Le web scraping est devenu une compétence essentielle pour les équipes data, et Scrapy reste le framework Python le plus éprouvé pour les crawls de production. Rien de bien nouveau sous le soleil — mais de bons tutoriels documentés restent le moyen le plus rapide d'apprendre.
Dans cette série, nous couvrons le parcours complet : installation de Scrapy, création de votre premier spider avec `scrapy startproject`, et rédaction de sélecteurs CSS ou XPath.
Nous abordons ensuite les items et pipelines Scrapy — la couche qui nettoie, valide et exporte vos données en CSV, JSON ou directement en base. Viennent les middlewares : rotation de user-agent, logique de retry, gestion des erreurs HTTP.
Enfin, nous montrons comment planifier des crawls avec cron ou ScrapyKeeper, et quand il est pertinent de confier le scraping de production à un service managé comme Scrapy Ninja.
Que vous découvriez le scraping ou que vous refreshez votre toolkit, ces tutoriels posent des bases solides. Happy scrap !
