Récupération de données sur le web avec PHP
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Retour d'expérience sur la création d'un gentil petit robot récupérateur de données.
Bien entendu il n'y a pas de mauvaises intentions de notre part, nous ne récupérerons que des données publiques, disponibles librement sur des sites internet divers. Il ne s'agit pas de piratage ni d'aucune forme d'intrusion. Soit une forme de web scraping. La récupération automatique de données peut d'ailleurs être utile pour de nombreuses tâches très honorables (statistiques, santé, social...) ou marketing.
Nous travaillerons, dans cet exemple simple, sur un site contenant des données de contacts (email, téléphone, métier...). Certains sites considèrent ce type d'annuaire comme vendeur et mettent en avant la disponibilité de données de contact.
Nous tairons son nom de domaine, mais prenons l'exemple d'une fiche de contact à l'URL bien lisible :
http://site-indiscret.com/contacts/45988
La forme de l'URL est très standard et se termine par une chaîne numérique. Sans doute un identifiant unique ! C'est le terrain d'action idéal pour un jeune robot récupérateur de données.
Ce site au webmaster un peu pressé sera donc un bon cobaye pour notre 1er bot. Et en modifiant le script final, vous pourrez sans doute l'adapter à vos propres besoins.
Les grandes étapes d'enfantement seront les suivantes :
Auto submit a form with Python, Selenium and Chromium
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Here a simple Selenium example where we go to fill then submit a form from data previously converted in XML.
I choose XML because this flat format is easy to grab with Python, and it can be created from an Excel file with Access for example. Morever, if the auto-submit crashs during the execution (it is possible even with a good code, depending on the website providing the form), Chromium will stop on the last record and you could remove the begining of the XML before to re-execute the same code (to avoid duplicates).
For those in a hurry (🧐) my code is here on GitHub. But for a full understanding just see below.
Web scraping with Python and BeautifulSoup
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Let's go web scraping with Python and BeautifulSoup! Here BeautifulSoup will be able to extract formatted data from HTML and its CCS code. For confidentiality reasons, we will not name the parsed website, but a lot are built like that: pages containing record from a database use their ID in the URL. So you will to adapt the codes below to your own website and purposes.
We will use a complex website as example, where the IDs to guess are listed in a large pagination.
First, we will get the links to articles (with IDs in URLs) from all pages of the pagination, then we will store data in a CSV file, if interesting (we search emails). So we will do a loop in a loop, with a condition, but if the website you want to parse is simpler (without pagination), you will not need the first loop.
Libraries and receptacle
We start by importing some necessary libraries and creating the receptacle file for our data.
from bs4 import BeautifulSoup import requests import re import csv # CSV file to receive data out_file = open('C:/python_projects/webscraping/email.csv', 'w', encoding='cp1252') out_file.write("email" + "\n")
Acymailing, mass sending et bonnes pratiques
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Acymailing est une extension Joomla permettant de mettre en place des outils newsletter du plus simple au plus puissant (filtres, vitesses d'envoi, tracking, stats, relai SMTP...). Ce système open-source existe en version gratuite (déjà très performante) ou payante (très abordable). L'extension peut bien sûr être overridée.
Cependant son développement régulier rend l'utilisation des overrides plus lourd que la modification directe du code source. En effet dans certains contextes (multi-utilisateurs, multi-bases, flotte d'outils...), les overrides risquent d'être complexes à maintenir dans le temps.
C'est en tout cas mon impression en utilisation intensive d'Acy. Certaines MAJ peuvent toucher les fichiers originaux et ne pas être prises en compte dans vos overrides... Mieux vaut donc connaître un minimum le code de l'extension et avoir quelques repères.
Ici quelques notes personnelles me permettant de maintenir facilement mes outils. Rappellons l'ancien forum encore en ligne d'où proviennent certaines de ces astuces (le support a évolué vers un système plus personnalisé).
Cet article est principalement destiné aux joomlistes avancés souhaitant personnaliser ou optimiser leurs applications newsletter.
Le paragraphe Quelques liens s'adresse généralement à tous webworkers digitaux (marketeurs, intégrateurs, graphistes...).
Le paragraphe Relai SMTP évoque le relai Elastic Email en contexte de mass sending.
Et non, je ne travaille pas pour eux.
Cryptage d'emails en MD5 - exemples d'utilisation en marketing digital
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Le cryptage MD5 est une forme de hachage relativement ancienne mais toujours bien pratique. On peut l'utiliser pour comparer des bases d'emails avec celles d'un prestataire sans fournir les données brutes par exemple. En vue d'un partenariat, d'un échange...
Attention nous ne parlons pas ici de réelle sécurisation. Le MD5 SQL - même salé ou doublé - est sujet à caution. Il ne s'agit que de permettre la transmission de données avec une relative tranquilité quant à un usage non-souhaité de ses fichiers. Parfois le partenaire qui vous transmettra ses données cryptées vous fera également signer un engagement de non-divulgation ou de non-utilisation frauduleuse (non-disclosure). Et si c'est vous qui transmettez les données (j'avoue ne jamais le faire...), pensez-y !
Quoiqu'il en soit il est courant de demander cela à un prestataire fournisseur (l'inverse est moins acceptable). Certes PhpMyAdmin permet nativement de saisir du texte puis de l'encrypter en MD5 (Insérer/Fonction/MD5). Mais pour mettre en place un worflow ou comparer des bases en lot, il est nécessaire de maîtriser la chose en SQL.
Quelques requêtes SQL d'exemple :
Voir le cryptage MD5 d'une chaîne
SELECT MD5(Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.') ;
Cryptage d'emails en MD5 - exemples d'utilisation en marketing digital
SQL Automatic deduplication
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All living databases has its duplicates. Depending on their nature or number, it may be interesting to dedupe them quickly. For this goal SQL is our friend.
Below a simple example in order to describe the main concepts of the method. Then you will be able to do this in more complex situations. Because the final formula is a bit long, we will proceed iteratively, to understand the different steps.
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