R pour la science des données, 2e édition
by Hadley Wickham, Mine Cetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund
Chapitre 24. Récupération de données sur le Web
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Introduction
Ce chapitre te présente les bases du web scraping avec rvest. Le web scraping est un outil utile pour extraire des données de pages web. Certains sites Web proposent une API, un ensemble de requêtes HTTP structurées qui renvoient des données sous forme de JSON, que tu manipules à l'aide des techniques du chapitre 23. Dans la mesure du possible, tu dois utiliser l'API,1 car elle te fournira généralement des données plus fiables. Malheureusement, la programmation avec des API web n'entre pas dans le cadre de ce livre. Au lieu de cela, nous enseignons le scraping, une technique qui fonctionne qu'un site fournisse ou non une API.
Dans ce chapitre, nous parlerons d'abord de l'éthique et des aspects légaux du scraping avant de nous plonger dans les bases du HTML. Tu apprendras ensuite les bases des sélecteurs CSS pour localiser des éléments spécifiques sur la page et comment utiliser les fonctions rvest pour obtenir des données de texte et d'attributs hors du HTML et dans R. Nous discuterons ensuite de quelques techniques pour déterminer le sélecteur CSS dont tu as besoin pour la page que tu scrappes, avant de terminer par quelques études de cas et une brève discussion sur les sites Web dynamiques.
Conditions préalables
Dans ce chapitre, nous nous concentrerons sur les outils fournis par rvest. ...
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