Le scraping web est une procédure d’extraction de contenu et de données de sites web via des bots. Contrairement au screen scraping qui capture uniquement les pixels, le scraping web saisit le code HTML sous-jacent ainsi que les données des bases de données associées, s’avérant ainsi plus efficient pour la collecte d’informations en ligne. Cette méthode implique la création de scripts personnalisés interagissant directement avec la structure DOM des pages web, nécessitant une solide compréhension de HTML, CSS et JavaScript. Cependant, de légères modifications dans la structure d’un site peuvent perturber ces scrapers, entraînant une maintenance fastidieuse et fréquente.
Divers outils comme BeautifulSoup, Scrapy, et Selenium sont couramment utilisés pour le scraping web. Ces outils proposent des fonctionnalités puissantes pour naviguer et extraire des données mais exigent une compréhension détaillée des structures des pages, étant ainsi gourmands en ressources.
Pour surmonter ces limitations, un nouvel outil appelé Parsera a été développé. Cette bibliothèque Python légère utilise les LLMs (Modèles de Langage Massifs) afin de simplifier le scraping web. Sans besoin d’interaction manuelle avec le DOM, les utilisateurs peuvent spécifier les données à extraire via des descriptions en langage naturel. Le LLM interprète ensuite la page web et extrait les informations requises. Parsera se distingue par son efficacité d’utilisation des tokens, réduisant ainsi les coûts et augmentant la rapidité des opérations de scraping.
L’avantage principal de Parsera réside dans sa capacité à s’adapter aux différentes dispositions des pages web sans nécessiter de mises à jour manuelles fréquentes du script de scraping, ce qui réduit les efforts de maintenance. De plus, la bibliothèque prend en charge des méthodes asynchrones, la rendant idéale pour l’extraction de données en temps réel dans divers scénarios.
En somme, Parsera est une approche innovante du scraping web utilisant les LLMs pour simplifier le processus et améliorer les performances. Avec l’augmentation de la demande pour des outils de scraping web efficaces, des solutions comme Parsera s’avéreront essentielles pour les développeurs et les entreprises.