Comment extraire les offres d’emploi Google au format CSV avec Oxylabs, SerpApi et Selenium

Comprendre comment extraire des données Google Jobs n’est pas chose aisée. Le plus difficile est que Google affiche ces annonces de manière quasi dynamique grâce à JavaScript, et modifie souvent la mise en page ou le chargement des résultats selon votre localisation ou votre appareil. De simples requêtes HTTP ne génèrent généralement que des données partielles ou corrompues, ce qui rend le scraping manuel assez frustrant. C’est pourquoi l’utilisation d’API ou d’outils d’automatisation de navigateur est généralement la meilleure solution : ils gèrent JavaScript, le ciblage géographique et l’analyse des données de manière plus fiable. Ce guide présente quelques méthodes efficaces qui ont fait leurs preuves et vous aident à automatiser la collecte de vos données d’emploi, vous évitant ainsi de copier-coller manuellement toute la journée.

Comment résoudre les problèmes de récupération des emplois Google

Méthode 1 : Utilisation de l’API Web Scraper d’Oxylabs

L’API Web Scraper d’Oxylabs est une véritable avancée, surtout si vous souhaitez scraper à grande échelle. Elle utilise des navigateurs headless, le ciblage géographique et un analyseur personnalisé pour vous fournir des données de travail structurées au lieu d’un code HTML complexe. Avec une configuration initiale, quelques ajustements peuvent être nécessaires pour que tout fonctionne correctement, mais une fois configurée, vous pouvez automatiser de nombreuses requêtes avec une grande fiabilité, ce qui est idéal pour les projets de grande envergure ou le suivi continu.

Vous aurez besoin d’un compte Oxylabs avec des informations d’identification API — nom d’utilisateur et mot de passe, généralement trouvés dans votre tableau de bord.
Assurez-vous que vous utilisez Python 3.11 ou une version plus récente, car certaines bibliothèques (comme aiohttpet asyncio) sont plus récentes et meilleures.
Installer les bibliothèques nécessaires : pip install aiohttp asyncio pandas. Parce que bien sûr, Windows doit rendre cela un peu plus difficile que nécessaire.
Configurez un payload.jsonfichier pour indiquer à Oxylabs exactement quelles données vous souhaitez (comme le titre, l’entreprise, l’emplacement, etc.).
Écrivez un script Python ( jobs_oxylabs.py) qui : – S’authentifie avec vos informations d’identification API.- Envoie des requêtes pour démarrer les tâches de scraping.- Vérifie périodiquement si les résultats sont prêts.- Télécharge les données, puis les exporte au format CSV.
Enfin, vous pouvez exécuter plusieurs requêtes de recherche et emplacements en même temps avec asyncio; c’est assez pratique de planifier un lot de recherches sans attendre que chacune d’elles soit terminée.

Chaque requête génère des fichiers CSV nommés en fonction de vos termes de recherche et de votre localisation, par exemple developer_jobs_New_York.csv. Ainsi, vos données collectées sont organisées et prêtes à être analysées.

Méthode 2 : Rapide et facile avec SerpApi

Si vous recherchez une solution plus simple, SerpApi propose une API REST plutôt conviviale. Elle n’est pas aussi évolutive qu’Oxylabs, mais si vous expérimentez simplement ou travaillez par lots, elle est une solution idéale. Elle gère le rendu JavaScript, ce qui permet à vos requêtes d’obtenir des résultats structurés avec des filtres comme le pays, la langue et le rayon.

Obtenez votre clé API à partir du tableau de bord SerpApi.
Installez les packages Python requis : pip install requests pandas.

Utilisez leur point de terminaison API pour envoyer une requête comme :

https://serpapi.com/search.json?q=software+developer&engine=google_jobs&api_key=YOUR_API_KEY

Analysez la réponse JSON et enregistrez les champs pertinents, tels que le titre, l’entreprise, l’emplacement, la source et l’URL de partage, dans un fichier CSV.
Utilisez la next_page_tokenpagination si nécessaire ; cela vous permet d’obtenir plus de résultats dans les requêtes ultérieures.

Il s’agit d’une solution simple et rapide, idéale pour la plupart des petits projets ou la collecte rapide d’informations. Attention : des limites de débit peuvent s’appliquer selon votre abonnement.

Méthode 3 : Grattage local avec du sélénium

Si vous vous sentez aventureux ou souhaitez simplement faire un test rapide, Selenium est fait pour vous. Il exécute un véritable navigateur Chrome en mode headless, fait défiler les pages et extrait les données grâce aux sélecteurs XPath. C’est un peu fragile, car Google met régulièrement à jour sa mise en page ; vos sélecteurs peuvent donc être endommagés et nécessiter une refonte.

Téléchargez ChromeDriver correspondant à votre version de Chrome et ajoutez-le à votre PATH.
Installez Selenium plus pandas : pip install selenium pandas.
Définissez les options Chrome pour éviter la détection (comme la configuration des agents utilisateurs, la désactivation des barres d’informations, etc.) – quelques recherches supplémentaires pour cela, mais généralement, une simple configuration sans tête fonctionne.
Ouvrez une URL de recherche Google Jobs, puis faites défiler la page vers le bas pour afficher plus de résultats. Cela nécessite généralement une exécution JavaScript ou une boucle qui défile périodiquement.
Utilisez des sélecteurs XPath ou CSS pour extraire des informations telles que l’intitulé du poste, l’entreprise, le lieu, la date et le salaire, le cas échéant. Prévoyez de modifier régulièrement ces sélecteurs.
Enregistrez les résultats dans un fichier CSV pour une analyse ultérieure.

Attention : les modifications de mise en page de Google perturbent souvent votre scraper. Vous devrez peut-être revoir vos sélecteurs de temps à autre. De plus, des requêtes excessives peuvent entraîner un blocage temporaire ; limitez donc votre vitesse de scraping.

Choisir ce qui convient le mieux

API Oxylabs = Pipelines Big Data, volumes importants et sites multiples. Idéal pour les industries ou les entreprises nécessitant constamment de grandes quantités de données.
SerpApi = Cas d’utilisation ou tests rapides, simples et à petite échelle. Moins flexible à long terme, mais facile à utiliser.
Sélénium = Lorsque les API ne sont pas une option, ou simplement pour tester quelques résultats. Idéal pour les prototypes ou le scraping personnalisé dans des domaines limités.

Conclure

Obtenir des données Google Jobs à grande échelle n’est pas une mince affaire, surtout avec toutes leurs mesures anti-scraping et leurs modifications de présentation. Mais avec des outils comme Oxylabs, SerpApi ou Selenium, cela devient beaucoup plus simple. L’automatisation de ce processus vous permet de suivre les tendances de l’emploi, de constituer une base de données ou simplement de scraper des données pour le plaisir, sans avoir à le faire constamment à la main. Gardez à l’esprit que Google n’est pas très enthousiaste à l’idée de scraper ses résultats ; utilisez donc ces méthodes avec discernement et responsabilité.

Résumé

L’API Oxylabs est idéale pour le scraping intensif et évolutif
SerpApi offre une configuration rapide pour les petits projets
Selenium est idéal pour les tests ou les solutions personnalisées
Respectez toujours les limites de débit et évitez d’être bloqué

Notes finales

Nous espérons que cela vous aidera à optimiser vos recherches Google Jobs. L’essentiel est de choisir l’outil adapté à vos besoins ; il faut parfois faire quelques essais et erreurs. Bonne chance et bon scraping !