera le nom de l'environnement, comme ceci :

1	(gemini_env) $

Configurer Gemini

Pour utiliser Gemini AI pour le web scraping, vous aurez besoin d'une clé API de la plateforme Gemini de Google. Vous pouvez l'obtenir en vous inscrivant à Google IA Studio.

Une fois que vous avez votre clé, rangez-la dans un .env fichier:

1	GEMINI_API_KEY=votre_clé_ici

Installez ensuite les packages Python requis :

1	pip install google-generativeai python-dotenv requests beautifulsoup4 markdownify

Ces bibliothèques nous aident à envoyer des requêtes, à analyser du HTML, à convertir du HTML en Markdown et à communiquer avec Gemini.

Votre environnement est maintenant prêt ! Dans la section suivante, nous allons créer le scraper web basé sur Gemini étape par étape.

Guide étape par étape pour créer un scraper Web optimisé par Gemini

Dans cette section, vous apprendrez à créer un scraper web complet, optimisé par Gemini, en Python. Nous procéderons étape par étape, de l'envoi d'une requête HTTP à l'exportation des données extraites au format JSON.

Nous utiliserons cette page d'exemple pour le scraping :
🔗 Une lumière dans le grenier – Livres à gratter

Envoi de la requête HTTP

Tout d’abord, nous allons récupérer le contenu HTML de la page en utilisant le requests bibliothèque.

importer demandes

URL = "https://books.toscrape.com/catalogue/a-light-in-the-attic_1000/index.html"
réponse = demandes.get(url)

# Vérifiez si la demande a réussi
if réponse.status_code == 200:
    impression(« Page récupérée avec succès ! »)
d'autre:
    impression(« Échec de la récupération de la page. »)

Extraction de sections spécifiques avec BeautifulSoup

Pour éviter d'envoyer du HTML inutile à Gemini, nous extrairons uniquement la partie de la page dont nous avons besoin.

Capture d'écran montrant la structure HTML d'une page Web dans les outils de développement du navigateur, mettant en évidence une section spécifique à extraire à l'aide de BeautifulSoup

Dans ce cas, le <article class="product_page"> qui contient les détails du livre.

à partir de bs4 importer BeautifulSoup

soupe = BeautifulSoup(response.content, « Parseur HTML »)

# Extraire le contenu pertinent (détails principaux du livre)
main_section = soup.select_one("article.page_produit")
main_html = str(section_principale)

Conversion du HTML en Markdown pour une IA plus efficace

Les LLM comme Gemini sont plus efficaces et précis grâce à des entrées plus claires. Convertissons donc le code HTML sélectionné en Markdown à l'aide de la bibliothèque Markdownify.

à partir de Markdownifier importer Markdownifier

# Convertir le HTML en Markdown
main_markdown = markdownify(main_html)
impression(main_markdown)

Cela supprime l'encombrement HTML indésirable et contribue à réduire le nombre de jetons envoyés à Gemini, ce qui permet de réduire les coûts et d'améliorer les performances.

Envoi du Markdown nettoyé à Gemini pour l'extraction des données

Envoyez maintenant le Markdown nettoyé à Gemini AI et demandez-lui d'extraire des données structurées, telles que le titre, le prix et l'état du stock.

importer os
à partir de dotenv importer load_dotenv
importer google.generativeai as Genai

# Chargez votre clé API à partir du fichier .env
charger_dotenv()
genai.configure(api_key=os.getenv(« CLÉ_API_GEMINI »))

# Créez l'invite et envoyez-la à Gemini
modèle = genai.GenerativeModel(« gemini-2.0-flash »)

rapide = f"""
Extrayez le titre du livre, le prix et la disponibilité du contenu suivant :

{main_markdown}

Répondez au format JSON.
"" "

réponse = model.generate_content(prompt)
extract_data = réponse.texte

impression(données extraites)

Exportation des résultats au format JSON

Enfin, nous enregistrerons les données extraites dans un .json fichier.

importer json

# Convertir le texte de réponse en dictionnaire Python
données = json.loads(données_extraites)

# Enregistrer dans un fichier
avec ouvert(« book_data.json », "w") as f:
    json.dump(données, f, indent=2)

impression(« Données enregistrées dans book_data.json »)

Avec cela, votre scraper Web Python alimenté par Gemini est prêt !

Exemple de code complet

Vous trouverez ci-dessous le script Python complet qui regroupe toutes les étapes, de la récupération de la page à l'enregistrement des données extraites au format JSON. Ce script constitue un excellent point de départ pour créer des scrapers plus avancés, basés sur l'IA, avec Gemini.

importer demandes
à partir de bs4 importer BeautifulSoup
à partir de Markdownifier importer Markdownifier
importer google.generativeai as Genai
importer os
importer json
à partir de dotenv importer load_dotenv

# Charger la clé API Gemini à partir du fichier .env
charger_dotenv()
genai.configure(api_key=os.getenv(« CLÉ_API_GEMINI »))

# Étape 1 : Envoyer la requête HTTP
URL = "https://books.toscrape.com/catalogue/a-light-in-the-attic_1000/index.html"
réponse = demandes.get(url)

if réponse.status_code != 200:
    augmenter Exception(« Échec de la récupération de la page. »)

# Étape 2 : Extraire une section spécifique à l'aide de BeautifulSoup
soupe = BeautifulSoup(response.content, « Parseur HTML »)
main_section = soup.select_one("article.page_produit")
main_html = str(section_principale)

# Étape 3 : Convertir HTML en Markdown
main_markdown = markdownify(main_html)

# Étape 4 : Utiliser Gemini pour extraire des données structurées
modèle = genai.GenerativeModel(« gemini-2.0-flash »)
rapide = f"""
Extrayez le titre du livre, le prix et la disponibilité du contenu suivant :

{main_markdown}

Répondez au format JSON.
"" "

réponse = model.generate_content(prompt)
extract_data = réponse.texte

# Étape 5 : Exporter le résultat au format JSON
Essai:
    données = json.loads(données_extraites)
    avec ouvert(« book_data.json », "w") as f:
        json.dump(données, f, indent=2)
    impression(« Données enregistrées dans book_data.json »)
sauf json.JSONDecodeError :
    impression(« Échec de l'analyse de la réponse de Gemini : »)
    impression(données extraites)

Exemple de sortie :

{
  « Titre »: « Une lumière dans le grenier »,
  "prix": « 51.77 £ »,
  "disponibilité": "En stock (22 disponibles)"
}

Défis et limites de Gemini AI dans le Web Scraping

L'IA Gemini pour le scraping web est puissante, mais présente certaines limites. Il est important de les comprendre avant de l'utiliser dans des projets de scraping concrets.

1. Utilisation élevée de jetons

Gemini facture par jeton (morceau de texte) envoyé et reçu. Si vous envoyez l'intégralité du code HTML d'une page, le coût s'accumule rapidement. C'est pourquoi la conversion HTML en Markdown est utile : elle réduit le nombre de jetons et ne conserve que l'essentiel.

2. Plus lent que le grattage traditionnel

Gemini étant un modèle d'IA, le traitement du texte et le retour des résultats sont plus longs que ceux des simples analyseurs HTML. Si vous récupérez plusieurs pages, la vitesse deviendra un problème majeur.

3. Moins précis pour les pages complexes

Gemini peut manquer des données ou les interpréter de manière erronée, notamment lorsque leur présentation est complexe ou contient de nombreux éléments répétés. Contrairement aux scrapers basés sur des règles, les modèles d'IA peuvent être imprévisibles dans ces cas.

4. Pas en temps réel

Gemini nécessite du temps pour analyser et renvoyer des réponses, ce qui le rend inadapté au scraping web en temps réel, comme la surveillance des prix à quelques secondes d'intervalle. Il est plus adapté aux cas d'utilisation où l'extraction de données structurées prime sur la rapidité.

5. Limites de débit API

Comme la plupart des plateformes d'IA, Gemini impose des limites de débit. Vous ne pouvez envoyer qu'un nombre limité de requêtes par minute ou par heure. La mise à l'échelle est complexe, sauf si vous gérez vos appels API ou passez à un forfait payant.

Comment la Crawlbase Un proxy d'IA intelligent peut vous aider à évoluer

Lors du scraping web avec Gemini AI, vous rencontrerez un problème majeur : le blocage des sites web. De nombreux sites détectent les robots et renvoient des erreurs ou des CAPTCHA lorsqu'ils constatent un comportement inhabituel. C'est là que ça se passe. Crawlbase Smart AI Proxy entre en jeu.

Qu’est ce que Crawlbase Proxy IA intelligent ?

Crawlbase Proxy IA intelligent est un outil qui vous permet d'analyser n'importe quel site web sans être bloqué. Il effectue la rotation des adresses IP, gère les CAPTCHA et récupère les pages comme un véritable utilisateur.

Ceci est particulièrement utile lorsque vous envoyez des requêtes depuis votre scraper vers des sites Web qui n'autorisent pas les robots.

Avantages de l'utilisation Crawlbase Proxy IA intelligent avec Gemini AI

✅ Évitez les blocages IP: Crawlbase gère la rotation des proxys pour vous.
✅ Contourner les CAPTCHA:Il résout automatiquement la plupart des défis.
✅ Gagner du temps:Vous n'avez pas besoin de gérer vos serveurs proxy.
✅ Obtenez du HTML propre:Il renvoie un contenu prêt à être analysé, parfait pour le traitement de l'IA.

Exemple : Utiliser Crawlbase Proxy d'IA intelligent avec Python

Voici comment récupérer une page protégée en utilisant Crawlbase Proxy IA intelligent avant de le transmettre à Gemini :

importer demandes
importer Paisible

# Crawlbase Configuration du proxy Smart AI
url_proxy = "http://[email protected]:8012"
mandataires = {"http": url_proxy, « https »: URL_proxy}

# URL cible protégée par Cloudflare
URL = "https://example.com/protected-page"

# Introduire un délai pour imiter le comportement humain
temps.sommeil(2)  # Attendre 2 secondes avant de faire la demande

# Envoyer une demande via Smart AI Proxy
réponse = requêtes.get(url, proxys=proxies, vérifier=Faux)

# Imprimer la réponse
impression(réponse.texte)

remplacer _USER_TOKEN_ avec votre réel Crawlbase Jeton proxy AI intelligent.

Une fois que vous avez récupéré le HTML avec Smart AI Proxy, vous pouvez le transmettre à BeautifulSoup, le convertir en Markdown et le traiter avec Gemini AI, comme nous vous l'avons montré plus tôt dans cet article.

Réflexions finales

Gemini AI simplifie et intensifie le scraping web en Python. Grâce à l'IA, il transforme le code HTML complexe en données claires et structurées. Grâce à BeautifulSoup et à la conversion Markdown, vous pouvez créer un scraper qui comprend mieux le contenu que les méthodes traditionnelles.

Pour les sites avec blocs ou protection, utilisez Crawlbase Proxy IA intelligentVous ne serez pas bloqué, même sur les sites les plus difficiles.

Ce guide vous a montré comment :

Construisez un scraper alimenté par Gemini en Python
Optimiser la saisie avec HTML vers Markdown
Grattage du tartre avec Crawlbase Proxy IA intelligent

Vous pouvez désormais gratter plus intelligemment, plus rapidement et plus efficacement !

Foire aux questions (FAQ)

Q. Puis-je utiliser Gemini AI pour récupérer n'importe quel site Web ?

Oui, vous pouvez utiliser Gemini AI pour scraper de nombreux sites web. Cependant, certains sites web peuvent disposer de protections anti-bots, comme Cloudflare. Pour ces derniers, vous aurez besoin d'outils comme Crawlbase Proxy IA intelligent pour éviter d'être bloqué et accéder au contenu en douceur.

Q. Pourquoi dois-je convertir HTML en Markdown avant de l'envoyer à Gemini ?

La conversion HTML en Markdown permet de réduire la taille des données. Cela accélère le processus d'IA et réduit le nombre de jetons utilisés, ce qui vous permet de réaliser des économies, notamment lors de l'utilisation de l'IA Gemini pour des projets de scraping à grande échelle.

Q. Gemini est-il meilleur que les outils de scraping Web traditionnels ?

Gemini est plus performant lorsque vous avez besoin d'une compréhension de contenu basée sur l'IA. Les outils de scraping traditionnels extraient les données brutes, mais Gemini peut synthétiser, nettoyer et comprendre le contenu. Il est préférable de combiner les deux méthodes pour obtenir les meilleurs résultats de scraping.

Comment exploiter Gemini AI pour le scraping Web en Python