De nos jours, l'accès et l'analyse des données du Web font partie intégrante de nombreuses tâches, des études de marché aux études universitaires. Les tableaux HTML sont un moyen courant pour les sites Web d'organiser et de présenter les données, ce qui en fait une ressource précieuse pour l'extraction de données. Que vous soyez chercheur, analyste ou passionné, savoir comment extraire des tableaux de sites Web vous ouvre un monde d'informations à portée de main.

Ce blog vous guidera à travers trois méthodes différentes pour extraire des tableaux de sites Web, en fonction de vos préférences et de vos niveaux de compétence. Nous explorerons l'utilisation de Google Sheets, du langage R avec le package rvest et de Python, chacun offrant ses propres avantages et capacités. À la fin, vous disposerez des outils et des connaissances nécessaires pour extraire efficacement des tableaux de données précieux du Web.

Maintenant, entrons dans les subtilités des tableaux HTML et pourquoi ils sont essentiels pour le scraping Web.

Table des matières

  1. Que sont les tableaux HTML et pourquoi sont-ils importants ?
  2. Comment utiliser Google Sheets pour extraire les données des tableaux HTML
  3. Extraction de données de tables de sites Web avec le package rvest de R
  4. Comment extraire des tableaux d'un site Web Python
  5. Réflexions finales
  6. Foire Aux Questions (FAQ)

Que sont les tableaux HTML et pourquoi sont-ils importants ?

Les tableaux HTML sont des éléments structurés utilisés sur les pages Web pour organiser et afficher des données sous forme de tableau. Ils sont constitués de lignes et de colonnes, chaque cellule contenant des informations relatives à l'intersection de lignes et de colonnes correspondantes. Ces tableaux jouent un rôle crucial dans la présentation des données sur les sites Web, facilitant la compréhension et l'analyse des informations par les utilisateurs.

Pourquoi extraire les tableaux HTML

Comment utiliser Google Sheets pour extraire les données des tableaux HTML

L'utilisation de Google Sheets pour extraire des données de tableau est une méthode pratique et simple qui vous permet de collecter des informations à partir de sites Web sans avoir recours à un codage ou à un logiciel complexe. Voici comment procéder :

  1. Ouvrir Google Sheets:Commencez par ouvrir un document Google Sheets nouveau ou existant.
  2. Accéder à la fonction ImportHTML: Google Sheets propose une fonction intégrée appelée ImportHTML, qui vous permet d'importer des tableaux et des listes à partir de pages HTML sur le Web. Pour accéder à cette fonction, cliquez sur une cellule dans laquelle vous souhaitez que les données importées apparaissent.
  3. Entrez la fonction: Dans la cellule sélectionnée, saisissez « =IMPORTHTML( » suivi de l'URL de la page Web contenant le tableau que vous souhaitez extraire. Ensuite, indiquez si vous souhaitez importer un tableau ou une liste, ainsi que le numéro d'index du tableau (s'il y a plusieurs tableaux sur la page). par exemple =IMPORTHTML("https://en.wikipedia.org/wiki/Wonders_of_the_World","table",1)
Feuille de calcul pour extraire les tableaux du site Web
  1. appuyez sur Entrée:Après avoir entré la fonction, appuyez sur Entrée et Google Sheets importera automatiquement les données du tableau à partir de l'URL spécifiée et les affichera dans la cellule sélectionnée.
  2. Ajuster le formatage:Une fois les données importées, vous devrez peut-être ajuster la mise en forme, comme le redimensionnement des colonnes ou le formatage des cellules, pour rendre les informations plus lisibles et organisées.
  3. Actualiser les données (facultatif):Google Sheets vous permet de configurer les données importées pour qu'elles s'actualisent automatiquement à intervalles réguliers. Cela garantit que votre feuille de calcul reflète toujours les informations les plus récentes de la page Web.

En suivant ces étapes, vous pouvez facilement extraire des données de tableau à partir de sites Web à l'aide de Google Sheets. Cette méthode est particulièrement utile pour les utilisateurs qui préfèrent une interface conviviale et n'ont pas de compétences avancées en codage. De plus, Google Sheets offre des fonctionnalités de collaboration, permettant à plusieurs utilisateurs de travailler simultanément sur la même feuille de calcul, ce qui en fait un choix pratique pour les projets d'équipe et les tâches d'analyse de données.

Extraction de données de tables de sites Web avec le package rvest de R

L'utilisation du langage R avec le package rvest fournit un moyen puissant pour extraire des tables de sites Web. Voici comment vous pouvez extraire une table d'un site Web r.

  1. Installer le paquet rvest:Si vous n'avez pas encore installé le package rvest, vous pouvez le faire en exécutant la commande suivante dans votre console R :
1
installer.packages("rvest")
  1. Charger le package rvest:Une fois installé, vous devez charger le package rvest dans votre environnement R à l'aide de la commande suivante :
1
bibliothèque math(rve){% asset_img "why-scrape-html-tables.jpg" "Pourquoi gratter les tableaux HTML 'Pourquoi gratter les tableaux HTML'" %}

  1. Spécifiez l'URL:Ensuite, spécifiez l’URL de la page Web contenant la table que vous souhaitez extraire.

  2. Utiliser la fonction html_table: La fonction html_table du package rvest vous permet d'extraire des tableaux à partir de pages HTML. Utilisez cette fonction avec la fonction read_html fonction permettant de lire le contenu HTML de la page Web et de le convertir en un cadre de données contenant les données du tableau.

1
2
3
# Remplacez « url » par l'URL de la page Web contenant le tableau
page web <- lire_html("url")
données_table <- tableau html(page web)

  1. Accéder aux données du tableau:Une fois que vous avez extrait les données de la table, vous pouvez y accéder comme n'importe quel autre cadre de données dans R. Utilisez l'indexation ou les noms de colonnes pour accéder à des lignes ou des colonnes spécifiques de la table.

  2. Optionnel : nettoyage des données:Selon la structure du tableau et vos besoins spécifiques, vous devrez peut-être effectuer un nettoyage ou une manipulation des données pour préparer les données à l'analyse. Cela peut inclure la suppression de lignes ou de colonnes indésirables, la conversion de types de données ou la gestion de valeurs manquantes.

En suivant ces étapes, vous pouvez facilement extraire des tableaux de sites Web à l'aide du langage R et du package rvest. Cette méthode est particulièrement utile pour les utilisateurs de R qui préfèrent travailler avec le langage de programmation R et souhaitent automatiser le processus d'extraction de données à partir de sites Web à des fins d'analyse et de visualisation.

Exemple de travail complet :

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
# Installer et charger le package rvest
installer.packages("rvest")
bibliothèque math(rve)

# Spécifiez l'URL de la page Web contenant le tableau
url <- "https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_pharaohs"

# Lisez le contenu HTML de la page Web et convertissez-le en un cadre de données contenant les données du tableau
page web <- lire_html(url)
données_table <- tableau html(page web)

# Accéder aux données de la table
# Par exemple, si le tableau est le premier de la page Web, vous pouvez y accéder comme ceci :
table <- données_table[[1]]

# Imprimer la table récupérée
impression(table)

Exemple de sortie :

Gratter les tables du site Web R

Comment extraire des tableaux d'un site Web Python

Python est un langage de programmation puissant doté de bibliothèques telles que Requests, BeautifulSoup et Pandas qui simplifient relativement les tâches de scraping Web. Suivez les étapes ci-dessous pour extraire des tableaux d'un site Web Python.

  1. Installer les bibliothèques nécessaires:Tout d'abord, assurez-vous que les bibliothèques de requêtes et BeautifulSoup sont installées. Sinon, vous pouvez les installer en utilisant pip :
1
demandes d'installation de pip beautifulsoup4 pandas
  1. Importer des bibliothèques

Dans votre script Python, importez les bibliothèques requises :

1
2
3
à partir de bs4 importer BeautifulSoup
importer pandas as pd
importer demandes
  1. Récupérer la page Web: Utilisez la bibliothèque de requêtes pour envoyer une requête GET à l'URL de la page Web contenant la table que vous souhaitez récupérer. Cela récupérera le contenu HTML de la page Web.
1
2
3
URL = "https://www.example.com/table-page"
réponse = demandes.get(url)
html_content = réponse.content
  1. Analyser le contenu HTML:Ensuite, utilisez BeautifulSoup pour analyser le contenu HTML de la page Web et accédez au tableau que vous souhaitez extraire. Vous pouvez utiliser les méthodes find ou find_all de BeautifulSoup pour localiser le tableau en fonction de sa structure HTML.
1
2
soupe = BeautifulSoup(contenu_html, « Parseur HTML »)
tables = soupe.find_all("table")
  1. Extraire les données du tableau: Parcourez les tables et convertissez-les en Pandas DataFrames pour une manipulation facile :
1
2
3
4
5
6
7
8
table_data = []
pour table in les tables:
    table_rows = table.find_all("tr")
    données = []
    pour rangée in table_rows :
        row_data = [cell.get_text(strip=Vrai) pour cellule in ligne.find_all(["ème", "td"])]
        données.append(ligne_données)
    table_data.append(pd.DataFrame(données))
  1. Enregistrer ou manipuler des données

Vous pouvez maintenant enregistrer les données de la table extraites dans un fichier CSV ou effectuer une analyse plus approfondie et manipuler les données à l'aide de Pandas :

1
2
3
4
5
6
pour idx, df in énumérer(données_table) :
    # Enregistrez chaque tableau dans un fichier CSV
    df.to_csv(f"table_{idx + 1}.csv", indice=Faux)
    impression("Tableau", idx + 1)
    impression(df)
    impression("\n")
  1. Optionnel : nettoyage des données:Selon vos besoins, vous devrez peut-être effectuer un nettoyage ou une manipulation des données extraites. Cela peut inclure la suppression de lignes ou de colonnes indésirables, la conversion de types de données ou la gestion de valeurs manquantes.

En suivant ces étapes, vous pouvez extraire des tableaux de sites web avec Python. Cette approche est polyvalente et permet d'extraire des données d'un large éventail de sites web contenant des tableaux, ce qui en fait un outil précieux pour la collecte et l'analyse de données. Pour travailler avec des tableaux dans des PDF plutôt que sur des sites web, vous pouvez envisager d'utiliser des outils spécialisés. extraction de table des outils comme Unstract.

Exemple de travail complet :

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
à partir de bs4 importer BeautifulSoup
importer pandas as pd
importer demandes

# Étape 1 : Récupérer la page Web
URL = "https://en.wikipedia.org/wiki/Wonders_of_the_World"
réponse = demandes.get(url)
html_content = réponse.content

# Étape 2 : Analyser le contenu HTML
soupe = BeautifulSoup(contenu_html, « Parseur HTML »)
tables = soupe.find_all("table")

# Étape 3 : Extraire les données du tableau
table_data = []
pour table in les tables:
    table_rows = table.find_all("tr")
    données = []
    pour rangée in table_rows :
        row_data = [cell.get_text(strip=Vrai) pour cellule in ligne.find_all(["ème", "td"])]
        données.append(ligne_données)
    table_data.append(pd.DataFrame(données))

# Étape 4 : Enregistrer ou manipuler les données
pour idx, df in énumérer(données_table) :
    # Enregistrez chaque tableau dans un fichier CSV
    df.to_csv(f"table_{idx + 1}.csv", indice=Faux)
    # Imprimer les tables récupérées
    impression("Tableau", idx + 1)
    impression(df)
    impression("\n")

Exemple de sortie :

Récupérer les tables du site Web Python

Réflexions finales

L'extraction de tableaux à partir de sites Web peut être une compétence précieuse pour extraire et analyser efficacement des données. Que vous utilisiez Google Sheets, le langage R avec le package rvest ou des bibliothèques Python comme BeautifulSoup et Pandas, le processus vous permet de recueillir des informations à partir de diverses sources en ligne. En comprenant les structures HTML et en utilisant les bons outils, vous pouvez automatiser les tâches d'extraction de données et rationaliser votre flux de travail.

Si vous souhaitez en savoir plus sur le web scraping, lisez nos guides suivants.

(I.e. Web Scrape Wikipédia
(I.e. Comment récupérer les résultats de Google Scholar
(I.e. Comment récupérer des données sur Quora
(I.e. Comment récupérer des sites Web avec Chatgpt
(I.e. Scraping Web de dramaturges
(I.e. Comment récupérer les commentaires TikTok

Continuez à explorer différentes méthodes de scraping et restez informé des meilleures pratiques pour tirer le meilleur parti du scraping Web pour vos projets. Si vous avez des questions ou des commentaires, notre équipe de soutien est toujours disponible pour vous aider dans votre parcours de scraping Web. Bon scraping !

Foire Aux Questions (FAQ)

Bien que le scraping Web ne soit pas illégal en soi, il est essentiel de le faire de manière responsable et de respecter les conditions d'utilisation et les lois sur les droits d'auteur du site Web. Évitez de récupérer des données sensibles ou protégées par des droits d'auteur sans autorisation et abstenez-vous de surcharger les serveurs du site Web avec des demandes excessives. Vérifiez toujours le fichier robots.txt du site Web pour connaître les autorisations de scraping et envisagez d'obtenir le consentement si nécessaire.

Q. Quels sont les défis courants lors de l’extraction de tables à partir de sites Web ?

L'extraction de tables à partir de sites Web peut rencontrer des problèmes tels que des structures HTML incohérentes, le chargement de contenu dynamique via JavaScript et des mesures anti-scraping telles que CAPTCHA et le blocage IP. Cependant, avec les bons outils et techniques, ces défis peuvent être surmontés en comprenant la structure du site Web et en utilisant des méthodes telles que l'automatisation du navigateur et la rotation du proxy.

Q. Comment puis-je débloquer des sites Web tout en récupérant des tables HTML ?

Débloquer des sites web lors du scraping de tables HTML peut s'avérer complexe en raison de mesures de sécurité comme le blocage d'adresses IP ou les CAPTCHA. Une solution efficace consiste à utiliser Crawlbase's Crawling API. Crawlbase Offre une solution fiable pour contourner les blocages et accéder au contenu d'un site web en toute fluidité. Grâce à ses proxys rotatifs et à ses chaînes d'agents utilisateurs, Crawlbase assure des opérations de scraping fluides tout en respectant les conditions d'utilisation du site web. En intégrant CrawlbaseEn intégrant l'API de dans vos scripts de scraping, vous pouvez surmonter les mesures de blocage et extraire efficacement les données de table HTML.

Q. Comment puis-je gérer le contenu dynamique lors de l'extraction de tableaux à partir de sites Web ?

Le contenu dynamique, comme les données chargées via des appels JavaScript ou AJAX, peut poser des problèmes aux techniques traditionnelles de web scraping. Pour gérer efficacement le contenu dynamique, pensez à utiliser des navigateurs headless comme Selenium WebDriver, capables d'exécuter JavaScript et d'afficher les pages web comme le ferait un navigateur réel. Vous pouvez également utiliser des API tierces comme Crawlbase's Crawling API pour gérer le contenu dynamique.

Vous pouvez également analyser les requêtes réseau effectuées par la page Web pour identifier les points de terminaison d'API responsables de la récupération dynamique des données et les extraire directement de ces points de terminaison.