Comment extraire des données de Glassdoor : les meilleurs outils et un tutoriel Python

Glassdoor utilise des techniques anti-scraping rigoureuses (CAPTCHA, fenêtres contextuelles, authentification requise). Dès le chargement du site, vous êtes souvent confronté à des invites de connexion, des fenêtres contextuelles, des CAPTCHA et un système de détection de robots très poussé.

La structure de la page change fréquemment, ce qui perturbe les extracteurs HTML. Plutôt que de contourner manuellement ces obstacles, nous avons utilisé une infrastructure d'extraction gérée pour les surmonter.

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Les 5 meilleures API de scraping Glassdoor

Le scraper Glassdoor (Bright Data) permet d'extraire des données publiques sur les avis d'entreprises, les salaires et les offres d'emploi publiées sur Glassdoor. Il propose des scrapers prêts à l'emploi, dédiés à la plateforme, que vous pouvez exécuter via l'API Scraper ou l' interface sans code .

Le module d'extraction de données Glassdoor collecte les profils d'entreprise directement à partir de l'URL de l'entreprise sur Glassdoor et vous aide à découvrir des entreprises soit par filtres de saisie, soit par mot-clé, soit en fournissant une URL de recherche Glassdoor.

Bright Data a intégré la découverte du DOM par IA à son API de scraping Glassdoor. Cette fonctionnalité s'adapte automatiquement aux fréquentes mises à jour de la structure HTML de Glassdoor.

Le fournisseur propose également trois ensembles de données prêts à l'emploi, vous permettant ainsi de travailler avec des données Glassdoor pré-collectées au lieu de les extraire vous-même.

Oxylabs propose une API d'extraction de données d'offres d'emploi sur Glassdoor. Son approche est similaire à celle de ScraperAPI : elle fournit une API générique compatible avec plusieurs plateformes d'emploi (Glassdoor, Indeed, ZipRecruiter) au lieu de développer un outil dédié pour chaque site.

Ce scraper prend en charge tous les sites d'emploi, y compris Glassdoor, car l'API Web Scraper Oxylabs est un moteur de scraping universel, ce qui signifie que vous transmettez une URL cible (par exemple, une page de recherche d'emploi Glassdoor), et il gèrela rotation IP , le rendu JavaScript et l'évasion anti-bot.

L'outil d'extraction de données Glassdoor (Apify) propose de nombreux préréglages, vous évitant ainsi de créer chaque requête de A à Z. Les résultats peuvent être exportés dans des formats structurés standard tels que JSON, CSV ou XLSX.

Cet outil propose plus de quarante lieux prédéfinis, incluant le télétravail ainsi que les grandes métropoles internationales comme New York, San Francisco, Londres, Berlin et Tokyo, et des pays spécifiques. Il prend en charge des filtres avancés : vous pouvez affiner votre recherche par tranche de salaire, note de l’entreprise (sur une échelle de 0 à 5), postes exclusivement en télétravail et offres d’emploi à candidature simplifiée.

Il existe également un paramètre numérique `page_offset` qui définit la page de départ de l'extraction de données, permettant ainsi d'ignorer les premières pages ou de reprendre l'extraction à partir d'une page ultérieure ; cette fonctionnalité est réservée aux utilisateurs payants. Glassdoor étant sensible à l'extraction de données, l'acteur propose des options de configuration de proxy . Vous pouvez choisir entre des proxys de centre de données et des proxys résidentiels , ou utiliser vos propres proxys.

En termes de capacité, une seule exécution peut extraire jusqu'à 10 000 offres d'emploi. Le paramètre d'entrée `max_items` permet de limiter le nombre d'offres à collecter, et le paramètre `max_pages` permet de limiter le nombre de pages de résultats parcourues par l'outil d'extraction, jusqu'à 30 par requête de recherche.

ScrapingBee propose un outil d'extraction de données web générique, idéal pour collecter des données sur Glassdoor. Chaque abonnement inclut un quota mensuel de crédits API, et chaque requête consomme des crédits en fonction des fonctionnalités activées. Un appel simple avec un proxy rotatif et sans rendu JavaScript utilise un crédit.

Par défaut, ScrapingBee charge la page dans un navigateur sans interface graphique, exécute son code JavaScript, puis renvoie le code HTML final. Ce comportement par défaut coûte 5 crédits par appel lorsqu'il est utilisé avec des proxys rotatifs standard.

Les API de scraping dédiées ne sont proposées que pour quelques sites (Google Search, Amazon, YouTube, Walmart, ChatGPT), et Glassdoor n'en fait pas partie, même si les fonctionnalités générales que vous voyez sont celles que vous utiliseriez sur les sites qu'ils autorisent.

Contrairement aux API Apify et Bright Data, ScraperAPI ne propose pas d'outil d'extraction de données dédié exclusivement à Glassdoor. Elle offre en revanche une solution plus globale, l'API Job Board Scraper, conçue pour collecter les offres d'emploi et les données de publication provenant de plusieurs grandes plateformes d'emploi, dont LinkedIn, Glassdoor et Indeed.

Leur solution est ainsi plus polyvalente et flexible, mais moins spécialisée qu'un fournisseur spécialisé qui gère des points de terminaison spécifiques à Glassdoor. Vous envoyez une requête à leur API en spécifiant la page cible du site d'offres d'emploi (URL) ou la requête de recherche. Vous pouvez activer des proxys premium (résidentiels) et définir un identifiant de session afin que plusieurs requêtes au cours d'une même session réutilisent la même adresse IP.

Récupérer les avis Glassdoor avec Python

Étape 1 : Configuration de votre environnement Python et de vos identifiants API

Nous commençons par importer les bibliothèques Python requises, désactiver les avertissements SSL et définir nos paramètres de recherche (mot-clé, emplacement, pays) ainsi que vos identifiants API.

Cela permet de mettre en place :

• Bibliothèques requises
• Votre jeton API
• Votre identifiant de jeu de données
• Critères de recherche : mot-clé de l’emploi, lieu, pays

Étape 2 : Lancement de la tâche de collecte de données Glassdoor

L'environnement étant configuré, nous déclenchons une extraction de données en envoyant une requête POST à l'API. En cas de succès, cette requête renvoie un identifiant (snapshot_id) qui identifie votre exécution sur le jeu de données.

Étape 3 : Vérification de l’avancement et récupération des résultats extraits

Nous devons sonder jusqu'à ce que le poste soit marqué comme :

• "prêt"
• "fait"
• "complet"

Le script attend jusqu'à 15 minutes et prend en charge les formats de réponse JSON et JSONL.

Étape 4 : Traitement et exportation au format CSV

Une fois la liste des éléments entièrement remplie, la dernière étape consiste à convertir les entrées de travail en un DataFrame et à les exporter au format CSV.

Cela génère un fichier CSV propre qui comprend :

• Titre d'emploi
• Nom et note de l'entreprise
• Emplacement
• URL
• Texte de synthèse

Politiques et risques liés à l'extraction de données chez Glassdoor

Les conditions d'utilisation de Glassdoor stipulent explicitement que vous n'êtes pas autorisé à ¹ :

• Extraire, récupérer ou exploiter des données de la plateforme.
• Il est interdit d'utiliser un robot, un spider, un scraper ou tout autre moyen automatisé pour accéder à la plateforme à quelque fin que ce soit sans autorisation écrite expresse.
• Contourner ou neutraliser toute mesure utilisée pour empêcher ou restreindre l'accès au site (par exemple, robots.txt, blocage d'adresses IP ou CAPTCHA).

Comment éviter les blocages et garantir un scraping fiable

Bien que ce flux de travail repose sur une API plutôt que sur l'extraction directe de données web , quelques points essentiels permettent d'éviter les erreurs lors de son exécution. L'avantage, c'est que la fiabilité est déjà largement intégrée à votre script.

Par exemple, la boucle d'interrogation que vous avez ajoutée comprend des délais programmés, des vérifications d'état et une période d'attente maximale, ce qui empêche le script de surcharger l'API ou de se bloquer lorsqu'un ensemble de données prend plus de temps à traiter.

Une bonne pratique consiste à éviter de lancer simultanément un grand nombre de tâches d'extraction de données . Chaque tâche devant traiter des paramètres de recherche tels que les mots-clés, le pays et la localisation, il est préférable de les exécuter par lots plutôt qu'en une seule fois. Cela facilite le suivi de l'association entre chaque instantané et chaque recherche, et évite les longues files d'attente aux heures de pointe.

Votre script gère également les délais intermittents en vérifiant les réponses 202 et en attendant avant de réessayer. Ce comportement est intentionnel : il laisse au serveur le temps de terminer la collecte des données au lieu d’échouer immédiatement ou de tenter de nouveau trop fréquemment.

Votre script effectue déjà une autre opération : la validation de la sortie. Il ne part pas du principe que chaque ligne d'une réponse JSONL contient un élément complet ou parfaitement formaté.

Au lieu de cela, il tente d'analyser chaque ligne, ignore celles qui ne peuvent pas être décodées correctement, puis vérifie si des éléments utilisables ont été collectés. Cela permet d'éviter les erreurs lorsque l'ensemble de données renvoie des réponses de formats mixtes ou des résultats partiels.

Liens de référence

1.

Security | Glassdoor

Nazlı Şipi

Chercheur en IA

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Nazlı est analyste de données chez AIMultiple. Elle possède une expérience préalable en analyse de données dans divers secteurs, où elle a travaillé à transformer des ensembles de données complexes en informations exploitables.

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