🚀 Vous cherchez un moyen encore plus rapide et plus simple de scraper à grande échelle (seulement 5 lignes de code) ? Découvrez notre version améliorée sur ScrapeGraphAI.com! 🚀

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🕷️ ScrapeGraphAI : Vous ne scrapez qu'une fois

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ScrapeGraphAI est une bibliothèque Python de web scraping qui utilise des LLM et une logique de graphe directe pour créer des pipelines de scraping pour les sites web et les documents locaux (XML, HTML, JSON, Markdown, etc.).

Il vous suffit de dire quelles informations vous souhaitez extraire et la bibliothèque le fera pour vous !

🚀 Intégrations

ScrapeGraphAI offre une intégration transparente avec les frameworks et outils populaires pour améliorer vos capacités de scraping. Que vous construisiez avec Python ou Node.js, utilisiez des frameworks LLM, ou travailliez avec des plateformes sans code, nous avons ce qu'il vous faut grâce à nos options d'intégration complètes.

Vous pouvez trouver plus d'informations sur le lien suivant

Intégrations:

• API: Documentation
• SDKs: Python, Node
• Frameworks LLM: Langchain, Llama Index, Crew.ai, Agno, CamelAI
• Frameworks Low-code: Pipedream, Bubble, Zapier, n8n, Dify, Toolhouse
• Serveur MCP: Lien

🚀 Installation rapide

La page de référence pour Scrapegraph-ai est disponible sur la page officielle de PyPI : pypi.

pip install scrapegraphai

# IMPORTANT (for fetching websites content)
playwright install

Note : il est recommandé d'installer la bibliothèque dans un environnement virtuel pour éviter les conflits avec d'autres bibliothèques 🐱

💻 Utilisation

Il existe plusieurs pipelines de scraping standard qui peuvent être utilisés pour extraire des informations d'un site web (ou d'un fichier local).

Le plus courant est le SmartScraperGraph, qui extrait des informations d'une seule page à partir d'une invite utilisateur et d'une URL source.

from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph

# Define the configuration for the scraping pipeline
graph_config = {
    "llm": {
        "model": "ollama/llama3.2",
        "model_tokens": 8192,
        "format": "json",
    },
    "verbose": True,
    "headless": False,
}

# Create the SmartScraperGraph instance
smart_scraper_graph = SmartScraperGraph(
    prompt="Extract useful information from the webpage, including a description of what the company does, founders and social media links",
    source="https://scrapegraphai.com/",
    config=graph_config
)

# Run the pipeline
result = smart_scraper_graph.run()

import json
print(json.dumps(result, indent=4))

[!NOTE] For OpenAI and other models you just need to change the llm config!

graph_config = {
   "llm": {
       "api_key": "YOUR_OPENAI_API_KEY",
       "model": "openai/gpt-4o-mini",
   },
   "verbose": True,
   "headless": False,
}

La sortie sera un dictionnaire comme celui-ci :

{
    "description": "ScrapeGraphAI transforms websites into clean, organized data for AI agents and data analytics. It offers an AI-powered API for effortless and cost-effective data extraction.",
    "founders": [
        {
            "name": "",
            "role": "Founder & Technical Lead",
            "linkedin": "https://www.linkedin.com/in/perinim/"
        },
        {
            "name": "Marco Vinciguerra",
            "role": "Founder & Software Engineer",
            "linkedin": "https://www.linkedin.com/in/marco-vinciguerra-7ba365242/"
        },
        {
            "name": "Lorenzo Padoan",
            "role": "Founder & Product Engineer",
            "linkedin": "https://www.linkedin.com/in/lorenzo-padoan-4521a2154/"
        }
    ],
    "social_media_links": {
        "linkedin": "https://www.linkedin.com/company/101881123",
        "twitter": "https://x.com/scrapegraphai",
        "github": "https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai"
    }
}

Il existe d'autres pipelines qui peuvent être utilisés pour extraire des informations de plusieurs pages, générer des scripts Python, ou même générer des fichiers audio.