dataviz/courses/lab03_webscraping.Rmd

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title: "Web scraping"
author: "Maxime Wack"
date: "19/11/2019"
output:
  xaringan::moon_reader:
    css: ['default','css/my_style.css']
    lib_dir: libs
    seal: false
    nature:
      ratio: '4:3'
      countIncrementalSlides: false
      self-contained: true
      beforeInit: "addons/macros.js"
      highlightLines: true
  pdf_document:
    seal: false
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, fig.asp= .5)
library(tidyverse)
library(DT)
library(knitr)

options(DT.options = list(paging = F,
                          info = F,
                          searching = F))

datatable <- partial(datatable, rownames = F)
```

class: center, middle, title

# UE Visualisation

### 2019-2020

## Dr. Maxime Wack

### AHU Informatique médicale
#### Hôpital Européen Georges Pompidou, </br> Université de Paris

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# Web scraping

### Utilisation de `httr` et `rvest`

## httr

Permet de faire des requêtes réseau

→ interroger et télécharger directement depuis R

## rvest

Extraction de données depuis des pages HTML

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# httr

```{r init, echo = F, message = F, error = F}
library(tidyverse)
library(httr)
library(rvest)
```

Télécharger une page wikipedia

```{r dl wikipedia}
GET("https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_operating_systems") -> wiki
```

```{r dl wikipedia do, echo = F}
wiki
```

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# Parsing HTML

```{r html}
wiki %>%
  read_html -> wiki_html
```

```{r html do, echo = F}
wiki_html
```

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# Sélecteurs CSS

[W3Schools](https://www.w3schools.com/cssref/css_selectors.asp)

### Selecteurs permettant d'identifier un **nœud** précis dans le **DOM** (Document Object Model) d'une page HTML

### Permet de sélectionner par identifiant, classe, position dans la hiérarchie, position entre élements d'un même niveau, ou relativement entre élements

### Utiliser l'**inspecteur** des outils de développement du navigateur pour identifier les éléments à capturer

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# Sélecteurs CSS

```{r tables}
wiki_html %>%
  html_nodes(".wikitable")
```

```{r table}
wiki_html %>%
  html_node("div + .wikitable")
```

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# Extraction d'une table

```{r scrape}
wiki_html %>%
  html_node("div + .wikitable") %>%
  html_table -> wikitable
```

```{r scrape do, echo = F}
datatable(wikitable)
```

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# Exercices

### Transformer cette table en forme normale

### Extraire la table avec les informations techniques

### Identifier les OS libres fonctionnant avec un microkernel