[{"data":1,"prerenderedAt":17},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":10,"meta_title":11,"meta_description":12,"meta_keywords":13,"content":14,"tags":15,"faqs":16},150,"blog","fr-gathering-high-quality-web-data-at-scale-5-tweaks-to-apply","Collecter des données web de haute qualité à grande échelle : 5 ajustements à appliquer","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/21-2-s-trusted-proxy-website-gathering-high-quality-web-data-at-scale-5-tweaks-to-apply-cover-4caec7dc-43fe-450e-801a-3bd3b995c628.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/21-2-b-trusted-proxy-website-gathering-high-quality-web-data-at-scale-5-tweaks-to-apply-cover-71633833-80fa-440e-9314-29f32310d546.webp","2025/11/21","Comment collecter des données web de haute qualité à grande échelle avec des proxies géo-ciblés","5 étapes pour la collecte de données web de haute qualité : outils de scraping, modèles d'IA et proxies géo-ciblés dynamiques de l'écosystème Dexodata pour un scraping éthique.","buy residential and mobile proxies, buy residential ip, geo targeted proxies","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>Contenu de l'article :\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">5 étapes pour collecter des données de haute qualité à grande échelle\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cul>\n\u003Cli style=\"list-style-type: none;\">\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">Qu'est-ce que des données de haute qualité\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">1. Choisir un cadre et des bibliothèques\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">2. Explorer les sites\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor5\">3. Exécuter des proxies dynamiques\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor6\">4. Nettoyer et prétraiter les données brutes\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor7\">5. Appliquer l'apprentissage automatique\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor8\">Collecte de données web de haute qualité et Dexodata\u003C/a>\n\u003Cp>La sensibilisation aux technologies tendances est importante ainsi que l'intelligence sur la situation du marché. \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-is-web-data-extraction\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La récolte de données web via des proxies géo-ciblés\u003C/a> est la procédure numéro un pour prendre des décisions commerciales éclairées dans le commerce électronique, la vérification des publicités, le développement et la promotion de produits ou services.\u003C/p>\n\u003Cp>Le marché des solutions de scraping croît avec les sphères informatiques connexes, et sa valeur actuelle dépasse \u003Ca href=\"https://www.researchnester.com/reports/web-scraping-software-market/5041\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">4 milliards de dollars, avec la possibilité de quadrupler d'ici 2035\u003C/a>. Les médias sociaux, les plateformes immobilières et les soins de santé sont les principaux moteurs du développement des outils d'extraction d'informations. Compte tenu de l'échelle des données disponibles en ligne, les analystes achètent des proxies résidentiels et mobiles pour obtenir des informations sur Internet de manière fluide et éthique. L'écosystème Dexodata propose d'acheter des pools d'IP résidentiels adaptés à l'acquisition d'informations web à l'échelle des entreprises, en raison de :\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Conformité stricte aux AML et KYC\u003C/li>\n\u003Cli>Rotation des adresses externes\u003C/li>\n\u003Cli>Compatibilité HTTP et SOCKS5\u003C/li>\n\u003Cli>Plans tarifaires flexibles avec géolocalisation ajustable et quantités de trafic.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>La mise en place d'une infrastructure intermédiaire dans les logiciels de scraping est la première étape pour collecter des données web de haute qualité à grande échelle. Nous clarifierons les autres étapes ci-dessous.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>5 étapes pour collecter des données de haute qualité à grande échelle\u003C/h2>\n\u003Cp>L'essence du scraping réside dans la création d'un algorithme automatisé, qui détecte des informations pertinentes sur la source Internet, les obtient et place les détails extraits dans des ensembles de données .json, .xml, .csv pour une analyse ultérieure. Les proxies géo-ciblés permettent de livrer des requêtes HTTP GET ou POST à la page cible, tandis que les scripts automatisés renforcent et contrôlent ce scénario. \u003C/p>\n\u003Cp>Les principales étapes pour effectuer un scraping de haute qualité incluent :\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Choisir un cadre et des bibliothèques\u003C/li>\n\u003Cli>Explorer les sites\u003C/li>\n\u003Cli>Exécuter des proxies dynamiques\u003C/li>\n\u003Cli>Nettoyer et prétraiter les données brutes\u003C/li>\n\u003Cli>Appliquer l'apprentissage automatique.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Chaque phase prend en compte des dizaines de facteurs — échelle, détermination géographique, nombre de sources cibles, disponibilité de l'API, structure de page basée sur JS, performance CPU, budget du projet, et plus encore. Les ingénieurs informatiques se demandent s'ils doivent acheter des IP résidentielles, mobiles ou de centre de données, pour \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/ipv4-or-ipv6-what-to-prefer-for-obtaining-web-data\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">choisir des adresses IPv4 ou IPv6\u003C/a>. Ces caractéristiques font partie de celles qui déterminent la qualité des informations recueillies.\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>Qu'est-ce que des données web de haute qualité ?\u003C/h3>\n\u003Cp>Il existe des indicateurs clés montrant dans quelle mesure les informations obtenues correspondent aux objectifs définis. Plus les valeurs sont élevées, plus les décisions commerciales prises sur cette base seront précises et actuelles. Ces paramètres sont :\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Complétude, tournant autour de la certitude du résultat et de l'absence d'omissions.\u003C/li>\n\u003Cli>Consistance, garantissant l'uniformité sans incohérences ni contradictions.\u003C/li>\n\u003Cli>Conformité, vérifiant l'alignement avec le format, les normes et les structures anticipés.\u003C/li>\n\u003Cli>Précision, validant la précision et l'exactitude de l'intelligence web récupérée.\u003C/li>\n\u003Cli>Intégrité, reflétant les modifications non autorisées susceptibles d'affecter les ensembles de données structurées.\u003C/li>\n\u003Cli>Actualité, garantissant que les informations extraites restent à jour et pertinentes.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Considérer les étapes suivantes rapproche un exécutant de la sortie idéale.\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>1. Choisir un cadre et des bibliothèques\u003C/h3>\n\u003Cp>Le langage de programmation préféré peut varier. Ruby simple et rapide convient aux tâches de petite échelle, et C++ peut être plus optimal que les scripts CGI. \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/using-java-for-data-scraping-and-harvesting-on-the-web\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">L'application de Java pour la récolte de données en ligne\u003C/a> conduit à un traitement rapide des informations, et ainsi de suite. Comme Python reste la solution de scraping la plus courante avec une vaste gamme de bibliothèques open-source, nous nous concentrerons sur l'utilisation de ce langage pour collecter des données de haute qualité. La sélection du parseur web reste à la discrétion du développeur, tout comme l'achat de proxies résidentiels et mobiles, ou de ceux de centre de données.\u003C/p>\n\u003Cp>Le cadre Scrapy offre une approche flexible pour les sites orientés CSS, HTML, PHP et Node.js. Voici un script Python de base pour récupérer des listes de villes et leur population à partir de la source cible sans pagination et en excluant la création d'un nouveau projet :\u003C/p>\n\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd style=\"width: 97.0536%;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px; font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">import \u003C/span>scrapy\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>class \u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">CityPopulationSpider\u003C/span>(scrapy.Spider):\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    name = \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'city_population'\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    start_urls = [\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'https://site-to-scrape.com/cities'\u003C/span>] \u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">def\u003C/span> \u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">parse\u003C/span>(self, response):\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>        \u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\"># Remplacer 'city_selector' et 'population_selector' par les sélecteurs HTML réels, et site-to-scrape.com par l'adresse réelle\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>        city_elements = response.css(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'div.city_selector'\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>        \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">for \u003C/span>city_element \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">in \u003C/span>city_elements:\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>            city_name = city_element.css(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'span.name::text'\u003C/span>).get()\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>            population = city_element.css(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'span.population::text'\u003C/span>).get()\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>            \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">yield \u003C/span>{\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>               \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\"> 'city_name'\u003C/span>: city_name,\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>               \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\"> 'population'\u003C/span>: population,\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>            }\u003C/code>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>Le script corrigé place les éléments collectés dans le fichier “citiesandpopulation.json” après exécution :\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd style=\"width: 97.0536%; padding-left: 40px;\">\u003Cspan style=\"font-family: monospace; font-weight: 400; background-color: #b4d7ff;\">scrapy crawl city_population -o citiesandpopulation.json\u003C/span>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>2. Explorer les sites\u003C/h3>\n\u003Cp>La navigation entre les sections du même site s'appelle pagination, tandis que l'exploration est le même processus appliqué à plusieurs pages web. Pour optimiser le travail avec de nombreuses sources, un écosystème fiable de proxies géo-ciblés est appliqué. Les intermédiaires éthiques répartissent la charge sur les serveurs et aident à éviter le throttling, l'excès de requêtes par unité de temps. Scrapy, en tant qu'outil rapide, sert à explorer, et le script de base pour l'exemple “site-to-scrape.com” ressemble à :\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody style=\"padding-left: 40px;\">\n\u003Ctr style=\"padding-left: 40px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 97.0536%; padding-left: 40px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px; font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>scrapy startproject job_crawler\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">cd \u003C/span>job_crawler\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>scrapy genspider example site-to-scrape.com\u003C/code>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor5\">\u003C/a>3. Exécuter des proxies dynamiques\u003C/h3>\n\u003Cp>Récolter des informations web de premier ordre à l'échelle des entreprises nécessite d'acheter des proxies résidentiels et mobiles en quantités suffisantes. \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/static-and-dynamic-proxies-everything-you-need-to-know-about\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Les serveurs dynamiques changeant d'adresses externes\u003C/a> au sein d'un pool d'IP préalablement défini sont désormais courants. Ils garantissent une collecte continue de données. Des bibliothèques comme \u003Ccode>scrapy-proxies\u003C/code> ou \u003Ccode>requests \u003C/code>effectuent l'autorisation pour chaque IP, changent d'adresse et répètent le cycle. Dans l'exemple suivant pour la bibliothèque \u003Ccode>requests \u003C/code>, \u003Ccode>HTTPProxyAuth \u003C/code>gère l'étape d'accès basée sur l'entrée du login et du mot de passe :\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody style=\"padding-left: 40px;\">\n\u003Ctr style=\"padding-left: 40px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 97.0536%; padding-left: 40px;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px; font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">import \u003C/span>requests\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">from \u003C/span>requests.auth \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">import \u003C/span>HTTPProxyAuth\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">from\u003C/span>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\"> \u003C/span>itertools \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">import \u003C/span>cycle\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\">\u003Ccode># Insérer les détails d'IP, de port et d'authentification appropriés ci-dessous\u003C/code>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\">\u003Ccode>proxies_list = [\u003C/code>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    {\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'http'\u003C/span>: \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'http://username1:password1@proxy1:port1'\u003C/span>, '\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">https'\u003C/span>:\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\"> 'http://username1:password1@proxy1:port1'\u003C/span>},\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    {\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'http'\u003C/span>: \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'http://username2:password2@proxy2:port2'\u003C/span>, \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'https'\u003C/span>: \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'http://username2:password2@proxy2:port2'\u003C/span>},\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    \u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\"># Ajouter plus de serveurs si nécessaire\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>]\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode># Configurer l'autorisation\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>proxy_auth_list = [HTTPProxyAuth(proxy[\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'http'\u003C/span>].split(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'@'\u003C/span>)[\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">0\u003C/span>].split(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'://'\u003C/span>)[\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">1\u003C/span>].split(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">':'\u003C/span>)[\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">0\u003C/span>],\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>                              proxy[\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'http'\u003C/span>].split(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'@'\u003C/span>)[\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">0\u003C/span>].split(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'://'\u003C/span>)[\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">1\u003C/span>].split(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">':'\u003C/span>)[\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">1\u003C/span>])\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>                   \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">for \u003C/span>proxy \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">in\u003C/span> proxies_list]\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\">\u003Ccode># Voici un exemple de cycle pour des proxies géo-ciblés dynamiques\u003C/code>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>proxy_cycle = cycle(proxies_list)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>auth_cycle = cycle(proxy_auth_list)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>def make_request(url):\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\">\u003Ccode>    # Continuer à créer des paires de proxies authentifiés\u003C/code>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    current_proxy = next(proxy_cycle)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    current_auth = next(auth_cycle)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    try:\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>        response = requests.get(url, proxies=current_proxy, auth=current_auth, timeout=10\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\">\u003Ccode>        # Traiter la réponse si nécessaire\u003C/code>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>        print(f\"Proxy: {current_proxy}, Code d'état: {response.status_code}\")\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    except Exception as e:\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>        print(f\"Erreur : {e}\")\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\">\u003Ccode>        # Gérer les erreurs si nécessaire\u003C/code>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\">\u003Ccode># Exemple d'utilisation\u003C/code>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>url_to_scrape = \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'https://site-to-scrape.com'\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">for   in \u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">range\u003C/span>\u003C/span>(\u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">5\u003C/span>):  \u003Cspan style=\"color: #7e8c8d;\"># Faire 5 requêtes (valeur d'exemple) en utilisant différents proxies\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    make_request(url_to_scrape)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor6\">\u003C/a>4. Nettoyer et prétraiter les données brutes\u003C/h3>\n\u003Cp>La matière première nécessite un nettoyage et un prétraitement pour améliorer la qualité. Certaines valeurs manquent ou se dupliquent lors de la phase de scraping initiale, d'autres diffèrent considérablement des cibles principales (valeurs aberrantes). Le nettoyage comprend de nombreux ajustements, tels que :\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Convertir les variables catégorielles en chiffres en conséquence\u003C/li>\n\u003Cli>Normaliser les métriques aux poids moyens\u003C/li>\n\u003Cli>Transformer les caractéristiques actuelles en nouvelles pour leur clarification, en particulier dans les techniques de scraping basées sur l'IA\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/data-enrichment-with-geo-targeted-proxies-general-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Enrichir les données via des proxies géo-ciblés\u003C/a> avec des éléments supplémentaires.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>La bibliothèque \u003Ccode>pandas \u003C/code>en Python est un instrument fiable. Elle peut supprimer les doublons et standardiser les formats de date en quelques étapes, comme montré ici :\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd style=\"width: 97.0536%;\">\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">import \u003C/span>pandas \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">as \u003C/span>pd\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>df = pd.read_csv(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'raw_data.csv'\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>df = df.drop_duplicates()\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>df[\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'date'\u003C/span>] = pd.to_datetime(df[\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'date'\u003C/span>], \u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">format\u003C/span>=\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'%Y-%m-%d'\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor7\">\u003C/a>5. Appliquer l'apprentissage automatique\u003C/h3>\n\u003Cp>Les modèles basés sur l'IA capables de traiter le langage naturel sont un outil de support courant pour définir des objectifs et rédiger des scripts, par exemple Copilot ou \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/chatgpt-and-data-collection-implications-for-web-data-harvesting-software\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ChatGPT aidant à l'extraction de données\u003C/a>. Les modèles d'apprentissage automatique passent par un entraînement pour obtenir des informations pertinentes à partir d'actifs non structurés, tels que du texte ou des images. En Python, la bibliothèque \u003Ccode>spaCy \u003C/code>est responsable du déploiement de logiques orientées ML. L'entraînement d'un réseau de neurones amélioré par IA à plusieurs couches pour rassembler des informations en ligne à grande échelle est une tâche compliquée. La récupération des principales entités à partir de sites publiquement ouverts via \u003Cspan style=\"font-family: monospace; background-color: #b4d7ff;\">spaCy \u003C/span>prend cependant de telles formes, dans le cas de ciblage sur des noms et des lieux à partir de flux d'actualités :\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 99.9794%;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd style=\"width: 97.0536%;\">\n\u003Cp style=\"margin-top: 32px; font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">import \u003C/span>spacy\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>nlp = spacy.load(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'en_core_web_sm'\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>text = \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">\"L'écosystème éthique Dexodata a proposé d'acheter des pools d'IP résidentiels situés à San-Francisco, Pékin, Paris et dans plus de 100 pays.\"\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>doc = nlp(text)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">for\u003C/span> ent \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">in \u003C/span>doc.ents:\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    \u003Cspan style=\"color: #f22c3d;\">print\u003C/span>(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">f'{ent.text}: {ent.label_}'\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>La prochaine étape nécessite un nettoyage et un prétraitement récurrents des données dans le cadre de l'entraînement des modèles d'IA courants.\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor8\">\u003C/a>Collecte de données web de haute qualité et Dexodata\u003C/h3>\n\u003Cp>La collecte de données web de haute qualité à grande échelle fait face à des considérations éthiques en plus de maintenir un lien durable avec les sites cibles. Acheter des proxies résidentiels et mobiles de l'écosystème Dexodata résout ces problèmes. \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/why-dexodata-implements-aml-and-kyc-policies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dexodata agit en stricte conformité avec les politiques KYC et AML\u003C/a> en ce qui concerne l'acquisition et le soutien des adresses IP. L'application de nos proxies géo-ciblés en conjonction avec le respect des conditions de service des sites et des règles robots.txt, évitant la surcharge, et respectant les droits d'auteur, mènera votre entreprise à des données Internet suprêmes pour un développement commercial ultérieur. Contactez notre support pour obtenir un essai gratuit de proxy.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936365253]