Le scraping web vous permet d'obtenir des données, mais leur stockage et leur analyse sont tout aussi importants. Les bases de données SQL offrent un moyen structuré de stocker de nombreuses données extraites afin de pouvoir les interroger, les filtrer et les analyser pour en tirer des informations pertinentes. Que vous suiviez les prix des produits, la concurrence ou que vous collectiez des données de recherche, le stockage des données extraites dans SQL vous permet de les organiser et de les rendre accessibles.

Dans cet article, nous verrons pourquoi SQL est un bon choix pour stocker des données extraites, comment configurer une base de données et comment insérer et analyser des données avec des requêtes SQL. C'est parti !

Table des Matières

  1. Pourquoi stocker des données récupérées dans SQL ?
  2. Configuration d'une base de données SQL pour les données récupérées
  • Choisir la bonne base de données SQL
  • Installation de la base de données SQL
  • Création d'une base de données et d'une table
  • Connexion de Python à la base de données SQL
  1. Insertion de données récupérées dans une base de données SQL
  • Insertion de données dans SQLite
  • Insertion de données dans MySQL
  • Gestion des insertions de données volumineuses
  1. Analyse des données avec des requêtes SQL
  • Filtrage et tri des données
  • Agrégation de données pour obtenir des informations
  • Joindre des tables pour une analyse plus approfondie
  1. Bonnes pratiques pour le stockage et l'analyse des données récupérées dans SQL
  2. Réflexions finales
  3. Foire aux questions (FAQ)

Pourquoi stocker des données récupérées dans SQL ?

Lors de l'extraction de données Web, un stockage adéquat est essentiel pour faciliter l'accès, l'organisation et l'analyse. Les bases de données SQL offrent un moyen structuré de gérer efficacement de grands ensembles de données et de garantir leur cohérence et leur évolutivité.

Pourquoi utiliser SQL pour les données récupérées

  • Stockage structuré – SQL utilise des tables pour que vous puissiez facilement organiser et relier les données.
  • Interrogation efficace – Avec les requêtes SQL, vous pouvez filtrer, trier et analyser rapidement les données sans aucun effort manuel.
    L'intégrité des données – SQL maintient la cohérence de vos données avec des contraintes telles que les clés primaires et les clés étrangères.
  • Évolutivité – Qu'il s'agisse de milliers ou de millions d'enregistrements, les bases de données SQL s'adaptent efficacement.
  • Sécurité – Les bases de données SQL disposent de fonctionnalités d’authentification et de cryptage pour protéger vos données.

Configuration d'une base de données SQL pour les données récupérées

Avant de stocker des données de scraping Web, vous devez configurer une base de données SQL. Que vous utilisiez MySQL, PostgreSQL ou SQLite, le processus consiste à créer une base de données, à définir des tables et à la connecter à votre script Python.

1. Choisir la bonne base de données SQL

  • SQLite – Idéal pour les petits projets et le stockage local.
  • MySQL – Idéal pour les applications Web et le stockage de données à grande échelle.
  • PostgreSQL – Idéal pour gérer des requêtes complexes et des ensembles de données volumineux.

2. Installation de la base de données SQL

Pour MySQL ou PostgreSQL, installez la base de données et configurez un utilisateur :

1
2
3
4
5
6
7
8
# Installer MySQL (Ubuntu)
sudo mise à jour apt
sudo apt installer mysql-server
sudo mysql_secure_installation

# Installer PostgreSQL (Ubuntu)
sudo mise à jour apt
sudo apt installer postgresql postgresql-contrib

Pour SQLite, aucune installation n'est nécessaire car il est fourni avec Python.

3. Création d'une base de données et d'une table

Une fois installé, créez une base de données et définissez une table pour les données récupérées :

Pour MySQL/PostgreSQL :

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
CREATE BASE DE DONNÉES scraped_data;
UTILISER scraped_data;

CREER LA TABLE des produits (
    id INT Clé principale AUTO_INCREMENT,
    Le nom VARCHAR(255),
    prix DÉCIMAL(10,2),
    url TEXTE,
    horodatage TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

Pour SQLite (en utilisant Python) :

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
importer sqlite3

conn = sqlite3.connect(« scraped_data.db »)
curseur = conn.curseur()

curseur.execute('' '
    CRÉER UNE TABLE SI IL N'EXISTE PAS de produits (
        id INTEGER CLÉ PRIMAIRE AUTO-INCRÉMENTATION,
        nom TEXTE,
        prix RÉEL,
        url TEXTE,
        horodatage DATETIME PAR DÉFAUT CURRENT_TIMESTAMP
    )
'' ')

conn.commit()
conn.close()

4. Connexion de Python à la base de données SQL

Pour insérer des données récupérées, établissez une connexion à l'aide du connecteur MySQL, de Psycopg2 (PostgreSQL) ou de SQLite en Python.

Exemple pour MySQL :

1
2
3
4
5
6
7
8
9
importer mysql.connector

conn = mysql.connector.connect(
    hôte ="localhost",
    utilisateur ="votre_nom_d'utilisateur",
    password ="votre_mot_de_passe",
    base de données=« données récupérées »
)
curseur = conn.curseur()

Maintenant que la base de données est prête, l’étape suivante consiste à insérer les données récupérées dans les tables SQL.

Insertion de données récupérées dans une base de données SQL

Une fois votre base de données SQL configurée, l'étape suivante consiste à insérer les données extraites. Grâce à Python et SQL, vous pouvez stocker des données structurées pour une analyse plus approfondie.
python

1. Insertion de données dans SQLite

Pour les petits projets, SQLite est une option simple et légère. Vous trouverez ci-dessous un script Python permettant d'insérer des données extraites dans une base de données SQLite.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
importer sqlite3

# Se connecter à la base de données SQLite
conn = sqlite3.connect(« scraped_data.db »)
curseur = conn.curseur()

# Exemple de données récupérées
données = [
    ("Ordinateur portable A", 799.99, "https://exemple.com/laptop-a"),
    ("Ordinateur portable B", 999.99, "https://exemple.com/laptop-b"),
]

# Insérer des données dans la table
curseur.executemany('' '
    INSÉRER DANS les produits (nom, prix, url) VALEURS (?, ?, ?)
'' ', données)

conn.commit()
conn.close()

impression(« Données insérées avec succès ! »)

2. Insertion de données dans MySQL

Pour les ensembles de données volumineux, MySQL offre de meilleures performances. Voici comment insérer des données extraites dans une table MySQL :

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
importer mysql.connector

# Se connecter à la base de données MySQL
conn = mysql.connector.connect(
    hôte ="localhost",
    utilisateur ="votre_nom_d'utilisateur",
    password ="votre_mot_de_passe",
    base de données=« données récupérées »
)
curseur = conn.curseur()

# Exemple de données récupérées
données = [
    ("Ordinateur portable A", 799.99, "https://exemple.com/laptop-a"),
    ("Ordinateur portable B", 999.99, "https://exemple.com/laptop-b"),
]

# Insérer des données dans MySQL
requête = "INSÉRER DANS les produits (nom, prix, URL) VALEURS (%s, %s, %s)"
curseur.executemany(requête, données)

conn.commit()
conn.close()

impression(« Données insérées avec succès ! »)

3. Gestion des insertions de données volumineuses

Si vous traitez un ensemble de données volumineux, les insertions par lots peuvent améliorer les performances en réduisant le nombre de transactions de base de données.

  • Utilisez le executemany() pour insérer plusieurs lignes à la fois.
  • Utiliser les index sur les colonnes fréquemment interrogées pour de meilleures performances.
  • Valider les données par lots au lieu de le faire après chaque insertion pour améliorer l'efficacité.

Une fois les données stockées dans la base de données SQL, vous pouvez passer à leur interrogation et à leur analyse.

Analyse des données avec des requêtes SQL

Une fois vos données extraites stockées dans une base de données SQL, vous pouvez les analyser à l'aide de requêtes SQL. SQL vous permet de filtrer, trier, agréger et joindre des tables pour obtenir des informations exploitables à partir de votre ensemble de données.

1. Filtrage et tri des données

Le filtrage et le tri permettent d’extraire des informations pertinentes en fonction de conditions spécifiques.

  • Filtrer les données à l'aide de WHERE pour obtenir uniquement les enregistrements requis.
  • Trier les résultats en utilisant ORDER BY pour les classer par prix, date ou toute autre colonne.

Exemple : Obtenez tous les produits dont le prix est inférieur à 500 $, triés par prix dans l'ordre croissant

1
2
3
4
SELECT nom, prix, url
De produits purs
OÙ prix < 500
COMMANDER BY prix ASC;

2. Agrégation des données pour obtenir des informations

Les fonctions d'agrégation telles que COUNT(), SUM(), AVG(), MIN()et MAX() aider à résumer de grands ensembles de données.

  • Trouvez le total des produits répertoriés grâce à COUNT()
  • Calculer le prix moyen grâce à AVG()
  • Trouvez les prix les plus élevés et les plus bas grâce à MAX() et MIN()

Exemple : obtenir le nombre total de produits et le prix moyen

1
2
SELECT COUNT(*) AS total_produits, AVG(prix) AS prix_moyen
De des produits;

3. Joindre des tables pour une analyse plus approfondie

Si vos données sont stockées dans plusieurs tables, les instructions JOIN permettent de combiner les données associées.

  • Utilisez le INNER JOIN pour obtenir les enregistrements correspondants des deux tables.
  • Utilisez le LEFT JOIN pour obtenir tous les enregistrements d'une table et faire correspondre les enregistrements d'une autre.

Exemple : Obtenir les noms de produits avec leurs noms de catégorie à partir de deux tables (products et categories)

1
2
3
SELECT produits.nom, catégories.nom_catégorie
De produits purs
INNER INSCRIPTION catégories ON produits.category_id = catégories.id;

Bonnes pratiques pour le stockage et l'analyse des données récupérées dans SQL

Pour garantir l'efficacité de vos processus de scraping web et d'analyse de données SQL, il est essentiel de suivre les meilleures pratiques. Une gestion adéquate des bases de données contribue à préserver l'intégrité des données, à améliorer les performances et à simplifier les requêtes futures.

1. Utilisez un schéma de base de données bien structuré

Concevez un schéma de base de données clair qui organise les données efficacement.

  • Stockez différents types de données (par exemple, produits, avis, prix) dans des tables séparées.
  • Utilisez des clés primaires et des clés étrangères pour maintenir les relations entre les tables.

Exemple : structure de table pour stocker les données produit

1
2
3
4
5
6
7
CREER LA TABLE des produits (
    identifiant SÉRIE Clé principale,
    nom TEXTE PAS NUL,
    prix DÉCIMAL(10,2),
    id_catégorie INT,
    gratté_à TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

2. Optimiser le stockage et l'indexation des données

Les jeux de données volumineux peuvent ralentir les requêtes. Pour améliorer les performances :

  • Utiliser les index sur les colonnes fréquemment recherchées.
  • Normaliser les données pour éliminer les informations redondantes.

Exemple : Créer un index sur la colonne des prix pour des recherches plus rapides

1
CREATE INDEX idx_price ON produits(prix);

3. Gardez vos données propres et à jour

Les données extraites peuvent contenir des erreurs ou des doublons. Assurez-vous de leur exactitude en :

  • Suppression des entrées en double à l'aide de DISTINCT or DELETE.
  • Mise à jour régulière des dossiers pour refléter les informations les plus récentes.
    python
    Exemple : supprimer les enregistrements en double en fonction du nom du produit
1
2
3
4
EFFACER De produits purs
OÙ id ne pas IN (
    SELECT MIN(id) De produits purs GROUPE BY Le nom
);

4. Automatiser l'insertion et la maintenance des données

Au lieu d’insérer manuellement des données, automatisez le processus à l’aide de scripts ou de procédures stockées.

  • Utiliser Python avec SQLAlchemy pour insérer des données de manière dynamique.
  • Planifier des mises à jour automatisées avec des tâches cron ou des planificateurs de tâches.

Exemple : insérer des données récupérées à l'aide de Python et de SQLAlchemy

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
à partir de sqlalchimie importer create_engine, Table, Colonne, Entier, Chaîne, Métadonnées

moteur = create_engine("postgresql://utilisateur:mot de passe@localhost/mabase de données")
métadonnées = MetaData()

produits = Table(
    "des produits", métadonnées,
    Colonne("id", Entier, clé_primaire=Vrai),
    Colonne("prénom", Chaîne),
    Colonne("prix", Entier)
)

avec moteur.connect() as Connecticut:
    conn.execute(produits.insert(), {"prénom": "Ordinateur portable", "prix": 1200})

5. Sécurisez votre base de données

Protégez les données sensibles et empêchez tout accès non autorisé en :

  • Restreindre les autorisations des utilisateurs avec accès basé sur les rôles.
  • Cryptage des connexions à la base de données et des données stockées.

Exemple : accorder un accès en lecture seule à un utilisateur

1
SUBVENTION SELECT ON produits purs À utilisateur_en_lecture_seule;

Réflexions finales

Le stockage et l'analyse des données extraites dans des bases de données SQL sont essentiels pour transformer les données brutes en or. En organisant les données, en optimisant les requêtes et en suivant les bonnes pratiques, vous pouvez stocker et analyser les données rapidement. SQL simplifie le filtrage, l'agrégation et la jointure des données, vous permettant ainsi de prendre des décisions éclairées.

Que vous gériez de petits ensembles de données ou des projets de scraping web à grande échelle, l'utilisation de SQL garantit que vos données sont structurées, propres et prêtes à être analysées. Avec la bonne approche, vous pouvez exploiter tout le potentiel de vos données scrapées et obtenir des informations pertinentes.

Foire aux questions (FAQ)

Q. Pourquoi devrais-je stocker les données récupérées dans une base de données SQL plutôt que dans un fichier CSV ou JSON ?

Les bases de données SQL offrent une meilleure organisation, des requêtes plus rapides et une évolutivité supérieure aux fichiers CSV ou JSON. Elles permettent un stockage structuré, une récupération efficace des données et une analyse avancée à l'aide de requêtes SQL. Elles sont donc idéales pour les grandes quantités de données extraites.

Q. Comment optimiser ma base de données SQL pour le scraping Web à grande échelle ?

Pour optimiser votre base de données SQL, utilisez l'indexation pour accélérer les recherches, normalisez les données pour éviter les redondances et utilisez des types de données appropriés. De plus, les insertions par lots, la maintenance régulière et l'optimisation des requêtes amélioreront les performances et l'efficacité du stockage.

Q. Quelles sont les meilleures requêtes SQL pour analyser les données récupérées ?

Les requêtes SQL courantes pour l'analyse sont SELECT pour récupérer des données, WHERE pour le filtrage, ORDER BY pour le tri, GROUP BY pour l'agrégation, et JOIN pour combiner plusieurs tables. Ces requêtes vous aideront à extraire rapidement des informations pertinentes de vos données extraites.