Avec son énorme base d'utilisateurs et son vaste **répertoire d'entreprises**, [Yelp](https://www.yelp.com) est devenu une ressource incontournable pour des millions de personnes à la recherche de restaurants, de services et plus encore. Avec plus de **135 millions de visiteurs mensuels**, Yelp offre une mine de données que les entrepreneurs, les spécialistes du marketing et les chercheurs peuvent exploiter pour obtenir des informations et prendre des décisions éclairées. Dans cet article, nous allons apprendre à **scraper les annonces de Yelp** en utilisant **Python**. En utilisant Python avec **requests**, nous allons extraire **les annonces de restaurants de Yelp** à partir d'une **URL de recherche** et **6 attributs de données**. Nous allons scraper les noms, les URL, les notes, les critiques, les catégories et les quartiers. Plongeons et découvrons comment scraper les annonces de restaurants de Yelp en utilisant [Python](https://lobstr.io/blog/category/python) et [requests](https://lobstr.io/blog/category/code). ## Prérequis Avant de scraper les annonces de restaurants de Yelp, nous devons nous assurer que nous avons les **outils nécessaires** en place. Les deux composants essentiels dont nous avons besoin sont Python et Sublime Text. 1. **Python** : Assurez-vous d'avoir Python installé sur votre système. Si vous n'avez pas Python installé, vous pouvez le télécharger et l'installer à partir du [site officiel de Python](https://www.python.org). Choisissez la version appropriée en fonction de votre système d'exploitation. 2. **Sublime Text** : Sublime Text est un éditeur de texte populaire et léger qui offre un environnement simple et efficace pour écrire du code Python. Vous pouvez télécharger Sublime Text à partir du [site officiel](https://www.sublimetext.com) et l'installer sur votre ordinateur. Une fois que vous avez Python et Sublime Text configurés, vous serez prêt à créer un scraper Yelp en utilisant Python et à écrire le code nécessaire. ### Requirements Pour scraper avec succès les annonces de Yelp en utilisant Python, nous devrons installer et **importer plusieurs bibliothèques** qui fournissent les fonctionnalités nécessaires. Voici les principales bibliothèques que nous utiliserons : 1. [requests](https://requests.readthedocs.io/en/latest/) : une bibliothèque HTTP puissante et conviviale pour Python. Elle simplifie le processus de réalisation de **requêtes HTTP** et de gestion des réponses, nous permettant de récupérer le contenu HTML des pages web. 2. [csv](https://docs.python.org/3/library/csv.html) : offre des fonctionnalités pour lire et écrire des fichiers CSV (Comma-Separated Values). Nous utiliserons cette bibliothèque pour **stocker les données** dans un fichier CSV pour une analyse et un traitement ultérieurs. 3. [lxml](https://lxml.de/) : une bibliothèque robuste et efficace pour **analyser les documents HTML et XML**. Elle offre une navigation facile et une extraction de données en utilisant **xPath** ou les sélecteurs CSS, ce qui sera crucial pour extraire des éléments spécifiques des pages HTML de Yelp. lxml est généralement **plus rapide que bs4**, et elle peut analyser des HTML plus complexes. Cependant, elle est également plus complexe à utiliser et nécessite une dépendance externe en C. 4. [argparse](https://docs.python.org/3/library/argparse.html) : nous permet de gérer les **arguments de la ligne de commande** avec facilité. Il simplifie le processus de spécification des options et des paramètres lors de l'exécution du scraper Yelp, nous permettant de personnaliser l'URL de recherche et le nombre maximum de pages à scraper. 5. [time](https://docs.python.org/3/library/time.html) : fournit des fonctions pour les **opérations liées au temps**. Nous l'utiliserons pour introduire des délais entre les requêtes successives afin d'éviter de submerger le serveur. Avant de continuer, assurez-vous que ces bibliothèques sont installées dans votre environnement Python. Nous pouvons facilement les installer en utilisant le gestionnaire de paquets Python `pip`. ```bash pip install requests lxml ``` Les bibliothèques `csv` et `argparse` sont incluses dans la **bibliothèque standard de Python**, aucune installation séparée n'est nécessaire. ## Code complet Le code complet est accessible sur Github juste [ici](https://gist.github.com/lobstrio/b5d7cfd94361c681708a55eb51198ff7). Et ci-dessous: ```python import requests import csv from lxml import html import argparse import time class YelpSearchScraper: def iter_listings(self, url): response = requests.get(url) if response.status_code != 200: print("Error: Failed to fetch the URL") return None with open('response.html', 'w') as f: f.write(response.text) tree = html.fromstring(response.content) scraped_data = [] businesses = tree.xpath('//div[contains(@class, "container__09f24__mpR8_") and contains(@class, "hoverable__09f24__wQ_on") and contains(@class, "border-color--default__09f24__NPAKY")]') for business in businesses: data = {} name_element = business.xpath('.//h3[contains(@class, "css-1agk4wl")]/span/a') if name_element: data['Name'] = name_element[0].text.strip() data['URL'] = "https://www.yelp.com" + name_element[0].get('href') rating_element = business.xpath('.//div[contains(@aria-label, "star rating")]') if rating_element: rating_value = rating_element[0].get('aria-label').split()[0] if rating_value != 'Slideshow': data['Rating'] = float(rating_value) else: data['Rating'] = None reviews_element = business.xpath('.//span[contains(@class, "css-chan6m")]') if reviews_element: reviews_text = reviews_element[0].text if reviews_text: reviews_text = reviews_text.strip().split()[0] if reviews_text.isnumeric(): data['Reviews'] = int(reviews_text) else: data['Reviews'] = None price_element = business.xpath('.//span[contains(@class, "priceRange__09f24__mmOuH")]') if price_element: data['Price Range'] = price_element[0].text.strip() # ok getting proper xpath categories_element = business.xpath('.//span[contains(@class, "css-11bijt4")]') if categories_element: data['Categories'] = ", ".join([c.text for c in categories_element]) neighborhood_element = business.xpath('.//p[@class="css-dzq7l1"]/span[contains(@class, "css-chan6m")]') if neighborhood_element: neighborhood_text = neighborhood_element[0].text if neighborhood_text: data['Neighborhood'] = neighborhood_text.strip() assert data scraped_data.append(data) return scraped_data def save_to_csv(self, data, filename): keys = data[0].keys() with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as csvfile: writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=keys, extrasaction='ignore') writer.writeheader() writer.writerows(data) print("Success! \nData written to CSV file:", filename) def scrape_results(self, search_url, max_page): all_results = [] for page in range(1, max_page): page_url = search_url + f'&start={(page-1)*10}' print(f"Scraping Page {page}") results = self.iter_listings(page_url) if results: all_results.extend(results) time.sleep(2) return all_results def main(): s = time.perf_counter() argparser = argparse.ArgumentParser() argparser.add_argument('--search-url', '-u', type=str, required=False, help='Yelp search URL', default='https://www.yelp.com/search?find_desc=Burgers&find_loc=London') argparser.add_argument('--max-page', '-p', type=int, required=False, help='Max page to visit', default=5) args = argparser.parse_args() search_url = args.search_url max_page = args.max_page assert all([search_url, max_page]) scraper = YelpSearchScraper() results = scraper.scrape_results(search_url, max_page) if results: scraper.save_to_csv(results, 'yelp_search_results.csv') else: print("No results to save to CSV") elapsed = time.perf_counter() - s elapsed_formatted = "{:.2f}".format(elapsed) print("Elapsed time:", elapsed_formatted, "seconds") print('''~~ success _ _ _ | | | | | | | | ___ | |__ ___| |_ __ __ | |/ _ \| '_ \/ __| __/| '__| | | (_) | |_) \__ \ |_ | | |_|\___/|_.__/|___/\__||_| ''') if __name__ == '__main__': main() ``` ## Explication détaillée du code étape par étape ### Importation des bibliothèques requises Pour commencer à coder notre scraper Yelp, nous devons d'abord **importer les bibliothèques**. En important ces bibliothèques, nous nous assurons que nous avons accès aux outils et fonctionnalités requis pour notre scraper Yelp. ```python import requests import csv from lxml import html import argparse import time ``` ### Création de la classe YelpSearchScraper Pour rendre notre code de scraping réutilisable et organisé, nous allons **créer une classe** appelée `YelpSearchScraper`. Cette classe contiendra toutes les méthodes nécessaires pour scraper et sauvegarder les données. La création de la classe `YelpSearchScraper` nous aide à **organiser notre code** et à le rendre **réutilisable** et **maintenable**. Nous pouvons créer des instances de cette classe et appeler ses méthodes à chaque fois que cela est nécessaire. ### Collecte des données des annonces d'entreprises sur Yelp Au sein de la classe YelpSearchScraper, nous avons la méthode `iter_listings`. Cette méthode prend un paramètre URL, représentant la page que nous voulons scraper. ```python class YelpSearchScraper: def iter_listings(self, url): response = requests.get(url) if response.status_code != 200: print("Error: Failed to fetch the URL") return None ``` Voici ce qui se passe dans cette méthode : * Elle envoie une requête `HTTP GET` à l'URL spécifiée en utilisant la fonction `requests.get()` et attribue la réponse à la variable de réponse. * Le code vérifie ensuite l'attribut `status_code` de l'objet de réponse. Un code de statut `200` indique une réponse réussie. Si le code de statut n'est pas 200, cela signifie qu'il y a eu une erreur lors de la récupération de l'URL. * Si le code de statut n'est pas 200, le code affiche un message d'erreur indiquant l'échec de la récupération de l'URL et renvoie `None`. Après avoir récupéré le contenu HTML de la page Yelp, nous voulons le sauvegarder pour référence. Pour cela, nous pouvons utiliser le code suivant : ```python with open('response.html', 'w') as f: f.write(response.text) ``` En **sauvegardant le contenu HTML** dans le fichier `'response.html'`, nous pouvons facilement **examiner la structure** et les éléments de la page récupérée. Cela est particulièrement utile pour comprendre les données et concevoir des expressions xPath appropriées ou des sélecteurs CSS pour extraire des informations spécifiques lors du processus de scraping. Une fois que nous avons récupéré le contenu HTML de la page Yelp, l'étape suivante consiste à l'analyser et à en extraire les informations pertinentes. Examinons le code suivant : ```python tree = html.fromstring(response.content) scraped_data = [] ``` Dans ce morceau de code, nous utilisons la bibliothèque `lxml` pour analyser le contenu HTML et créer une représentation en arbre structurée. Voici comment cela fonctionne : * Nous utilisons la fonction `fromstring()` du module html dans `lxml` pour créer un objet d'arbre appelé `tree`. Cette fonction prend en entrée `response.content`, qui contient le contenu HTML récupéré de Yelp. * `response.content` représente le contenu HTML brut en bytes. En le passant à `fromstring()`, nous le convertissons en un objet d'arbre structuré que nous pouvons parcourir et extraire des données. * Nous initialisons une liste vide appelée `scraped_data` pour stocker les données extraites des annonces de restaurants Yelp. En créant l'objet `tree`, nous pouvons maintenant **naviguer dans la structure HTML** et extraire des éléments spécifiques en utilisant des expressions xPath. La liste `scraped_data` stockera les informations extraites. Notre prochaine étape est d'**extraire les annonces d'entreprises** de la page Yelp. Ouvrons notre page `response.html` que nous avons sauvegardée plus tôt et utilisons l'outil d'inspection pour trouver le xPath pour localiser les éléments qui représentent les annonces d'entreprises sur la page Yelp. ![Ouvrir Response.html](https://d37gzvgyugjozl.cloudfront.net/Open_responsehtml_5b67926428.png) Les annonces d'entreprises sur la page de résultats de recherche Yelp sont structurées sous forme de **liste non ordonnée** (`

`. Mais il y a aussi quelques éléments `
` vides. Au début, j'ai utilisé l'élément `
- `. Cela a également abouti à un scraping de données inexactes. Pour éviter ces problèmes, nous nous limitons à un élément `
  ` à l'intérieur de `
- ` avec les classes ` "container__09f24__mpR8_", "hoverable__09f24__wQ_on", "border-color--default__09f24__NPAKY". ` Ces classes sont **communes** à toutes les cartes d'annonces d'entreprises mais pas aux éléments de liste vides et autres **éléments non désirés**. ```python businesses = tree.xpath('//div[contains(@class, "container__09f24__mpR8_") and contains(@class, "hoverable__09f24__wQ_on") and contains(@class, "border-color--default__09f24__NPAKY")]') ``` Dans ce morceau de code, nous utilisons la méthode `xpath()` de l'objet `tree` pour extraire les éléments souhaités du HTML analysé en fonction d'une expression xPath. Voici ce qui se passe : * La méthode `xpath()` est appelée sur l'objet tree et prend une expression xPath en argument. L'expression xPath utilisée ici est ``` '//div[contains(@class, "container__09f24__mpR8_") and contains(@class, "hoverable__09f24__wQ_on") and contains(@class, "border-color--default__09f24__NPAKY")]'. ``` * L'expression xPath cible les éléments `
  ` qui contiennent certaines classes. En utilisant la fonction `contains()`, nous spécifions que l'élément doit contenir les trois classes mentionnées dans l'expression. Cela nous aide à localiser les éléments spécifiques qui représentent les annonces commerciales sur la page Yelp. * La méthode `xpath()` renvoie une liste d'éléments correspondants, qui est assignée à la variable `businesses`. Ce code extraira les éléments `
  ` pertinents représentant les annonces commerciales à partir du HTML analysé. Ces éléments serviront de base pour l'extraction d'informations spécifiques sur chaque restaurant, telles que le nom, la note, les avis, la fourchette de prix, et plus encore. #### Extraction du nom de l'entreprise et de l'URL de l'annonce Maintenant que nous avons extrait les éléments d'annonce commerciale et les avons stockés dans la liste des entreprises, nous pouvons procéder à l'extraction de détails spécifiques pour chaque annonce. ```python for business in businesses: data = {} name_element = business.xpath('.//h3[contains(@class, "css-1agk4wl")]/span/a') if name_element: data['Nom'] = name_element[0].text.strip() data['URL'] = "https://www.yelp.com" + name_element[0].get('href') ``` Dans ce fragment de code, nous parcourons chaque élément `business` dans la liste des entreprises et extrayons les informations pertinentes. Voici le détail du fragment : * Pour chaque élément business, nous initialisons un dictionnaire vide appelé `data` pour stocker les détails extraits pour ce business particulier. * Nous utilisons la méthode `xpath()` sur l'élément business pour trouver le nom du restaurant. L'expression xPath: ``` './/h3[contains(@class, "css-1agk4wl")]/span/a' ``` cible l'élément `
  ` avec la classe `css-1agk4wl`, qui contient un élément `` suivi d'un élément `` représentant le nom du restaurant. ![Extraction du nom et de l'URL](https://d37gzvgyugjozl.cloudfront.net/extracting_business_name_and_url_2a14477390.png) * Si l'`élément_nom` est trouvé, nous extrayons le texte de l'élément en utilisant `.text.strip()` et l'assignons à `data['Nom']`. Nous construisons également l'URL du restaurant en concaténant "https://www.yelp.com" avec l'attribut `href` de l'élément `` en utilisant `.get('href')`. Cette URL est assignée à `data['URL']`. C'est ainsi que ce fragment de code va scraper les noms d'entreprises Yelp et les URLs des annonces. #### Extraction de la note de l'entreprise ![Extraction des notes d'entreprise](https://d37gzvgyugjozl.cloudfront.net/extracting_ratings_e22f27c1d4.png) Poursuivant l'extraction, extrayons les notes d'entreprises Yelp de chaque annonce. Pour cela, nous extrairons l'élément `
  ` avec l'attribut `aria-label`. ```python rating_element = business.xpath('.//div[contains(@aria-label, "star rating")]') if rating_element: rating_value = rating_element[0].get('aria-label').split()[0] if rating_value != 'Slideshow': data['Note'] = float(rating_value) else: data['Note'] = None ``` Dans ce fragment de code, nous extrayons les informations de notation pour chaque annonce d'entreprise. Voici comment cela fonctionne : * Encore une fois, nous avons utilisé la méthode `xpath()` sur l'élément `business` pour localiser l'élément `
  ` qui contient les informations de notation. L'expression xPath: ``` './/div[contains(@aria-label, "star rating")]' ``` sélectionne l'élément `
  ` qui a un attribut `aria-label` contenant le texte "star rating". * Si le `rating_element` est trouvé, nous extrayons la valeur de notation de l'attribut `aria-label` de l'élément. Nous récupérons l'attribut `aria-label` en utilisant `.get('aria-label')` et le divisons en une liste de mots en utilisant `.split()`. La valeur de notation est le premier élément de cette liste, représentant la valeur de notation numérique. * Nous vérifions si la valeur de notation extraite n'est pas égale à 'Slideshow' (un cas spécial où Yelp affiche un diaporama dynamique au lieu d'une notation numérique). Si ce n'est pas 'Slideshow', nous convertissons la valeur de notation en float en utilisant `float(rating_value)` et l'attribuons à `data['Note']`. Sinon, si c'est 'Slideshow', nous attribuons `None` à `data['Note']`. #### Extraire le nombre d'avis ![Extraction d'avis](https://d37gzvgyugjozl.cloudfront.net/extracting_reviews_95de73d6c8.png) Pour extraire le nombre d'avis, nous allons extraire le `` ayant la classe `css-chan6m`. Voici le code qui va extraire les avis en utilisant ce xPath. ```python reviews_element = business.xpath('.//span[contains(@class, "css-chan6m")]') if reviews_element: reviews_text = reviews_element[0].text if reviews_text: reviews_text = reviews_text.strip().split()[0] if reviews_text.isnumeric(): data['Reviews'] = int(reviews_text) else: data['Reviews'] = None ``` Voici une explication de ce morceau de code : * Nous utilisons la méthode `xpath()` pour localiser l'élément pour extraire le nombre d'avis. * Si l'élément `reviews_element` existe, nous extrayons le contenu textuel de l'élément en utilisant `.text.` Le texte extrait représente le nombre d'avis. * Nous nous assurons que `reviews_text` n'est pas `vide` ou `None`. S'il contient une valeur, nous extraisons la partie numérique du texte en supprimant tous les espaces blancs et en prenant le premier mot. * Après avoir extrait la partie numérique, nous vérifions si c'est un nombre valide en utilisant `.isnumeric().` Si c'est le cas, on le convertit en entier et on l'affecte à `data['Reviews']`. Sinon, si ce n'est pas un nombre valide, on affecte `None` à `data['Reviews']`. #### Extraire la fourchette de prix ![Extraction de la fourchette de prix](https://d37gzvgyugjozl.cloudfront.net/extracting_price_range_49c721672d.png) L'extraction de la fourchette de prix est la partie la plus simple de notre processus. Il suffit de localiser le `` avec la classe `priceRange__09f24__mmOuH` et votre code ressemblera à ceci : ```python price_element = business.xpath('.//span[contains(@class, "priceRange__09f24__mmOuH")]') if price_element: data['Price Range'] = price_element[0].text.strip() ``` Ce simple extrait extraira la fourchette de prix des annonces. #### Extraire la catégorie du restaurant Pour extraire les noms de catégories, nous utiliserons encore une fois l'inspecteur d'éléments pour trouver l'élément pertinent. Notre nom de catégorie se trouve dans le `` avec la classe `css-11bijt4`. Ajoutons-le à notre code et extrayons les noms de catégories de toutes les annonces. ![Extraction de la catégorie du restaurant](https://d37gzvgyugjozl.cloudfront.net/extracting_categories_41550912b2.png) Pour récupérer les catégories associées à chaque annonce d'entreprise, nous utilisons le morceau de code suivant : ```python categories_element = business.xpath('.//span[contains(@class, "css-11bijt4")]') if categories_element: data['Categories'] = ", ".join([c.text for c in categories_element]) ``` Voici ce que fait ce morceau de code : * Nous recherchons les éléments `` qui contiennent une classe nommée "css-11bijt4" en utilisant le `xpath()` * Si l'élément `categories_element` existe, nous extrayons le contenu textuel de chaque élément `` en utilisant une compréhension de liste : `[c.text for c in categories_element]`. Cela crée une liste des noms de catégories. * Ensuite, nous joignons les éléments de la liste en une seule chaîne, séparés par des virgules, en utilisant `", ".join(...)`. Cela consolide les noms de catégories en une chaîne formatée. #### Extraction du quartier Si vous regardez le HTML, nous pouvons utiliser le nom de classe de `` pour extraire les quartiers. Notre code localise la plupart des éléments en utilisant cette expression xPath. Mais dans le cas du `quartier`, le nom de la classe est `css-chan6m`, qu'est-ce qui le distingue ? C'est le même nom de classe que nous avons utilisé pour extraire les avis. ![Extraction des quartiers](https://d37gzvgyugjozl.cloudfront.net/extracting_neighborhood_ebcb59d490.png?) Si nous l'utilisons sans faire référence à un élément parent, cela perturbera toutes les données. Pour résoudre cela, nous utiliserons l'élément `
  ` parent comme référence. Voici à quoi ressemblera le code : ```python neighborhood_element = business.xpath('.//p[@class="css-dzq7l1"]/span[contains(@class, "css-chan6m")]') if neighborhood_element: neighborhood_text = neighborhood_element[0].text if neighborhood_text: data['Neighborhood'] = neighborhood_text.strip() ``` Nous avons déjà appris comment ce code fonctionne, donc pas besoin de l'expliquer à nouveau. Passons à la partie suivante de notre code. Après avoir extrait les détails pertinents de chaque annonce d'entreprise, nous devons les stocker. Voici comment nous le faisons : ```python assert data scraped_data.append(data) return scraped_data ``` Ce morceau de code assure que le dictionnaire de données contient des informations valides avant de les stocker dans la liste scraped_data. Décortiquons le code : * L'instruction `assert` est utilisée pour valider une condition. Dans ce cas, nous affirmons que les données ne sont pas `vides` ou `None`. Si la condition est évaluée à `False`, une `AssertionError` est soulevée, indiquant qu'un événement inattendu s'est produit pendant le processus de scraping. * Après l'assertion, nous ajoutons le dictionnaire de données à la liste `scraped_data`. Cela ajoute les détails extraits pour une annonce d'entreprise particulière à la liste de toutes les données scrapées. * Enfin, nous renvoyons la liste `scraped_data`, qui contient des dictionnaires représentant les informations extraites pour chaque annonce d'entreprise. Maintenant, notre script Python est fonctionnel et peut scraper les annonces Yelp avec 6 attributs de données. Sauvegardons les annonces Yelp que nous avons extraites dans un fichier CSV. ### Enregistrement des données en CSV Après avoir extrait les annonces Yelp avec les attributs de données souhaités, sauvegardons les données dans un fichier CSV. Pour ce faire, nous définirons une méthode `save_to_csv` dans la classe `YelpSearchScraper`. ```python def save_to_csv(self, data, filename): keys = data[0].keys() with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as csvfile: writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=keys, extrasaction='ignore') writer.writeheader() writer.writerows(data) print("Succès!\nDonnées écrites dans le fichier CSV:", filename) ``` La méthode `save_to_csv` prend deux paramètres : data, représentant les données extraites, et filename, spécifiant le nom du fichier CSV à créer. Voici un décompte du code: ```python def save_to_csv(self, data, filename): ``` Cette ligne définit une méthode nommée `save_to_csv` au sein de la classe `YelpSearchScraper`. Elle prend trois paramètres : `self`, qui fait référence à l'instance de la classe, `data`, représentant les données extraites à sauvegarder, et `filename`, qui spécifie le nom du fichier CSV à créer. ```python keys = data[0].keys() ``` Cette ligne récupère les clés (fieldnames) du premier dictionnaire de la liste `data`. Elle utilise la méthode `keys()` pour obtenir un objet de vue contenant les clés. ```python with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as csvfile: ``` Cette ligne ouvre le `filename` spécifié en mode écriture `('w')` en utilisant la fonction `open()`. L'argument `'newline=''` assure que les caractères de nouvelle ligne sont gérés correctement, et l'encodage `'utf-8-sig'` est utilisé pour supporter les caractères non-ASCII. ```python writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=keys, extrasaction='ignore') ``` Cette ligne crée un objet `DictWriter` nommé `writer`. Il prend trois arguments : `csvfile`, qui est le fichier CSV ouvert, `fieldnames=keys`, qui spécifie les fieldnames pour le fichier CSV en fonction des clés obtenues précédemment, et `extrasaction='ignore',` qui indique à l'écrivain d'ignorer toutes les clés supplémentaires dans les dictionnaires. ```python writer.writeheader() writer.writerows(data) ``` La méthode `writeheader()` écrit la ligne d'en-tête et `writerows()` écrit les lignes de données dans notre fichier CSV. Enfin, la ligne imprime un message de succès, confirmant que les données ont été écrites avec succès dans le fichier CSV. ### Extraction de plusieurs pages Lors de l'extraction des résultats de recherche Yelp, nous ne voulons pas seulement extraire la première page. Il n'y a que 10 résultats par page et Yelp vous montre 24 pages par URL de recherche. Cela signifie que vous pouvez extraire jusqu'à 240 résultats par URL de recherche. Jusqu'à présent, notre code est capable d'extraire uniquement la première page. Améliorons ses capacités et gérons la pagination de Yelp. Pour ce faire, nous définirons une méthode nommée `scrape_results` et ajouterons la logique de pagination à celle-ci. Faisons-le. ```python def scrape_results(self, search_url, max_page): all_results = [] for page in range(1, max_page): page_url = search_url + f'&start={(page-1)*10}' print(f"Extraction Page {page}") results = self.iter_listings(page_url) if results: all_results.extend(results) time.sleep(2) return all_results ``` Décortiquons ce morceau de code pour une meilleure compréhension: ```python def scrape_results(self, search_url, max_page): ``` Cette ligne définit une méthode nommée `scrape_results` dans la classe `YelpSearchScraper`. Elle prend trois paramètres : `self`, qui se réfère à l'instance de la classe, `search_url`, qui représente l'URL pour la recherche Yelp, et `max_page`, qui spécifie le nombre maximum de pages à extraire. ```python all_results = [] ``` Ceci initialise une liste vide nommée `all_results` qui sera utilisée pour stocker les données extraites de chaque page. ```python for page in range(1, max_page): ``` Ceci met en place une boucle qui itère sur une plage de numéros de pages, de 1 à `max_page`. Cette boucle contrôle le processus d'extraction pour chaque page. ```python page_url = search_url + f'&start={(page-1)*10}' ``` Ceci construit l'URL de chaque page en ajoutant le paramètre d'index de début approprié à `search_url`. L'index de départ est calculé comme `(page-1)*10`, où chaque page affiche 10 résultats. ```python results = self.iter_listings(page_url) ``` Ceci appelle la méthode `iter_listings` pour extraire les annonces de l'URL de page actuelle (`page_url`). La méthode renvoie une liste de dictionnaires représentant les données extraites pour chaque annonce commerciale sur la page. ```python if results: all_results.extend(results) ``` Cette ligne vérifie si `results` n'est pas vide. S'il y a des résultats extraits de la page actuelle, ils sont ajoutés à la liste `all_results` en utilisant la méthode `extend()`. Cela garantit que toutes les données extraites sont accumulées sur toutes les pages. ```python time.sleep(2) ``` Ceci introduit un délai de 2 secondes en utilisant la fonction `time.sleep()`. Cela aide à éviter de submerger le serveur avec des demandes fréquentes et assure un processus d'extraction plus poli. ```python return all_results ``` Cette ligne renvoie la liste `all_results`, qui contient les données extraites de toutes les pages extraites. Notre scraper Yelp est maintenant capable d'aller au-delà de la page 1 pour extraire tous les résultats en extrayant les annonces Yelp à partir d'une URL de recherche. ### Finalisation du Yelp Scraper Dans la dernière partie de notre code, nous avons la fonction `main()` responsable de l'exécution du Yelp scraper. ```python def main(): s = time.perf_counter() argparser = argparse.ArgumentParser() argparser.add_argument('--search-url', '-u', type=str, required=False, help='URL de recherche Yelp', default='https://www.yelp.com/search?find_desc=Burgers&find_loc=London') argparser.add_argument('--max-page', '-p', type=int, required=False, help='Page maximum à visiter', default=5) args = argparser.parse_args() search_url = args.search_url max_page = args.max_page assert all([search_url, max_page]) scraper = YelpSearchScraper() results = scraper.scrape_results(search_url, max_page) if results: scraper.save_to_csv(results, 'yelp_search_results.csv') else: print("Aucun résultat à sauvegarder en CSV") elapsed = time.perf_counter() - s elapsed_formatted = "{:.2f}".format(elapsed) print("Temps écoulé :", elapsed_formatted, "secondes") print('''~~ succès _ _ _ | | | | | | | | ___ | |__ ___| |_ __ __ | |/ _ \| '_ \/ __| __/| '__| | | (_) | |_) \__ \ |_ | | |_|\___/|_.__/|___/\__||_| ''') if __name__ == '__main__': main() ``` Faisons une rapide décomposition de notre fonction principale : ```py def main(): s = time.perf_counter() ``` Définit la fonction `main()`, qui sert de point d'entrée à notre programme. Au sein de cette fonction, nous initialisons une variable `s` pour stocker l'heure de début en utilisant `time.perf_counter()`. ```py argparser = argparse.ArgumentParser() argparser.add_argument('--search-url', '-u', type=str, required=False, help='URL de recherche Yelp', default='https://www.yelp.com/search?find_desc=Burgers&find_loc=London') argparser.add_argument('--max-page', '-p', type=int, required=False, help='Page maximum à visiter', default=5) args = argparser.parse_args() ``` Ces lignes créent une instance de la classe `argparse.ArgumentParser()` pour gérer les arguments de la ligne de commande. Nous définissons deux arguments optionnels : `--search-url` (ou `-u`) pour spécifier l'URL de recherche Yelp, et `--max-page` (ou `-p`) pour définir le nombre maximal de pages à visiter. Les valeurs par défaut sont fournies pour commodité. Grâce à cette partie de notre code, nous n'aurons pas besoin d'ouvrir notre script et de changer l'URL et le nombre maximal de pages à scraper à chaque fois. Nous pouvons le spécifier dans la ligne de commande. ```py search_url = args.search_url max_page = args.max_page ``` Ces lignes extraient les valeurs des arguments de ligne de commande `search_url` et `max_page` de l'objet `args`, en les affectant aux variables respectives. ```py assert all([search_url, max_page]) ``` Ceci utilise l'instruction `assert` pour valider que `search_url` et `max_page` ont des valeurs non vides. Si l'une des valeurs est manquante, une `AssertionError` est levée. ```py scraper = YelpSearchScraper() results = scraper.scrape_results(search_url, max_page) ``` Cela crée une instance de la classe `YelpSearchScraper` nommée `scraper`. Nous appelons ensuite la méthode `scrape_results()` de l'objet `scraper`, en passant `search_url` et `max_page` en arguments. La méthode déclenche le processus de scraping et renvoie les résultats extraits. ```py if results: scraper.save_to_csv(results, 'yelp_search_results.csv') else: print("Aucun résultat à sauvegarder en CSV") ``` Ce bloc `if-else` vérifie si la liste `results` n'est pas vide. S'il y a des résultats extraits, nous appelons la méthode `save_to_csv()` de l'objet `scraper` pour sauvegarder les résultats dans un fichier CSV nommé 'yelp_search_results.csv'. S'il n'y a pas de résultats, nous imprimons un message indiquant qu'il n'y a pas de résultats à sauvegarder. ```py elapsed = time.perf_counter() - s elapsed_formatted = "{:.2f}".format(elapsed) print("Temps écoulé :", elapsed_formatted, "secondes") ``` Ces lignes calculent le temps écoulé en soustrayant l'heure de début (`s`) de l'heure actuelle en utilisant `time.perf_counter()`. Le temps écoulé est stocké dans la variable `elapsed`. Il est ensuite formaté à deux décimales et stocké dans la variable `elapsed_formatted`. Enfin, nous imprimons le temps écoulé en secondes. ## Scraping des annonces de restaurants Yelp à partir d'une URL de recherche Il est temps de tester notre Yelp scraper. Nous allons scraper Yelp pour recueillir les détails de **30 restaurants chinois** situés à **Londres**. La première étape consiste à **obtenir l'URL**. Visitez yelp.com, recherchez le mot-clé, et sélectionnez l'emplacement. Tout ce que nous avons à faire maintenant est de **copier l'URL** de la barre d'adresse. ![Obtenir l'URL](https://d37gzvgyugjozl.cloudfront.net/Get_the_URL_f15e85308a.png) Lançons notre yelp scraper basé sur python. Allez dans le dossier où vous avez sauvegardé le script python. Appuyez sur shift et faites un clic droit sur une zone vide de votre écran. Dans le menu, sélectionnez "ouvrir la fenêtre Powershell ici". ![Ouvrir Windows Powershell](https://d37gzvgyugjozl.cloudfront.net/open_powershell_8cefd0ade4.png) Dans votre console, tapez la commande suivante : ```bash python {your_script_name.py} -u {url} -p {nombre maximum de pages à scraper} ``` Remplacez `{your_script_name.py}` par le nom de votre fichier python, `{url}` par l'URL Yelp que vous voulez scraper, et `{nombre maximum de pages}` par le nombre de pages que vous voulez scraper. Dans notre cas, la commande sera : ```bash python yelpscraper.py -u "https://www.yelp.com/search?find_desc=Chinese&find_loc=London" -p 3 ``` Appuyez sur `Entrée` et laissez la magie opérer. ![Sortie de la console](https://d37gzvgyugjozl.cloudfront.net/yelp_scraper_console_output_5505711aee.png) Et voilà. Nous venons d'extraire **30 annonces de restaurants** avec **6 attributs de données** de Yelp. Voyons à quoi ressemble le fichier de sortie : ![Résultats sortie CSV](https://d37gzvgyugjozl.cloudfront.net/yelp_scraper_output_csv_5df68b926c.png) Et voici. __30 restaurants chinois situés à Londres__ extraits avec le nom, l'URL, la note, les avis, les catégories, et le quartier. Tout cela en seulement **17 secondes**. ## Limitations Bien que notre scraper Yelp basé sur Python offre la commodité d'extraire les annonces de restaurants de Yelp, il a quelques **limitations** qui devraient être considérées. Ces limitations concernent l'étendue de l'extraction des données et l'absence de mesures pour contourner les anti-bots. Tout d'abord, le scraper est **incapable d'extraire** les données des **pages individuelles d'annonces**, ce qui limite la profondeur et l'étendue des informations obtenues. Alors qu'il capture avec succès des attributs essentiels tels que le nom, la note, le quartier, et d'autres détails de base, il manque la capacité de naviguer vers les pages d'annonces individuelles et d'extraire des informations plus **complètes** comme les coordonnées, les heures d'ouverture, ou les éléments du menu. De plus, l'absence de mesures **anti-bots** expose le scraper à la détection par les mécanismes de sécurité de Yelp. Cela peut entraîner une éventuelle **interdiction de l'IP**, entravant le processus de scraping et empêchant l'accès aux données de Yelp. Sans mesures anti-bots en place, la fiabilité et la scalabilité du scraper peuvent être compromises, posant des limitations pour les opérations de scraping à grande échelle ou l'extraction fréquente de données. Pour surmonter ces limitations, nous recommandons d'utiliser [Yelp Search Export](https://lobstr.io/store/ac92974d3c1c9f8d3997767f090fa0b8/yelp-search-export), une solution **sans code** et **basée sur le cloud**. Yelp Search Export offre un ensemble élargi de **13 attributs de données**, incluant les informations de contact, les heures d'ouverture, les avis, les photos, et plus encore. Il intègre des mesures anti-bots avancées, garantissant un scraping fiable. La solution est conviviale, scalable, et propose une **version gratuite** avec des plans premium disponibles pour des fonctionnalités supplémentaires. Apprenez [comment scraper les annonces d'entreprises Yelp](https://lobstr.io/blog/how-to-scrape-yelp-listings-without-writing-a-single-line-of-code) avec tous les attributs de données importants sans écrire une seule ligne de code. ## Conclusion En conclusion, cet article a fourni un **point de départ** pour scraper les annonces de restaurants de Yelp en utilisant **Python** et la bibliothèque **requests**. Nous avons parcouru le code, en expliquant sa fonctionnalité et ses limitations. Si vous êtes curieux du web scraping ou si vous cherchez à **apprendre le web scraping** avec Python, nous espérons que cet article vous a été utile pour vous initier au processus. Cependant, si vous recherchez une solution pour le **scraping à grande échelle**, l'efficacité, et le gain de temps, nous vous recommandons de considérer notre [Yelp Search Export](https://lobstr.io/store/ac92974d3c1c9f8d3997767f090fa0b8/yelp-search-export). Il offre une solution robuste et sans tracas pour extraire les données de Yelp. Joyeux scraping 🦞

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