Web Scraping

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données est un domaine interdisciplinaire qui comprend tout le contenu lié aux données structurées et non structurées, depuis la préparation, le nettoyage, l'analyse et l'obtention d'une perspective utile. Il combine mathématiques, statistiques, capture intelligente de données, programmation, résolution de problèmes, nettoyage des données, différents angles de vision, préparation et alignement des données.

En bref, il s'agit d'une combinaison de plusieurs technologies et processus pour traiter les données et obtenir une perspective commerciale précieuse. Grâce à l’utilisation de méthodes scientifiques, d’algorithmes, de processus et de systèmes pour extraire efficacement les informations, ces informations peuvent être utilisées par l’entreprise pour prendre des décisions commerciales clés.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Lorsque l’on parle de big data, nous ne parlons pas de données stockées sur un seul ordinateur, mais plutôt d’une grande quantité de données brutes non agrégées stockées à différents endroits, dont la taille varie en pétaoctets. Comme de plus en plus de données sont générées à partir de diverses sources chaque milliseconde, les données ne sont pas sous forme standard mais sous plusieurs formes. En fait, 80 % des données actuellement générées ne sont pas structurées et il est difficile de les traiter efficacement en utilisant uniquement les techniques traditionnelles.

Au début, la quantité de données générées n’était pas élevée, nous les avons donc archivées et n’avons effectué qu’une analyse historique. Cependant, une chose importante à retenir est que « le Big Data est très important et doit être analysé afin que nous puissions obtenir des informations utiles et prendre des décisions commerciales meilleures et stratégiques ».

En tant que leader mondial de la recherche et du conseil, Gartner définit le Big Data comme « des actifs informationnels de grande capacité, à grande vitesse et/ou très diversifiés qui nécessitent des moyens innovants et rentables de traiter l'information qui peuvent améliorer la prise de décision, la vision et les processus ». automatisation."

Qu’est-ce que l’analyse des données ?

L'analyse des données est un processus qui implique l'application d'algorithmes ou de procédures mécaniques pour obtenir des informations commerciales utiles. Les techniques et méthodes d’analyse des données sont largement utilisées dans l’industrie pour prendre des décisions éclairées afin de vérifier ou de nier les modèles et théories actuels.

Passons maintenant à chaque catégorie d'applications.

Applications de science des données :

Système de recommandation : le système de recommandation peut prédire si un certain utilisateur est prêt à acheter un certain produit et aider les utilisateurs à trouver rapidement des produits associés. De nombreux géants de l'industrie comme Amazon utilisent des systèmes de recommandation pour promouvoir leurs recommandations et leurs produits en fonction des préférences des utilisateurs à l'aide de leurs résultats de recherche précédents.

Publicité numérique : la publicité numérique est la dernière tendance et c'est également une publicité qui a un taux de clics plus élevé que la publicité traditionnelle. Qu'il s'agisse de superbes bannières d'affichage ou de panneaux d'affichage numériques interactifs, les algorithmes scientifiques numériques sont l'épine dorsale du succès de ces publicités numériques.

Recherche sur Internet : les moteurs de recherche peuvent obtenir n’importe quel résultat en peu de temps.

Applications de mégadonnées :

Commerce de détail : à mesure que la concurrence sur le marché s'intensifie, le commerce de détail devient de plus en plus difficile. Les propriétaires d'entreprise sont toujours à la recherche de canaux leur permettant de mieux comprendre et servir leurs clients. Il y a une énorme quantité de données chaque seconde, et analyser correctement toutes les données provenant des médias sociaux, des programmes de fidélité, des transactions clients et d'autres canaux peut les aider à obtenir un avantage concurrentiel.

Communications : les fournisseurs de services de télécommunications analysent d'énormes quantités de données pour prendre des décisions commerciales importantes, telles que l'élargissement de leur clientèle.

Services financiers : presque toutes les grandes institutions financières, des compagnies d'assurance aux banques de détail, Cook fournit des services Big Data pour leurs services financiers. Le principal défi auquel sont confrontées ces sociétés financières est que leurs énormes données multistructurées sont réparties sur différents systèmes. L'analyse des mégadonnées peut les aider de plusieurs manières, notamment l'analyse des clients, l'analyse de la fraude, l'analyse de la conformité et l'analyse opérationnelle.

Applications d'analyse de données :

Gestion de l'énergie : la plupart des entreprises utilisent l'analyse de données pour la gestion de l'énergie, notamment l'énergie des réseaux intelligents, l'automatisation des bâtiments de services publics, l'optimisation énergétique et la distribution d'énergie.

Médecin : La pression des coûts constitue le principal défi auquel sont confrontés les hôpitaux, ce qui limite également l'efficacité du traitement pour de nombreux patients.

Jeux : la collecte de données sur les jeux pour optimiser et dépenser est le principal avantage de l'analyse des données. Les entreprises qui créent des jeux disposent de meilleures informations sur les goûts, les aversions et les relations des utilisateurs.

Tourisme : optimiser l'expérience d'achat grâce à l'analyse

L'intelligence artificielle (IA) est une technologie qui fait référence à la capacité des systèmes informatiques à imiter l'intelligence humaine et à effectuer diverses tâches. L'intelligence artificielle (IA) est une technologie informatique qui permet aux humains de penser d'une manière unique. Le langage Python est devenu le langage de prédilection dans le domaine de l’intelligence artificielle en raison de sa simplicité, de sa facilité d’apprentissage et de sa flexibilité.

Cet article décrit l'utilisation de Python en intelligence artificielle.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui vise à donner aux programmes la capacité d'apprendre à partir de données et de résoudre des problèmes sans être explicitement programmés.

Python dispose d'un riche ensemble de bibliothèques et de frameworks. Les bibliothèques Python couramment utilisées dans l'apprentissage automatique incluent Numpy, pandas et scikit-learn.

De plus, il existe de nombreuses bibliothèques qui compilent les fonctions nécessaires à l'apprentissage automatique, ce qui augmente la quantité de ressources pouvant être utilisées, entraînant une réduction des coûts de développement et une efficacité accrue.

Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel (NLP) est un terme général désignant les technologies et techniques permettant aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage naturel utilisé par les humains. Fournit une technologie pour analyser, interpréter et générer des données en langage naturel telles que du texte et de l'audio.

Python est également largement utilisé dans le traitement du langage naturel. Il existe un large éventail de bibliothèques et de frameworks NLP tels que NLTK et SpaCy qui peuvent être utilisés pour analyser et traiter de grandes quantités de données textuelles.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est une forme d'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs et aux systèmes de dériver des informations significatives à partir d'images numériques, de vidéos et d'autres données visuelles, et de prendre des mesures et de formuler des recommandations sur la base de ces informations. Il s’agit du terrain.

Python dispose d'un large éventail de bibliothèques et de frameworks de vision par ordinateur, tels qu'OpenCV et son image Scikit, qui aident les utilisateurs à effectuer des opérations telles que l'amélioration d'image, la détection de cibles et la segmentation pour tirer des conclusions utiles. De plus, Python peut être utilisé pour créer des applications telles que des systèmes de vision de robots et des systèmes de vision de drones.

Enfin, il convient de souligner que les applications de Python dans le domaine de l’intelligence artificielle ne se limitent pas à des domaines tels que l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Python peut également être utilisé dans d'autres domaines tels que l'Internet des objets, la blockchain et la technologie financière. Si vous souhaitez travailler dans le domaine de l’intelligence artificielle, l’apprentissage de Python est indispensable.

À l'avenir, de plus en plus de bibliothèques utiliseront Python comme frontal (améliorant l'efficacité de la programmation) et Rust comme back-end (améliorant les performances).

python

Rust remplace C comme « backend » pour les packages Python hautes performances. Quelle est la raison derrière cela?

Tout d’abord, considérons la motivation. Python est facile à écrire, mais présente le problème d'une vitesse d'exécution lente. Je ne peux surtout pas écrire de bibliothèques de traitement de données car Python est très lent et il est difficile d'écrire des bibliothèques hautes performances en Python pur. Cependant, Python est le langage principal pour l’apprentissage automatique et l’ingénierie des données. Ainsi, lorsque vous essayez d'écrire une bibliothèque pour les ingénieurs de données ou les ingénieurs en apprentissage automatique, vous rencontrez les problèmes suivants :

Bien que nous devions écrire des API en Python, les tâches de traitement de données hautes performances ne peuvent pas être effectuées uniquement en Python.
Cela signifie que vous disposez des options suivantes pour écrire une bibliothèque :

Soit vous apprenez et utilisez le C, soit quelqu'un d'autre apprend le C, écrit une bibliothèque et vous comptez sur cette bibliothèque pour pouvoir effectuer des opérations de bas niveau.
Une personne familière avec le langage C pourrait demander : « Y a-t-il quelque chose qui ne va pas avec cela ? De nombreux auteurs de bibliothèques peuvent sous-traiter leurs calculs numériques à NumPy ou SciPy. Vous pourriez penser : « Je peux apprendre ».

Toutefois, la situation n’est pas si idéale. Il est pratique de sous-traiter certaines tâches à des bibliothèques comme NumPy, SciPy, etc., mais cela nécessite que toutes les fonctions soient vectorisées et vous ne pouvez pas écrire votre code dans une boucle for. Vous devez également vous inquiéter du blocage de certaines opérations par le Global Interpreter Lock (GIL), et il existe divers autres problèmes. Tout ce que vous voulez faire ne peut pas être facilement trouvé dans une bibliothèque déjà existante.

Il existe donc une autre méthode. Que diriez-vous d'écrire une bibliothèque à partir de zéro en C et d'ajouter ensuite les liaisons Python ? Cependant, si vous avez une formation Python, écrire du code de bas niveau en C semble de très bas niveau et apprendre le langage demande des efforts. Déréférencements de pointeurs nuls, débordements de tampon, fuites de mémoire… ce sont des pièges que l’on peut rencontrer lors de l’utilisation du langage C, et qui ne sont pas familiers aux programmeurs qui apprennent Python pour la première fois.

Serait-ce formidable s’il existait un langage aussi rapide et efficace en mémoire que le C, mais ne nécessitant pas de gestion manuelle de la mémoire ni de garbage collection ? Ce serait bien si le langage disposait d'un bon support des outils Python et d'une communauté de développeurs en constante expansion.

Rust

Rust est rapide et dispose d'une gestion efficace de la mémoire. Par conséquent, la programmation concurrente et parallèle devient plus facile. Rust dispose d'excellents outils, d'un compilateur convivial et d'une communauté de développeurs vaste et active. Rust rend vos programmes plus rapides et vous permet de vous faire plus d'amis tout en apprenant.

Plus important encore, Rust est plus facile à apprendre que le C pour les développeurs Python.

Il améliore l’expérience du « premier niveau » et permet aux débutants d’écrire plus facilement du code « sûr ». La courbe d'apprentissage est plus fluide, vous permettant de maîtriser progressivement des fonctionnalités linguistiques plus avancées au fil du temps.

Par conséquent, au cours des dernières années, de plus en plus de bibliothèques hautes performances choisissent Python comme front-end et Rust comme back-end. exemple:

Lance : une base de données vectorielles hautes performances et à faible coût.
Les fondateurs Chang She et Lei Xu ont initialement écrit des bibliothèques de code en C++, mais ont décidé de passer à Rust lorsqu'ils n'avaient plus besoin de travailler avec CMake. Voici pourquoi Chang a pris cette décision.

« La décision de passer du C++ à Rust était due au fait que je pouvais travailler plus efficacement, sans perdre en performances, et que je n'avais pas à gérer CMake. J'ai essentiellement commencé à apprendre Rust à partir de zéro, et pendant que je l'apprenais, Lei et moi avons J'ai réécrit environ 4 mois de code C++ dans Rust, et chaque fois que nous écrivons et publions une nouvelle fonctionnalité dans Rust, nous devenons plus sûrs que nous n'obtiendrons pas d'erreur de segmentation à chaque fois que nous exécutons une autre commande. Je n’ai pas à m’inquiéter que cela se produise.

Non seulement Rust est bien adapté au traitement des données, mais il peut également servir de backend pour de nombreux autres packages Python ayant des exigences de performances élevées.

Pydantic : Une bibliothèque de vérification Python pour les développeurs.
L'équipe Pydantic a réécrit la deuxième version dans Rust et a constaté une amélioration des performances 20 fois supérieure, même pour les modèles simples. Outre l’amélioration des performances, Rust présente plusieurs autres avantages. Le fondateur de Pydantic, Samuel Colvin, cite plusieurs avantages.

« Une autre particularité de Rust est qu'en plus de sa rapidité, le code écrit en Rust est généralement plus facile à utiliser et à maintenir. En particulier, Rust détecte et gère toutes les erreurs possibles. , et le système de types Python (et TypeScript) a tendance à ignorer ces erreurs, donc je ne suis pas sûr quelles exceptions peuvent être déclenchées dans quelles situations lors de l'appel de « foobar() », je n'en ai aucune idée. Fondamentalement, je dois essayer de manière itérative pour trouver d’éventuels échecs.

Combiner Python et Rust

À l’avenir, de plus en plus de bibliothèques utiliseront Python comme front-end et Rust comme back-end. Dans l’ensemble, les développeurs Python ont aujourd’hui une approche meilleure et plus fluide pour créer des bibliothèques hautes performances.

For software developers, maintaining a competitive level of programming is very necessary. By solving different types of programming difficulties and facing different types of programming challenges, you will not only become a master in handling problems, but also learn more and more new algorithms and become better and better. can.

Below are 5 quality programming sites that will help you improve your programming skills, prepare for technical interviews, and advance your professional development.

1.TopCoder
TopCoder is an online platform that hosts competitive programming and software development contests. Programmers and software engineers can tackle various technical challenges and propose solutions. Competitive programming competitions on algorithms and data structures are held regularly. Programmers design efficient algorithms for a given problem and aim to find the optimal solution.

2.HackerRank
HackerRank is an online platform aimed at improving programming skills and evaluating technical skills. There are also plenty of questions related to algorithms and data structures. You can try various programming tasks in a real coding environment. Problems are categorized by difficulty level, and problems are offered at a wide range of levels, from beginner to advanced.

3.GeeksforGeek
GeeksforGeeks (GfG) is full of great articles and code solutions. It also offers competitive programming problems and contests and is widely used as a platform for programmers to improve their skills. If you’re preparing for a software engineering interview, you can also use this site to prepare and review more difficult algorithmic questions.

4.Coderbyte
Coderbyte contains programming problems of various difficulty levels. These problems cover a variety of topics, from basic algorithms to data structures, string manipulation, and more. Additionally, coding challenges are held regularly. Participants must work on a given task and solve it within a time limit.

5.LeetCode
LeetCode is a website aimed at improving programming skills and preparing for technical interviews. Different types of problems are offered, including data structures, algorithms, and system design. These questions are often asked in interviews at real tech companies. Therefore, by solving questions on LeetCode, you can prepare for the actual interview.

Programming is a profession that requires constant learning. Fortunately, in the age of the Internet, we can find a wealth of knowledge and learn constantly. Don’t be like me and say, “Stock never stops and learning never begins”.

Le Big Data entre dans la vie des gens. Bien que l’obtention de données ne soit pas un gros problème, de nombreuses personnes ne savent pas comment tirer des conclusions car il y a trop de données. Par conséquent, je suis ici pour vous fournir 4 outils utiles de visualisation du Big Data pour vous aider à comprendre les données.

1. Enveloppeur de données

Datawrapper est un outil de visualisation de données en ligne permettant de créer des graphiques interactifs. Une fois que vous avez téléchargé les données du fichier CSV ou que vous les collez directement dans le champ, Datawrapper générera une barre, une ligne ou tout autre fichier de visualisation associé. De nombreux journalistes et organismes de presse utilisent Datawrapper pour intégrer des graphiques en temps réel dans leurs articles. Il est très simple à utiliser et produit des graphiques efficaces.

2. Tableau Public

Tableau Public greffe parfaitement les opérations de données avec de beaux graphiques. Son programme est facile à utiliser, les entreprises peuvent l'utiliser pour glisser-déposer de grandes quantités de données sur la « toile » numérique et créer divers graphiques en un clin d'œil.

3. Chart.js

Chart.js est une bibliothèque JavaScript open source gratuite pour la visualisation de données, qui prend en charge 8 types de graphiques : barres, lignes, aires, secteurs (beignet), bulles, radar, polaires et nuages de points. Chart.js s'affiche dans un canevas HTML5 et est largement considéré comme l'une des meilleures bibliothèques de visualisation de données.

4. D3.js

D3.js est une bibliothèque JavaScript permettant de manipuler des documents basés sur des données. D3 vous aide à donner vie aux données en utilisant HTML, SVG et CSS. L'accent mis par D3 sur les normes Web vous offre toutes les capacités des navigateurs modernes sans vous lier à un cadre propriétaire, combinant de puissants composants de visualisation et une approche basée sur les données de la manipulation du DOM.

En raison du développement rapide de la technologie de l’intelligence artificielle (IA), elle imprègne progressivement divers domaines, dont celui de la programmation. L’avènement des outils de programmation d’IA a eu un impact énorme sur la programmation, apportant aux programmeurs une commodité et une efficacité sans précédent. Cet article présente quelques outils de programmation d'IA pour rendre votre travail de programmation plus pratique.

1. Copilote GitHub

GitHub Copilot est un outil d'aide à la programmation développé conjointement par OpenAI et GitHub. Générez automatiquement du code et faites des suggestions à l'aide de modèles d'IA. Lorsque les programmeurs écrivent du code, ils saisissent simplement des commentaires et des extraits de code, et Copilot génère automatiquement le code approprié.

Il apprend à partir d'un vaste référentiel de code open source et prend en charge de nombreux langages de programmation. Par conséquent, il prend en charge diverses situations de code et fournit des codes d’une grande précision. En plus de générer automatiquement du code, il prend également en charge l'écriture efficace de programmes, par exemple en suggérant des noms de variables et de fonctions.

2. Codéium

Codeium est une extension de complétion de code IA qui peut être utilisée dans les IDE (environnements de développement intégrés) tels que VS Code et JetBrains. Il se positionne comme un outil de compilation de code qui utilise l’intelligence artificielle pour compléter des blocs de code sans avoir à chercher partout sur internet. Quel que soit le langage ou l'IDE que vous utilisez, l'outil peut être facilement intégré à votre pile.

3. CodiumAI

CodiumAI se connecte à son IDE et suggère des suites de tests significatives lors du codage. Cela se fait en explorant et en analysant le code, les chaînes de documentation, les commentaires et en interagissant dynamiquement avec les développeurs.

Obtenez son CodiumAI gratuit pour Python, JavaScript et TypeScript (VSCode et JetBrains IDE pris en charge)

4. HTTPie IA

HTTPie est un client HTTP en ligne de commande. Son objectif est de rendre les interactions CLI avec les services Web aussi conviviales que possible. Il fournit une commande http simple qui vous permet d'envoyer des requêtes HTTP arbitraires en utilisant une syntaxe simple et naturelle, et affiche la sortie avec un codage couleur. HTTPie peut être utilisé pour les tests, le débogage et l'interaction générale avec les serveurs HTTP.

5. Codiga

Codiga est un outil d'analyse de code statique disponible pour une variété de plates-formes, IDE et autres programmes. Il s'agit avant tout d'un produit axé sur la sécurité qui permet une correction automatique du code en temps réel. Il s’agit essentiellement d’une technique permettant de garder votre code aussi efficace, sûr et propre que possible.

Il prend en charge les langages les plus utilisés, notamment YML, JavaScript, TypeScript, Ruby et Java.

Ces dernières années, le secteur du commerce électronique a connu une croissance rapide, de nombreuses entreprises tirant parti des plateformes en ligne pour proposer leurs produits et services. Une stratégie marketing efficace est essentielle pour réussir dans cet environnement concurrentiel. Parmi eux, le data scraping est devenu un outil important pour prendre l’avantage sur un marché concurrentiel. Dans cet article, nous explorerons les utilisations et les avantages du data scraping, en mettant l’accent sur le commerce électronique et le marketing.

Section 1 : Prévalence et avantages des achats en ligne
La popularité d’Internet et les progrès de la technologie mobile ont permis à de nombreuses personnes d’effectuer plus facilement leurs achats en ligne. Avec la généralisation des smartphones et des tablettes, il est désormais possible d’acheter facilement des produits à tout moment et en tout lieu.

Les achats en ligne vous permettent de sélectionner et de commander des produits depuis votre domicile ou votre bureau en accédant simplement à Internet. C'est très pratique pour les personnes occupées ou qui ont des difficultés à se déplacer, car elles peuvent faire leurs achats 24 heures sur 24 sans restriction d'heure ni de lieu.

Section 2 : L'importance du marketing
Le marketing étudie les besoins du marché et des clients, analyse les situations et les tendances concurrentielles. Cela soutiendra la prise de décision concernant le développement de produits et de services, les stratégies de vente, le ciblage des clients, etc.

Nous formulons des stratégies de marque pour les entreprises et les produits, et planifions et mettons en œuvre des activités promotionnelles pour améliorer l'image et la valeur de la marque. Communiquer l'existence et l'attractivité des produits et services aux clients par le biais de la publicité, des activités de relations publiques, etc.

Nous nous concentrerons sur l’établissement de relations avec les clients et travaillerons à améliorer la communication et la satisfaction des clients. Nous visons à établir des relations clients à long terme en comprenant les besoins des clients, en recueillant des commentaires et en fournissant une assistance client.

Section 3 : Cas d'utilisation spécifiques du scraping
Collecte et analyse d'informations sur les concurrents : nous utilisons le scraping pour recueillir des informations sur les sites Web et les réseaux sociaux de nos concurrents afin d'analyser les prix, les offres, les promotions, etc. de leurs produits ou services. Cela vous permet de comprendre le paysage concurrentiel et d'ajuster votre stratégie et vos efforts de marketing.

Comprendre les préférences et le comportement des clients : utilisez le scraping pour recueillir les avis et les commentaires des clients sur les forums en ligne et les sites d'avis. Cela nous permet de comprendre les préférences, les priorités et les tendances du comportement d'achat des clients, qui peuvent être utilisées pour améliorer les produits et services et pour un marketing ciblé.

Analyse des prévisions des tendances du marché et de la demande : utilisez le scraping pour recueillir des actualités et des informations sur les tendances du secteur afin d'analyser les tendances du marché et les prévisions de la demande. Cela peut être utilisé pour développer de nouveaux produits et services et planifier des stratégies de vente.

Surveillance des prix et rester compétitif : le scraping peut être utilisé pour collecter des informations sur les prix des concurrents afin que vous puissiez ajuster les prix de vos propres produits et services. Cela nous permet de développer une stratégie de prix compétitive qui correspond aux prix du marché et de maintenir notre supériorité dans un environnement concurrentiel.

Le marketing prend de plus en plus d’importance dans le secteur du commerce électronique. Le data scraping peut être utilisé pour collecter des données sur les concurrents et les clients afin d'analyser les tendances du marché et les prévisions de la demande.

Les outils de scraping Web sont conçus pour récupérer les informations nécessaires sur le site Web. De tels outils peuvent faire gagner beaucoup de temps pour l’extraction des données.

Voici une liste de 5 outils recommandés avec une meilleure fonctionnalité et efficacité.

1. ScrapeStorm

ScrapeStorm est un outil de récupération de données efficace basé sur la technologie d'intelligence artificielle qui détecte et collecte automatiquement le contenu en entrant simplement une URL. Il prend en charge le multithreading, la collecte planifiée et d'autres fonctions, ce qui rend la collecte de données plus pratique.

Caractéristiques:

1)Interface facile à utiliser.

2) API RESTful et Webhook

3) Identification automatique des SKU du commerce électronique et des grandes images

Les inconvénients:

Aucun service cloud

2.ParseHub

ParseHub est un outil de scraping Web robuste basé sur un navigateur qui permet une extraction simple des données dans un environnement sans code. Il est conçu avec des caractéristiques et des fonctionnalités conviviales à l’esprit, et a accumulé tout ce qui suit grâce à son point d’entrée gratuit.

Caractéristiques:

1)Interface facile à utiliser.

2) Possibilité de planifier des exécutions de grattage selon les besoins.

3) Possibilité de supprimer des sites Web dynamiques créés avec JavaScript ou AJAX.

Les inconvénients:

1) Même si cela n’est pas raide, il peut y avoir une courbe d’apprentissage pour les débutants absolus.

2) Il lui manque certains ensembles de fonctionnalités avancées nécessaires aux grandes entreprises, comme en témoigne son prix abordable.

3.Dexi.io

Dexi.io se distingue par son offre bien plus que du web scraping. C’est un spécialiste de l’automatisation intelligente, qui révolutionne l’extraction de données.

Caractéristiques:

1) Peut gérer des sites complexes, y compris des pages dynamiques remplies d'AJAX ou de JavaScript.

2) Offre des fonctionnalités logiques avancées.

3) Offre un fonctionnement basé sur le cloud, garantissant un traitement à grande vitesse.

Les inconvénients:

1) La multitude de fonctionnalités peut frustrer ou embobiner les débutants.

2) Les imperfections signifient que le débogage est parfois nécessaire.

4.Zyte

Zyte, rebaptisé Scrapinghub, est une solution complète de web scraping sans code offrant de puissantes capacités d'automatisation au-delà de l'extraction de données de base.

Caractéristiques:

1) Rotation IP pour contrer le blocage lors du grattage.

2) Stockage intégré pour les données récupérées, fourni via le cloud.

3) Services supplémentaires tels que le nettoyage des données disponibles.

Les inconvénients:

1) Donne la priorité à une approche non interventionniste, ce qui ressemble moins à du web scraping qu'à de l'externalisation.

2) Offre une API pour un contrôle total de la collecte de données, mais cela nécessite plus de connaissances techniques à exploiter

5.Import.io

Import.io se présente comme un outil complet permettant de transformer des pages Web en données exploitables, répondant de manière transparente à un usage personnel et aux exigences professionnelles. L'intégration de l'apprentissage automatique lui permet de comprendre comment vous souhaitez qu'il fonctionne et de s'améliorer au fil du temps.

Caractéristiques:

1) Tableau de bord convivial et API flexible.

2) Mises à jour des données en temps réel.

3) La reconnaissance intelligente facilite le grattage, même à partir de sources compliquées.

Les inconvénients:

1)Peut avoir des difficultés avec les sites Web utilisant AJAX ou JavaScript.

2) Une certaine courbe d'apprentissage impliquée dans la mise en place de grattages plus complexes.

Différents langages de programmation prennent en charge différentes techniques de programmation, chacune ayant sa propre complexité. De plus, de nouveaux langages de programmation émergent et attirent l’attention.

Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des meilleurs langages de programmation pour le développement Web. Découvrez pourquoi vous choisissez chaque langue.

1. Javascript
JavaScript est sans doute l’un des langages les plus populaires auprès des développeurs Web. De plus, c’est le seul langage de programmation qui permet de créer simultanément des applications web, front-end et back-end, et des applications mobiles (React Native).

JavaScript côté client est très sécurisé, rapide et peut s'exécuter rapidement dans le navigateur client. De plus, JavaScript est relativement facile à apprendre.

Caractéristique:
1) Saisie dynamique
2) Vérification côté client
3) Style fonctionnel
4) Langage interprétatif
5) Base de prototypes
6) Prise en charge de la programmation orientée objet
7) Des contrôles plus granulaires dans le navigateur
8) Indépendant de la plateforme
9) Traitement asynchrone

2. Python
Python est également l'un des meilleurs langages de programmation Web. Environ 44 % des développeurs de logiciels utilisent ce langage de programmation, juste derrière JavaScript.

Python est un langage de programmation de haute qualité, convivial pour les débutants, avec une grammaire simple. Et il prend en charge diverses bibliothèques et outils. En outre, Python est un type puissant de langage de script orienté objet et la vitesse de débogage est très rapide.

Caractéristique:
1) Simple et facile à apprendre
2) Bibliothèque étendue
3) Bonne lisibilité
4) Il est très populaire dans le développement Web.
5) Excellent cadre
6) Tâches backend complexes

3.PHP
PHP est un langage de script principalement utilisé pour développer des applications Web, des sites Web dynamiques simples côté serveur, WordPress, Facebook ou Flickr. PHP Web Development prend en charge plusieurs extensions open source gratuites, notamment .NET, Bzip2 ou Apache. Il donne également accès à diverses bases de données telles que Microsoft SQL, MySQL et Server.

Caractéristique:
1) Facile à utiliser
2) La mise à niveau du logiciel PHP est très simple.
3) PHP est un langage open source.
4) Le coût du développement Web est très faible.
5) Les ressources PHP sont facilement disponibles.
6) La prise en charge du langage PHP peut réduire le temps de développement Web.
7) Vous pouvez réduire le temps de développement en utilisant PHP.

4.Java
Il ne faut pas oublier une autre option populaire dans les grandes entreprises : le langage de programmation Java. Java est largement utilisé pour créer des applications Web au niveau de l'entreprise. Comme vous le savez, ce langage de programmation est très stable et est utilisé par de nombreuses grandes entreprises.

Si vous recherchez le meilleur langage de programmation Web, vous pouvez essayer Java. Java est également souvent utilisé dans le développement d'applications Android. La plupart des entreprises exigent désormais des applications Android. Android compte des milliards d'utilisateurs.

Caractéristique:
1) Vaste bibliothèque open source
2) Collecte automatique des déchets et allocation de mémoire
3) Idéal pour l'informatique distribuée
4) Prend en charge le paradigme de programmation orientée objet
5) Il existe un système d'allocation de lots
6) Indépendance maximale de la plate-forme grâce à la fonction Java Virtual Machine
7) Haute sécurité
8) Prend en charge le multithreading

5. Rubis
Ruby est également un langage de programmation très adapté au développement web. Comme Python et PHP, Ruby est facile à apprendre, ce qui le rend parfait pour les débutants.

Rails est un framework modèle-vue-contrôleur qui fournit une structure standard pour les bases de données, les sites Web et les services Web. Facilite l'utilisation de standards Web tels que XML et JSON pour le transfert de données et CSS, HTML et JavaScript pour les interfaces utilisateur.

Caractéristique:
1) Un langage de programmation interprétatif open source à usage général.
2) Langage purement orienté objet.
3) La syntaxe est simple et claire.
4) Un langage de script côté serveur similaire à PERL ou Python.
5) Il existe des syntaxes liées à PERL, C++, etc.
6) Les gros programmes écrits en Ruby sont faciles à gérer.
7) Il existe un ensemble puissant de fonctions intégrées directement applicables aux scripts Ruby.

Vous devez être bien préparé pour effectuer des tâches. Des outils performants peuvent rendre votre travail beaucoup plus efficace et aider vos idées à prendre vie plus facilement. Le texte présente des outils qui apportent une grande commodité à certains développements.

1.Tuteur Python
Python Tutor est un outil pédagogique gratuit développé par Philip Guo. Il surmonte les obstacles fondamentaux de l'apprentissage de la programmation et vous aide à comprendre le processus de chaque ligne de code source informatique lors de l'exécution du programme. Cet outil vous permet d'éditer le code Python directement dans votre navigateur Web et d'exécuter progressivement votre programme visuellement. Si vous ne savez pas comment exécuter votre code en mémoire, vous pouvez le copier sur Tutor pour une exécution visuelle et une meilleure compréhension.

2.IPython
IPython est un shell Python interactif spécial. IPython propose également la complétion automatique des variables, l'indentation automatique, les commandes shell bash et de nombreuses fonctions intégrées, ce qui en fait la plate-forme de choix pour le calcul scientifique et la visualisation interactive.

3.Cahier Jupyter
Jupyter Notebook est comme un livre à gratter qui combine des notes de texte, des formules, du code et du contenu de visualisation à afficher sous forme de page Web, facilitant ainsi le partage des documents. Un outil essentiel pour l’analyse des données et l’apprentissage automatique.

4.Anaconda
Python est génial, mais vous pouvez constamment rencontrer de nombreux problèmes avec la gestion des packages et des versions Python. En particulier, de nombreux packages sur la plate-forme Windows peuvent ne pas s'installer correctement. Anaconda est là pour résoudre ces problèmes. Anaconda comprend un outil de gestion de packages, un environnement de gestion Python et est livré avec plusieurs packages de science des données couramment utilisés qui sont également des normes pour l'analyse des données.

5.Sculpter
Sculpt Sculpt est un runtime Python en ligne implémenté en JavaScript. Vous pouvez facilement exécuter du code Python dans votre navigateur. Combiné avec l'éditeur CodeMirror, il fournit un environnement d'édition et d'exécution Python en ligne de base.