Scrap de données avec Google Sheets: un outil simple pour rechercher et récupérer des informations sur le web

Aujourd’hui, il est nécessaire pour de nombreuses entreprises de trouver des informations sur leur marché cible et de les analyser. Face à ce besoin, faut-il faire appel à des outils complexes qui requièrent un long processus d’apprentissage ? Ou existe-t-il une solution plus simple et plus intuitive ? Découvrez avec nous comment Google Sheets peut être utilisé pour le scrap de données à partir d’une source web.

Qu’est-ce que le scrap de données avec Google Sheets?

Le scrap de données est un processus qui s’effectue sur le web de manière automatique et semi-automatique. Il consiste à collecter des informations, des éléments HTML, des liens, des images et autres contenus disponibles sur différents sites internet. Une fois le scrap effectué, ces informations peuvent être stockés dans un tableau de bord, un document, une base de données ou encore une application. Il existe plusieurs outils pour réaliser du scrap de données. Parmi ces outils, on trouve notamment Google Sheets.

Google Sheets, anciennement connu sous le nom de Google Spreadsheet, est un service en ligne proposé par Google pour la gestion et le traitement des données. Cette plateforme offre aux utilisateurs une variété d’outils permettant de générer, rassembler et traiter facilement des informations provenant de sources internes et externes. D’un point de vue technique, Google Sheets est basée sur un langage simple dit «feuille de calcul», qui permet d’effectuer rapidement tout type d’opération mathématique et/ou statistique.

Comment fonctionne le scrap de données avec Google Sheets ?

La fonction principale pour effectuer du scrap de donnée avec Google Sheets est la fonction importxml(). Cette fonction est très puissante car elle permet à l’utilisateur d’importer facilement des informations contenues dans des pages web spécifiés grâce à uniquement une URL. En inscrivant cette URL dans la fonction, l’utilisateur est alors capable de spécifier ce qu’il souhaite récupérer à partir de cette source. La fonction importXml() utilise aussi des balises HTML, appelées Xpath pour spécifier les informations à recueillir sur le site web (comme le titre, le texte, le prix, les images, etc…). Une fois que la requête est exécutée , une sortie est générée qui renvoie un résultat, généralement sous forme de tableau. Toutes ces informations peuvent être ensuite stockés dans la «feuille de calcul» Google Sheet et peuvent être traités plus tard.

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Quels sont les avantages d’utiliser Google Sheets pour scraper des informations sur le web ?

Le scrap de données avec Google Sheets est très efficace par rapport aux autres méthodes manuelles ou plus complexes qui doivent être mises en place pour recueillir des données sur le web. Cela permet non seulement d’accéder facilement à des sources qu’il serait difficile de trouver autrement, mais aussi de gagner du temps et de minimiser les erreurs grâce à sa simplicité d’utilisation. En effet, inscrire une URL et spécifier les paramètres via des balises prend bien moins longtemps que devoir affronter des problèmes tels que les délais, la configuration et le code source.

Exemples pratiques: comment récupérer des informations sur un site web spécifique grâce au scraping via Google Sheets ?

La meilleure façon de comprendre le processus est d’illustrer par un exemple concret. Nous allons à présent prendre un site web qui affiche des informations sur différents produits (leurs noms, leurs prix) et nous allons utiliser Google Sheets pour scraper ces données.

Tout d’abord, nous devons récupérer l’URL spécifique où se trouvent les informations. Une fois que l’on a l’URL, on peut alors la copier et la coller dans une fonction importXml(). Ensuite, il faut spécifier la balise Xpath qui défini ce que l’on veut récupérer. Par exemple, si nous souhaitons récupérer les noms des produits et leurs prix, nous pouvons utiliser les Xpath «/title» pour le nom et «//span[@class=«price»]» pour le prix.

Une fois que ces deux paramètres sont entrés dans la fonction importXml(), on peut exécuter la requête. Après quelques secondes, le résultat sera retourné sous forme de tableau dans la « feuille de calcul » Google Sheet avec toutes les informations demandées.

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Les limites du scraping via Google Sheet : quelles sources ne peut-on pas exploiter ?

Si les possibilités offertes par le scrapage via Google Sheets sont importantes, cette solution connaît toutefois certaines limites. Tout d’abord, certains sites web proposent des données qui ne sont pas disponibles par ce moyen. Dans certains cas (par exemple si le site web crypte et/ou masque ses informations) il est impossible de recueillir les données si vous n’utilisez pas Google Sheets. Ensuite, la profondeur des informations qui peuvent être récupérées avec ce service est limitée. Par exemple, si vous souhaitez recueillir des informations sur uniquement un type de produit ou une tranche de prix spécifique, il sera difficile de l’exploiter en utilisant cette solution.

Pourquoi choisir cette solution plutôt qu’une autre, et comment tirer parti pleinement des possibilités offertes par le scrapage via google sheets?

Le scrapage via Google Sheets présente un certain nombre d’avantages indéniables grâce à sa simplicité et son efficacité. Comparé à d’autres solutions plus complexes, il permet aux utilisateurs d’accéder rapidement et facilement aux données qu’ils recherchent. Bien que les limites existent, les solutions sont nombreuses pour contourner ce problème (par exemple en commençant par le plus simple et en continuant jusqu’au pro-process). Finalement, pour tirer pleinement partie des solutions proposées par ce service, il est impératif de comprendre comment il fonctionne et ainsi pouvoir l’utiliser comme un outil informatique fiable.

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