Pourquoi Utiliser le Scraping TikTok ?
Le scraping de TikTok offre de nombreux avantages :
- Analyser les tendances : Les tendances sur TikTok changent rapidement, rendant difficile la mise à jour des préférences des utilisateurs. Le scraping permet de capturer ces changements efficacement et d’améliorer les stratégies marketing pour s’aligner sur les intérêts des utilisateurs.
- Génération de leads : Identifiez des opportunités marketing et de nouveaux clients en reconnaissant les influenceurs avec une base de fans pertinente pour votre domaine d’activité.
- Analyse de Sentiments : Le scraping de TikTok est une bonne source pour collecter des données textuelles trouvées dans les commentaires, qui peuvent être analysées par des modèles d’analyse de sentiments pour recueillir des opinions sur un sujet donné.
Comment Utiliser le Scraping TikTok ?
Pour scraper TikTok, vous pouvez utiliser des bibliothèques Python telles que httpx pour envoyer des requêtes HTTP, parsel pour analyser le HTML, et JMESPath pour affiner les ensembles de données JSON. Voici un exemple de code pour scraper les profils TikTok :
<div class="dark bg-gray-950 rounded-md border-[0.5px] border-token-border-medium">
<div class="overflow-y-auto p-4" dir="ltr"><code class="!whitespace-pre hljs language-python"><code class="!whitespace-pre hljs language-python"><span class="hljs-keyword">import</span> asyncio
<span class="hljs-keyword">import</span> json
<span class="hljs-keyword">from</span> typing <span class="hljs-keyword">import</span> <span class="hljs-type">List</span>, <span class="hljs-type">Dict</span>
<span class="hljs-keyword">from</span> httpx <span class="hljs-keyword">import</span> AsyncClient, Response
<span class="hljs-keyword">from</span> parsel <span class="hljs-keyword">import</span> Selector
<span class="hljs-keyword">from</span> loguru <span class="hljs-keyword">import</span> logger <span class="hljs-keyword">as</span> log</code></code>client = AsyncClient(
http2=<span class="hljs-literal">True</span>,
headers={
<span class="hljs-string">"Accept-Language"</span>: <span class="hljs-string">"en-US,en;q=0.9"</span>,
<span class="hljs-string">"User-Agent"</span>: <span class="hljs-string">"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36"</span>,
<span class="hljs-string">"Accept"</span>: <span class="hljs-string">"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8"</span>,
<span class="hljs-string">"Accept-Encoding"</span>: <span class="hljs-string">"gzip, deflate, br"</span>,
},
)<code class="!whitespace-pre hljs language-python"><code class="!whitespace-pre hljs language-python"></code></code><span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">parse_profile</span>(<span class="hljs-params">response: Response</span>):
selector = Selector(response.text)
data = selector.xpath(<span class="hljs-string">"//script[@id='__UNIVERSAL_DATA_FOR_REHYDRATION__']/text()"</span>).get()
profile_data = json.loads(data)[<span class="hljs-string">"__DEFAULT_SCOPE__"</span>][<span class="hljs-string">"webapp.user-detail"</span>][<span class="hljs-string">"userInfo"</span>]
<span class="hljs-keyword">return</span> profile_data<code class="!whitespace-pre hljs language-python"><code class="!whitespace-pre hljs language-python"></code></code><span class="hljs-keyword">async</span> <span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">scrape_profiles</span>(<span class="hljs-params">urls: <span class="hljs-type">List</span>[<span class="hljs-built_in">str</span>]</span>) -> <span class="hljs-type">List</span>[<span class="hljs-type">Dict</span>]:
to_scrape = [client.get(url) <span class="hljs-keyword">for</span> url <span class="hljs-keyword">in</span> urls]
data = []
<span class="hljs-keyword">for</span> response <span class="hljs-keyword">in</span> asyncio.as_completed(to_scrape):
response = <span class="hljs-keyword">await</span> response
profile_data = parse_profile(response)
data.append(profile_data)
log.success(<span class="hljs-string">f"scraped <span class="hljs-subst">{<span class="hljs-built_in">len</span>(data)}</span> profiles from profile pages"</span>)
<span class="hljs-keyword">return</span> data
Conclusion
En résumé, le scraping TikTok est une méthode puissante pour extraire des données précieuses des profils et hashtags TikTok. En utilisant des techniques avancées et des API dédiées, vous pouvez collecter et analyser des données pour améliorer vos stratégies marketing, générer des leads et réaliser des analyses de sentiments. Assurez-vous de suivre les pratiques éthiques et légales pour garantir un scraping responsable et conforme.
