Web Scraping Tools

À propos du projet

Web Scraping Tools est une collection d'outils d'extraction de données web développés pour automatiser la collecte et l'organisation d'informations provenant de différentes sources en ligne. Ce projet comprend actuellement deux outils principaux :

• CTF Write-ups Crawler : Un crawler spécialisé qui collecte et organise les write-ups de compétitions Capture The Flag (CTF) à partir de sites spécifiques
• Synty Store Scraper : Un outil d'extraction de données pour récupérer les informations sur les produits du site Synty Store, spécialisé dans les assets 3D

Ces outils ont été développés pour simplifier la recherche et l'organisation d'informations dispersées sur le web, en automatisant des tâches qui seraient autrement fastidieuses à réaliser manuellement. Les données extraites sont structurées dans des formats facilement exploitables (Excel, fichiers texte) pour une utilisation ultérieure.

Fonctionnalités principales

• Exploration récursive de sites web avec gestion des URLs déjà visitées
• Extraction des métadonnées à partir des URLs et du contenu des pages
• Automatisation de la navigation avec Selenium pour les sites à contenu dynamique
• Parsing HTML optimisé avec BeautifulSoup pour l'extraction de données spécifiques
• Génération de rapports structurés (Excel, fichiers texte) avec les données collectées
• Filtrage intelligent des contenus pertinents grâce à des expressions régulières
• Mode headless pour l'exécution en arrière-plan sans interface graphique
• Analyse statistique des données collectées

CTF Write-ups Crawler

Le CTF Write-ups Crawler est spécifiquement conçu pour collecter et organiser les write-ups de compétitions Capture The Flag. Ces compétitions de cybersécurité génèrent de nombreux articles techniques (write-ups) expliquant comment résoudre les différentes épreuves, mais ces ressources sont souvent dispersées sur différents sites et blogs.

Cet outil permet d'explorer systématiquement un site hébergeant ces write-ups, d'identifier les articles pertinents, d'extraire des métadonnées importantes (année, nom de la compétition, catégorie, titre) et de compiler le tout dans un fichier Excel organisé et facilement consultable.

Défis techniques

1. Gestion des sites dynamiques

   L'un des principaux défis était d'extraire des données de sites web dont le contenu est chargé dynamiquement via JavaScript. Pour résoudre ce problème, j'ai intégré Selenium qui permet d'interagir avec les pages comme le ferait un utilisateur réel, en attendant le chargement complet du contenu avant de l'extraire.

2. Identification des patterns d'URLs

   Pour identifier efficacement les pages pertinentes à explorer, il a fallu développer des expressions régulières précises qui correspondent aux patterns d'URLs des contenus recherchés, tout en évitant d'explorer des branches non pertinentes du site.

3. Optimisation des performances

   Les opérations de web scraping peuvent être gourmandes en ressources et en temps. J'ai dû optimiser les performances en utilisant une gestion intelligente des sessions HTTP, en implémentant un suivi des URLs déjà visitées pour éviter les redondances, et en configurant Selenium pour fonctionner en mode headless (sans interface graphique).

4. Extraction de métadonnées cohérentes

   La structure des URLs et du contenu peut varier considérablement selon les pages, même au sein d'un même site. Il a fallu développer des algorithmes d'analyse robustes capables de s'adapter à ces variations pour extraire des métadonnées cohérentes et structurées.

Résultats et apprentissages

Le développement de ces outils de web scraping m'a permis d'approfondir mes connaissances dans plusieurs domaines clés :

• Maîtrise des techniques d'extraction de données web avec BeautifulSoup et Selenium
• Compréhension approfondie du fonctionnement des sites web dynamiques et de leur structure
• Optimisation des algorithmes d'exploration pour maximiser l'efficacité tout en respectant les limitations des serveurs
• Manipulation et traitement de données structurées avec Pandas
• Conception de patterns d'expressions régulières pour le filtrage de contenus
• Gestion des sessions HTTP et des cookies pour une navigation automatisée

Ces outils ont permis d'automatiser des tâches de collecte de données qui auraient pris des dizaines d'heures à réaliser manuellement. Le CTF Write-ups Crawler a notamment permis de constituer une base de connaissances organisée de plus d'une centaine de write-ups de compétitions de cybersécurité, facilitant ainsi l'apprentissage et la recherche d'informations spécifiques.

Applications et perspectives

Les outils de web scraping développés dans ce projet ont de nombreuses applications potentielles :

• Collecte automatisée de ressources éducatives pour des domaines spécifiques
• Veille concurrentielle pour suivre les produits et les prix sur différents sites e-commerce
• Aggregation de données pour des projets de recherche ou d'analyse
• Création de bases de données spécialisées à partir de contenus web dispersés

À l'avenir, je prévois d'étendre ce projet avec de nouveaux outils spécialisés, notamment :

• Un scraper de sites d'offres d'emploi pour analyser les tendances du marché du travail dans le domaine tech
• Un outil d'extraction de données de publications scientifiques pour faciliter la recherche bibliographique
• Une interface utilisateur permettant de configurer et de lancer facilement des opérations de scraping sans connaissances techniques