Pinterest Scraper simplifié : du « no-code » au codage des techniques de scraping Pinterest

Pinterest n'est pas seulement un endroit où trouver des recettes ou des idées de bricolage ; c'est aussi une mine d'opportunités pour les entreprises.

Comme le dit Ben Silbermann, PDG de Pinterest,

“La raison d'être de Pinterest est d'aider les gens à découvrir les choses qu'ils aiment et à passer à l'action. Or, beaucoup de ces choses sont liées à une intention commerciale.”

L'année dernière, le nombre d'utilisateurs actifs mensuels de Pinterest a dépassé les limites et a atteint un niveau impressionnant498 millions d'utilisateurs ! Cela représente un nombre important de personnes et un potentiel considérable pour exploiter Pinterest à des fins commerciales ou personnelles.

Ce blog vous montre comment récupérer des données Pinterest grâce à un scraper Pinterest convivial et une méthode plus technique utilisant Python.

Que vous soyez novice ou que vous connaissiez déjà un peu le codage, nous avons tout prévu. Mais avant de commencer, découvrons la position de Pinterest sur le scraping.

Est-il légal de scraper des données Pinterest ?

PinterestLes Conditions d'utilisation stipulent explicitement que le scraping et la collecte automatisée des données Pinterest sont interdits. Cela inclut la collecte de données par le biais de tout type de scraping ou de scripts de codage Pinterest.

Mais Pinterest a une API officielle, n'est-ce pas ? Et si scraping Pinterest en utilisant l'API Pinterest ? Cela aussi est interdit. Pinterest le précise dans consignes aux développeurs stipulant que l'extraction de données depuis sa plateforme constitue une utilisation inacceptable de l'API Pinterest et d'autres outils de développement.

Cependant, une règle générale pour la plupart des plateformes est que le scraping est autorisé tant que les données sont accessibles au public. ; et ne nécessite pas d'identifiant de connexion. Évitez également de récupérer du contenu protégé par des droits d'auteur et personnel, car cela pourrait entraîner des répercussions juridiques.

En bref, tant que votre approche d'utilisation d'un scraper Pinterest est inoffensive et que votre utilisation des données extraites est légale, vous êtes en sécurité.

Scraper Pinterest avec et sans code

Maintenant que nous comprenons les implications juridiques du scraping de Pinterest, nous allons vous montrer comment utiliser un scraper Pinterest sans code et comment en créer un en Python.

Scraper Pinterest sans code

Scraper des données Pinterest peut sembler intimidant, surtout si vous n'êtes pas très doué en codage. Heureusement, les outils sans code ont rendu le scraping Web Pinterest non seulement possible, mais aussi remarquablement facile.

Apify, Octoparse et ParseHub figurent parmi les meilleurs scrapers Pinterest pour leur efficacité et leur interface conviviale.

Pour ce guide, nous utiliseronsApify Pinterest Scraper.

Le robot Pinterest Apify transforme la complexité de l'extraction de données en un processus simple et gérable. Cet outil est conçu pour naviguer de manière transparente sur Pinterest et extraire des épingles, des tableaux et des informations de profil utilisateur sans accroc.

Voici un guide concis expliquant comment scraper des données Pinterest avec Apify Pinterest Scraper sans difficulté.

Étape 1 : Visitez la page Pinterest Scraper de la boutique Apify

Rendez-vous sur la boutique Apify et recherchez Outil de grattage Pinterest. Cliquez sur le bouton « Essayer gratuitement ».

Étape 2 : Configuration d'un compte :

En appuyant sur le bouton « Essayer gratuitement », vous serez redirigé vers la page de connexion/inscription. Inscrivez-vous sur Apify à l'aide de Votre adresse e-mail et un mot de passe sécurisé. Vous pouvez également utiliser votre compte Google ou GitHub pour créer un compte.

Si vous faites déjà partie de la famille Apify, passez directement à l'étape 3.

Une fois votre inscription réussie, vous serez redirigé vers la console Apify en ligne. Oui, aucune extension de navigateur ni aucun logiciel à télécharger !

Étape 3 : Choisir votre source de données Pinterest

Dans la console Apify, vous trouverez un champ vous demandant l'URL du profil ou des épingles Pinterest qui vous intéressent. Collez ici les profils Pinterest de votre cible.

Vous pouvez également les publier tous en même temps en cliquant sur le bouton « Modifier en bloc ».

Étape 4 : Lancer le processus de scraping

Une fois les URL et les noms d'utilisateur cibles saisis, cliquez sur le bouton « Enregistrer » et « Démarrer » et laissez le scraper Pinterest faire son travail.

Vous saurez que c'est terminé lorsque le statut passera de « En cours » à « Réussi ».

Étape 5 : Collecter vos données

Une fois la tâche terminée, accédez à l'onglet Stockage.

Vous trouverez ici vos données Pinterest fraîchement extraites, prêtes à être analysées. Vous pouvez les consulter dans différents formats : HTML, JSON, CSV, Excel, XML et même un flux RSS.

Vous avez la possibilité de sélectionner des champs spécifiques et d'omettre les champs non pertinents avant de télécharger l'ensemble de données. Une fois p;Vous avez terminé, téléchargez-le au format de votre choix et voilà ! Les données sont à votre disposition.

Scraper Pinterest avec Python

Scraper Pinterest avec Python peut être un processus simple avec les bons outils et quelques connaissances en codage.

Voici un guide concis pour créer votre propre script Python de scraping Pinterest en utilisant les requêtes et la bibliothèque BeautifulSoup s. Ce guide fournit une explication de niveau de niveau du processus, idéal pour les débutants ou pour un aperçu rapide.

Étape 1 : Configuration de votre environnement

Assurez-vous que Python est installé sur votre ordinateur. Vous aurez également besoin des bibliothèques requests et BeautifulSoup, qui peuvent être installées via Pip si ce n'est pas déjà fait.

pip install beautifulsoup4 Requêtes d'installation pip

Étape 2 : Écrire votre classe de scraper

Commencez par importer les modules nécessaires :

• requêtes pour envoyer des requêtes HTTP à Pinterest et

• BeautifulSoup de bs4 pour l'analyse du contenu HTML
  
  

importationrequêtes depuis bs4 import BeautifulSoup

Étape 3 : Chargement des images

Créez une méthode dans votre classe (load_images) pour lire le contenu HTML de la page où sont répertoriées les images Pinterest. Cette méthode lit un fichier HTML enregistré localement (images.html), que vous auriez dû enregistrer au préalable depuis Pinterest.

classe PinterestScraper: def load_images(self): html = '' avec ouvrir('images.html', 'r') comme image: pour ligne dans image.read(): html += ligne retour html

Étape 4 : Analyse des images

Implémentez une autre méthode (parse) qui prend le contenu HTML en entrée et utilise BeautifulSoup pour l'analyser. p;Extrayez les attributs src de toutes les balises <img> pour obtenir les URL des images que vous souhaitez télécharger.

def analyser(self, html): contenu = BeautifulSoup(html, 'lxml') retour [image['src'] pour image dans content.findAll('img')]

Étape 5 : Téléchargement des images

Définissez une méthode de téléchargement qui utilise l'URL d'une image, récupère l'image à l'aide de la méthode requests.get et l'enregistre localement. Assurez-vous de gérer correctement la réponse, en vérifiant le code d'état de réussite (200) avant de procéder à l'enregistrement du fichier.

def télécharger(self, url): response = requests.get(url) nom de fichier = url.split('/')[-1] print('Téléchargement de l'image %s depuis l'URL %s'%(filename, url)) si response.status_code == 200: avec ouvrir('./images/' + nom de fichier, 'wb') comme image : pour bloc dans response.iter_content(chunk_size=128): image.write(chunk)

Étape 6 : Exécution du grattoir

Définissez une méthode d'exécution qui relie tous les éléments : charger le contenu HTML, l'analyser pour extraire les URL des images, puis télécharger chaque image.

def exécuter(self): html = self.load_images() urls = self.parse(html) pour url dans urls: self.download(url)

Étape 7 : Exécuter votre script

Une fois votre classe PinterestScraper définie, veillez à appeler la méthode run dans un bloc if__name__=='__main__': pour démarrer le processus de scraping lors de l'exécution du script.

if __name__ == '__main__': scraper = PinterestScraper() scraper.run()

En combinant tous les extraits ci-dessus, nous obtenons le script complet pour le scraping de Pinterest :

importationrequêtes depuis bs4 import BeautifulSoup classe PinterestScraper: def load_images(self): html = '' avec ouvrir('images.html', 'r') comme image: pour ligne dans image.read(): html += ligne retour html def analyser(self, html): contenu = BeautifulSoup(html, 'lxml') retour [image['src'] pour image dans content.findAll('img')] def télécharger(self, url): response = requests.get(url) nom de fichier = url.split('/')[-1] print('Téléchargement de l'image %s depuis l'URL %s'%(filename, url)) si response.status_code == 200: avec ouvrir('./images/' + nom de fichier, 'wb') comme image : pour bloc dans response.iter_content(chunk_size=128): image.write(chunk) def exécuter(self) : html = self.load_images() urls = self.parse(html) pour url dans urls: self.download(url) si __name__ == '__main__': scraper = PinterestScraper() scraper.run()

Ce guide simplifié vous propose un framework de base pour un script Python de scraping Pinterest.

Grattez Pinterest Sans être bloqué

Pinterest interdit strictement la collecte de données non autorisée par des moyens automatisés sans autorisation explicite. Pinterest peut suspendre votre compte ou bloquer votre adresse IP en cas de détection d'activités de scraping de votre part.

Cela représente un défi pour ceux qui souhaitent récupérer des données Pinterest de manière éthique à des fins légales.

Mais ne vous inquiétez pas.AdsPower vous propose une solution. Le navigateur AdsPower antidetect est conçu pour le scraping web Pinterest. Il permet à votre scraper Pinterest d'imiter l'activité humaine, réduisant ainsi le risque de détection.

Il utilise la rotation IP et les techniques d'empreintes digitales du navigateur pour rendre votre scraper Pinterest plus discret et efficace. L'outil est également équipé de fonctionnalités utiles pour automatiser le processus de scraping et réduire davantage la charge de travail.

Avant de commencer à scraper des données sur Pinterest, assurez-vous qu'AdsPower est intégré pour un scraping sécurisé et fluide.