Rayan Sfn

Le client avait besoin d’extraire des données structurées depuis un site de citations à des fins d’étude de marché et d’agrégation de contenu. L’objectif était d’automatiser la collecte des citations, des auteurs et des tags associés sur plusieurs pages, puis d’exporter les données dans un format propre et prêt à être analysé.

*Défis :*

* Gérer automatiquement la pagination sur plusieurs pages
* Éviter les mécanismes basiques de détection des bots
* Garantir la qualité des données et un formatage cohérent
* Mettre en place des pratiques de scraping éthiques avec des délais entre les requêtes

*Solution :*
J’ai développé un scraper web en Python utilisant Requests et BeautifulSoup4 pour analyser le contenu HTML et extraire les données ciblées. Le script inclut des en-têtes User-Agent personnalisés pour simuler un navigateur, une gestion automatique de la pagination ainsi que des délais entre les requêtes afin d’éviter de surcharger le serveur. Les données extraites ont ensuite été nettoyées et structurées avec Pandas avant d’être exportées dans un fichier CSV clair et prêt pour l’analyse ou l’intégration en base de données.

*Résultats :*
Extraction réussie de 30 citations avec leurs métadonnées complètes (auteur, tags) sur 3 pages, livrées dans un fichier CSV propre. Le script est réutilisable et peut être adapté à des projets similaires d’extraction de données sur d’autres sites web.