Maîtrisez le scraping de sites web avec ChatGPT (pour les débutants)

📑 Table des matières

1. Introduction
2. Utilisation du Chad GPT pour extraire des informations du Web
3. Préparation avant le début du projet
4. Configuration du Chad GPT avec la navigation
5. Scraping de la page Web cible
6. Utilisation de requests et beautiful soup pour extraire les éléments HTML
7. Identification des balises et des attributs d'information
8. Utilisation de Python pour le traitement du code
9. Conversion des données extraites en fichier CSV
10. Utilisation de Bardeen pour extraire des informations sans code
11. Conclusion

📝 Article

Introduction

Aujourd'hui, je vais vous montrer comment utiliser Chad GPT pour extraire des informations du Web. Avant de commencer, je dois avouer une petite, ou dans ce contexte, une énorme confession : je ne suis pas un programmeur. Je vais donc improviser et interroger Chad GPT pour obtenir toutes les réponses dont j'ai besoin. J'ai seulement suivi quelques cours de Python et de JavaScript, mais je veux voir ce que je peux faire en tant que débutant complet.

Utilisation du Chad GPT pour extraire des informations du Web

Le Chad GPT est un puissant outil d'intelligence artificielle qui permet d'extraire des informations du Web de manière automatisée. Grâce à sa fonctionnalité de navigation, il peut consulter les pages Web, lire leur contenu HTML, et extraire les données pertinentes. Dans ce tutoriel, nous allons utiliser le Chad GPT avec la navigation activée pour réaliser un projet de "Web Scraping".

Préparation avant le début du projet

Avant de commencer notre projet de "web scraping", nous devons nous assurer d'avoir toutes les ressources nécessaires. Tout d'abord, nous avons besoin d'un abonnement Premium au Chad GPT, qui nous permettra d'activer la fonctionnalité de navigation. Ensuite, nous devons installer les bibliothèques Python nécessaires, notamment requests et beautiful soup. Une fois ces étapes préliminaires terminées, nous pouvons passer à l'étape suivante.

Configuration du Chad GPT avec la navigation

Pour commencer notre projet de "web scraping", nous devons activer la fonctionnalité de navigation dans le Chad GPT. Si vous avez un abonnement Chad GPT Plus, vous pouvez accéder à cette fonctionnalité dans les paramètres. Une fois la navigation activée, nous sommes prêts à commencer à extraire les informations de la page Web cible.

Scraping de la page Web cible

La première étape de notre projet de "web scraping" consiste à choisir la page que nous voulons consulter. Nous allons sélectionner une page qui contient une liste d'automatisations, chacune étant accompagnée de son titre, de son URL et du temps qu'elle permet d'économiser. Une fois que nous avons copié l'URL de la page cible, nous pouvons passer à l'étape suivante.

Utilisation de requests et beautiful soup pour extraire les éléments HTML

Pour extraire les données de la page Web, nous allons utiliser les bibliothèques Python requests et beautiful soup. La bibliothèque requests nous permet de télécharger le code HTML de la page, tandis que beautiful soup nous permet d'extraire les éléments HTML pertinents. Dans notre cas, nous voulons extraire le titre, l'URL et le temps économisé pour chaque automation.

Identification des balises et des attributs d'information

Avant de pouvoir extraire les informations, nous devons identifier les balises HTML et les attributs qui contiennent les données que nous recherchons. En utilisant beautiful soup, nous pouvons parcourir le code HTML de la page et trouver les balises qui correspondent à nos critères. Une fois que nous avons identifié les balises et les attributs pertinents, nous pouvons passer à l'étape suivante.

Utilisation de Python pour le traitement du code

Maintenant que nous avons identifié les balises et les attributs d'information, nous pouvons utiliser le langage de programmation Python pour extraire les données. Nous allons créer une boucle qui parcourt chaque automation de la page, extrait le titre, l'URL et le temps économisé, et stocke ces informations dans une liste. Une fois que nous avons Collecté toutes les données, nous pouvons les traiter et les utiliser selon nos besoins.

Conversion des données extraites en fichier CSV

Une fois que nous avons extrait les données de la page Web, nous pouvons les convertir en un fichier CSV. Un fichier CSV est un moyen pratique de stocker des données tabulaires, telles que celles que nous avons extraites. En utilisant la bibliothèque CSV de Python, nous pouvons créer un nouveau fichier CSV et y écrire les données extraites. Cette étape nous permet de stocker les données de manière organisée et facilement accessible.

Utilisation de Bardeen pour extraire des informations sans code

Si vous ne voulez pas écrire de code, vous pouvez utiliser Bardeen, un outil qui facilite l'extraction d'informations du Web sans programmation. Avec Bardeen, vous pouvez créer des "scrapers" qui extraient automatiquement les données d'une page Web. Vous pouvez spécifier les éléments que vous souhaitez extraire en utilisant des sélecteurs visuels, et Bardeen se charge du reste. C'est un moyen simple et rapide d'obtenir des informations du Web sans avoir à écrire de code.

Conclusion

Le "web scraping" est une technique puissante qui permet d'extraire des informations précieuses du Web. Dans ce tutoriel, nous avons utilisé le Chad GPT et les bibliothèques Python requests et beautiful soup pour extraire des données d'une page Web. Nous avons également présenté Bardeen, un outil qui permet d'extraire des informations sans écrire de code. En combinant ces outils, vous pouvez automatiser le processus d'extraction d'informations et gagner du temps dans vos projets de collecte de données.