Dans ce projet, j'ai développé une solution d'extraction de données d'un site e-commerce français en utilisant des techniques avancées de web scraping. L'objectif principal était de collecter des informations détaillées sur les produits, notamment les noms, les prix, les dates de livraison, les images, et les niveaux de stock, afin de permettre une analyse approfondie du marché. Pour ce faire, j'ai utilisé des bibliothèques Python telles que BeautifulSoup et Selenium pour naviguer sur le site et extraire les données pertinentes. Une fois les données extraites, elles ont été nettoyées, structurées et stockées dans une base de données pour des analyses futures. Par ailleurs, les images des produits ont été téléchargées et stockées sur un serveur FTP. Ce projet m'a permis d'approfondir mes compétences en scraping tout en apprenant à gérer et à exploiter des données provenant de sources dynamiques.

Dans ce projet, j'ai conçu une solution d'extraction de données à partir d’un site immobilier afin de collecter des informations essentielles sur les annonces de biens en vente et en location. Les données ciblées comprenaient les titres des annonces, les descriptions, les prix, les surfaces, le nombre de pièces, les localisations géographiques, les types de biens (appartement, maison, terrain), ainsi que les images associées. J'ai utilisé les bibliothèques Python telles que Scrapy, BeautifulSoup et Selenium pour automatiser la navigation et le scraping sur le site.

Les données extraites ont été nettoyées et structurées avant d'être stockées dans une base de données relationnelle, facilitant ainsi leur analyse ou leur intégration dans une application tierce. . Ce projet m’a permis de renforcer mes compétences en web scraping, en traitement de données

Dans ce projet, j’ai développé un script de web scraping avancé permettant d’extraire automatiquement des annonces légales d'entreprises publiées sur un site officiel.

Les données collectées sont stratégiques et comprennent :

📅 Date de parution

🏢 Nom de l’entreprise

📝 Typologie de l’annonce (création, modification, dissolution, etc.)

📍 Localisation de l’annonce Contact: Telephone & Email & Fax

Après extraction, les données sont nettoyées, structurées et livrées dans un fichier Excel ou CSV, prêtes à être utilisées pour de la veille juridique, de la prospection commerciale ou des analyses sectorielles.

✅ Avantages du projet : Récupération automatique sur plusieurs mois ou années d’historique

Gain de temps considérable pour vos recherches ou votre base de données

Résultats exploitables immédiatement

🔗 Exemple de résultats : https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fH-M40aHCf9YP2KVGMLAdMaTydMw254GRwFxVkFeSuI/edit?usp=sharing