5 tendances Python supplémentaires pour la collecte automatisée de données en 2024
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En tant que site proxy de confiance, l'équipe de Dexodata s'intéresse de manière compréhensible au domaine des solutions de récolte de données. Il n'est pas surprenant que nous aimions explorer le potentiel de Python en termes d'outils de scraping web. En tant que langage orienté objet populaire, il est utilisé par de nombreux utilisateurs qui achètent des adresses IP résidentielles. Nous avons publié un aperçu des principales tendances Python précédemment. Aujourd'hui, nous poursuivons ce voyage et ajoutons 5 aspects supplémentaires à considérer en 2024. Ces conseils pourraient vous aider à construire des solutions encore meilleures pour récupérer des ensembles de données, de préférence, avec nos IP éthiques et conformes à la KYC, y compris des proxies pour les réseaux sociaux.
Pour commencer, pourquoi Python est-il très demandé parmi les membres de la communauté professionnelle du scraping web ? C'est simple à maîtriser et rapide en termes d'exécution de code. Gérer sa syntaxe n'est pas de la science-fusée. En tant que langage, il est compatible avec des packages externes et offre suffisamment de solutions prêtes à l'emploi.
Aujourd'hui, Dexodata invite les lecteurs à plonger plus profondément.
Python en 2024 : Top 5 des tendances à connaître et à appliquer
En présentant les mises à jour les plus cruciales de la dernière version Python 3.12, nous avons souligné cinq tendances à connaître.
1. Scraping web asynchrone et asyncio
Pourquoi s'embêter à traiter avec la programmation asynchrone pour les scrapers web ? Une application typique suppose un mélange de tâches dans les deux états suivants pendant son exécution. Une tâche peut être traitée ou attendre son tour pour être « activée ». L'état de traitement signifie accéder et manipuler des données. L'état d'attente signifie que la tâche est en attente jusqu'à ce qu'un fichier d'entrée soit lu, qu'une réponse à une requête soit envoyée par le serveur, etc.
Si le processus s'exécute étape par étape, c'est-à-dire que votre prochaine tâche n'est traitée qu'après l'accomplissement de la précédente, cela prendra du temps. Dans notre cas, une seule requête de scraping à la fois peut être gérée. Accélérer ce processus est ce que fait la programmation asynchrone. L'idée ici est de passer le processus d'exécution d'une tâche qui attend actuellement à une nouvelle, de manière dynamique et simultanée.
Dans le contexte du scraping web, l'approche asynchrone donnera à un utilisateur l'opportunité d'initier une tâche potentiellement longue et d'avoir encore la possibilité de réagir à d'autres événements, au lieu d'attendre que la première tâche longue soit accomplie. En conséquence, une équipe devient capable de scraper plusieurs adresses URL et d'accomplir ces nombreuses tâches rapidement.
Dexodata, en tant que site proxy crédible et de confiance, vous recommande d'essayer la bibliothèque asyncio pour construire une application asynchrone pour la récolte de données. Les pratiques de scraping asynchrone seront particulièrement utiles si vous envisagez d'appliquer nos proxies pour les réseaux sociaux et de récupérer beaucoup d'informations sur les médias sociaux. C'est une tendance Python prometteuse en 2024.
2. Annotation de type
La principale conséquence des hints de type avec Python, qui est assez répandue, est que ce dernier améliore la lisibilité du code et atténue les risques d'erreurs d'exécution. Les annotations de type permettent aux programmeurs de « informer » Python de ce qu'ils s'attendent à ce que soit assigné à des noms à certains points de nos programmes. Ainsi, on peut appliquer de telles annotations pour vérifier que le programme effectue, en réalité, ce que nous attendons.
En tant que site proxy de confiance, nous croyons que les principaux avantages de l'annotation de type sont les suivants :
- Elle simplifie le travail avec et la compréhension de notre propre code, car nos noms de variables utiles sont suivis de descriptions du type de données que nous entendons leur associer ;
- La majorité des éditeurs modernes sont capables de tirer parti de vos annotations pour présenter des conseils exploitables pendant qu'une personne active des fonctions ;
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Il est possible d'appliquer des outils tels que mypy pour vérifier que nos annotations de type sont respectées, nous aidant à détecter et à éliminer les bugs causés par le passage de types incorrects.
3. Jupyter Notebook utilisé pour le calcul interactif
Tant que le scraping web concerne des données, parfois d'énormes volumes, Dexodata doit mentionner Jupyter Notebook. Fonctionnant comme une infrastructure éthique pour élever l'intelligence en ligne qui fournit des proxies pour les médias sociaux, nous savons à quel point les outils de récolte et de traitement de données peuvent être élaborés et complexes. Les projets avancés dans ce domaine nécessitent la collaboration de plusieurs développeurs et parties impliquées. C'est exactement ce que Jupyter est pour, en tant que tendance Python de 2024.
Il sert d'outil original basé sur le web pour générer, partager et travailler ensemble sur des documents computationnels. En cette capacité, il offre une expérience d'ingénierie intuitive, rationalisée et centrée sur le document. Ainsi, si vous envisagez de construire un scraper web de grande envergure et de fonctionnalités, il n'y a pas de meilleur environnement pour les efforts conjoints.
4. Scraping web sans serveur avec Python et sites proxy de confiance
Les approches sans serveur sont devenues populaires récemment, c'est un véritable mot à la mode. Et Python, en raison de sa simplicité et de son adaptabilité, est une option demandée pour cela. L'équipe de Dexodata ne peut pas omettre ce point sur la liste des tendances Python de 2024.
Que signifie « sans serveur » ? Cela désigne un modèle d'ingénierie natif du cloud permettant aux développeurs de créer et d'exécuter leurs programmes sans avoir besoin de serveurs et d'activités de gestion connexes. Les serveurs ne disparaissent pas, mais les serveurs ne sont pas un facteur dont il faut se soucier beaucoup pendant le codage. Tout le travail de routine de fourniture, de gestion et de mise à l'échelle de l'infrastructure serveur nécessaire est confié aux fournisseurs de cloud. En conséquence, les développeurs peuvent facilement déployer leurs produits dans des conteneurs.
Nous sommes un site proxy de confiance d'où l'on peut acheter des adresses IP résidentielles. C'est la raison pour laquelle nous nous intéressons aux approches sans serveur pour le scraping web. Dans ce rôle, les approches sans serveur et basées sur le cloud sont productives et efficaces pour plusieurs raisons :
- La récolte de données automatisée est par défaut une affaire d'entrée/sortie. La plus grande part du temps est réservée à l'attente des réponses HTTP envoyées. Par conséquent, les serveurs CPU haut de gamme deviennent sans pertinence ;
- Les fonctions cloud sont rentables et ne sont pas une grande chose à mettre en route ;
- Les clouds sont un parfait match pour le scraping parallèle, ce qui est un facteur positif lorsqu'il s'agit d'initiatives de scraping ambitieuses.
Il est à prévoir que la meilleure option que Dexodata pourrait recommander pour « placer » un scraper web sans serveur créé via Python est fournie par Amazon. C'est un service de calcul Lambda alimenté par des événements, permettant aux utilisateurs d'exécuter leurs lignes de code, et S3 pour stocker leurs objets. D'après notre expérience, pour les personnes techniquement averties, cela suffira même pour des projets compliqués qui pourraient nécessiter nos proxies pour les réseaux sociaux et d'autres scénarios avancés.
5. Scrapy
Notre dernier point à l'ordre du jour est Scrapy. Ce n'est pas nouveau, mais beaucoup de choses ont été publiées à son sujet récemment. Dexodata doit aborder cette question.
Comme nous le croyons, un framework open source Scrapy est incroyable pour la communauté Python qui a besoin d'un levier fonctionnel pour le scraping web. Pour nommer une courte liste de ses avantages, Scrapy offre de telles capacités comme :
- Multithreading
- « Voyager » d'un lien à un autre, également connu sous le nom de crawling web
- Récupérer les données
- Valider les informations collectées
- Sauvegarder ces informations sous forme de fichiers de différents formats et ensembles de données associés à diverses bases, etc.
Un framework d'opinion, il exige des connaissances particulières concernant ses directives et principes. Il faut investir à la fois du temps et des efforts pour maîtriser Scrapy. Cependant, une fois cette courbe d'apprentissage abrupte laissée derrière, on est en bonne position pour aborder élégamment les défis de scraping web les plus répandus et spécifiques.
Peu importe sur quelle tendance de scraping web basée sur Python nos lecteurs envisagent de capitaliser, il est recommandé d'acheter des adresses IP résidentielles, mobiles ou de centre de données en 2024. Dexodata, un site proxy de confiance et bien classé, est prêt à servir de guichet unique pour des besoins de ce type. Des serveurs éthiquement maintenus dans plus de 100 pays, y compris des proxies pour les médias sociaux, sont disponibles. Les nouveaux venus ont droit à demander un essai gratuit de proxy.
