URL: https://linuxfr.org/forums/programmation-shell/posts/extraction-de-donnees-d-une-page-web Title: Extraction de données d'une page web Authors: Fanch29 Date: 2023年09月26日T23:45:04+02:00 License: CC By-SA Tags: Score: 2 Bonjour, J'essaie de faire un programme pour aller télécharger des coefficients de marée sur le site https://maree.info/78? pour l'année. Les coefficients sont disponibles pour les douze prochains mois. L'ensemble des coefficients de l'année n'est pas accessible sur une seule page, elles sont affichées semaine par semaine. Il faudra donc que je fasse une boucle semaine par semaine et accéder au site en renseignant le jour dans l'adresse https://maree.info/78?d=20230927 Il faudra ensuite que je lance le script en cron tous les 1er du mois pour aller récupérer le mois de l'année d'après qui sera débloqué. La page ressemble à ça: [![Image](https://i.goopics.net/13c345.png)](https://goopics.net/i/13c345) Image Les données qui m'intéressent sont celles de la colonne de droite " Dates Heures Hauteur Coeff" J'ai essayé plusieurs techniques en shell (avec w3m et curl) et en python avec la librairie requests mais sans vrai succès, je récupère des données mais n'arrive pas à en extraire celles données qui m'intéressent. Dans l'idéal je souhaiterai faire le script en python dans lequel je ferai une boucle sur l'année, semaine par semaine ou jour par jour et écrire les données dans un fichier texte avec la librairie pandas. Je pensais concaténer les anciennes données et les nouvelles données avec panda.concat et supprimer les doublons s'il y en a entre les données historiques (déjà téléchargées et lues dans un fichier csv : data_hist.csv) et les nouvelles (nouvellement téléchargées: data_dl) avec drop_duplicates des objets pandas. D=pd.concat([data_hist,data_dl]).drop_duplicates() Puis écrire le fichier résultat dans le csv data_hist.csv Je pensais faire la boucle sur les jours en incrémentant les jours avec datetime.timedelta, écrire le fichier au format texte (avec pandas) ça je sais faire, mais c'est sur la partie extraction des données de la page web que je sèche... Auriez-vous des idées ? Merci beaucoup ! Fanch

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