🏗️Exemple concret
Scraper les offres d'emploi LinkedIn chaque jour pour analyser les tendances du marché data : quelles compétences sont demandées, dans quelles villes, à quel salaire. BeautifulSoup parse le HTML, Selenium clique sur « Voir plus » pour charger le contenu dynamique.
∑ Concept clé
Pipeline : Requête HTTP → Parse HTML (BeautifulSoup / lxml) → Extraction XPath/CSS → Nettoyage → Stockage
🎯Quand l'utiliser ?
✓Collecter des données absentes en API
✓Veille concurrentielle (prix, promotions)
✓Agrégation de données publiques (offres emploi, annonces)
✅ Avantages
+Accès à une quantité massive de données gratuites
+Automatisable et répétable
+Source de données unique pour des analyses concurrentielles
⚠️ Limites
−Zones grises légales (vérifier les CGU du site)
−Sites qui changent leur structure = scripts à mettre à jour
−Sites avec anti-bots (Cloudflare, CAPTCHA)
🛠️ Outils principaux
BeautifulSoup (Python)
Scrapy (framework complet)
Selenium (sites dynamiques)
Playwright
Apify (service cloud)
Data CollectionPythonETLAutomatisation