Guides, études et cas clients sur le web scraping, la veille tarifaire et la livraison de données pour l'analyse, le marketing et le produit.
Comparatif des langages pour écrire des scrapers — Python, JavaScript, PHP, Go, Java et C# : vitesse, écosystème, courbe d'apprentissage et cas d'usage.
Qu'est-ce qu'un parser DOM et comment fonctionne-t-il : construction de l'arbre du document, navigation entre les nœuds et différences avec les approches en flux et par regex.
Aide-mémoire des sélecteurs CSS pour l'extraction de données : classes, attributs, pseudo-classes, combinateurs et erreurs typiques lors de la sélection d'éléments.
Catalogue des bibliothèques de web scraping pour Python, JavaScript, PHP, Java, C# et Go : que choisir pour les pages statiques, le contenu dynamique et les API.
Collecte de mots-clés depuis Google : suggestions, Keyword Planner, résultats de recherche et requêtes associées — pour le SEO international et russophone.
Travailler avec le XML en Python : ElementTree pour les tâches simples, lxml pour XPath et le parsing en flux de fichiers de plusieurs gigaoctets avec iterparse.
Comment automatiser la collecte des volumes de recherche depuis Yandex Wordstat : opérateurs, limites du service, captcha et solutions de contournement via l'API et les scrapers.
Collecte et regroupement d'un corpus de mots-clés par scraping : sources de mots-clés, volumes de recherche, regroupement et préparation au référencement.
Pourquoi lxml est l'un des parseurs HTML/XML les plus rapides pour Python : requêtes XPath, comparaison avec BeautifulSoup et techniques pour traiter les documents volumineux.