Use AI To Make Money with Python - Scraping and Extracting Data

Summary

Cette vidéo illustre comment automatiser le processus de collecte de données sur les profils de médecins via le scraping web, en utilisant l'IA pour simplifier l'extraction, le nettoyage et le formatage des données. L'auteur montre comment récupérer des informations à partir de profils de médecins, les organiser dans une structure de données via Pandas, puis les filtrer et les nettoyer pour obtenir un fichier CSV précis. Le tout est réalisé de manière efficace et rentable grâce à des outils comme ChatGPT, ce qui permet de réaliser ces tâches dans un contexte freelance tout en optimisant les coûts.

Takeaways

• 😀 Le processus commence par l'extraction des URLs des profils de médecins à partir de fichiers JSON.
• 😀 L'objectif principal est de scraper les profils des médecins pour extraire des informations telles que le nom, les spécialités et les lieux de travail.
• 😀 Le code utilise une boucle pour parcourir chaque URL et scraper les informations nécessaires pour chaque médecin.
• 😀 Une fois les données extraites, elles sont nettoyées pour réduire la taille du texte, économisant ainsi sur les coûts liés aux tokens utilisés par OpenAI.
• 😀 Pandas est utilisé pour structurer les données extraites dans un DataFrame, ce qui permet une gestion plus facile et plus propre des informations.
• 😀 Des fonctions sont appliquées pour extraire et nettoyer des détails spécifiques comme les emplacements des médecins, avec une attention particulière aux médecins ayant plusieurs sites de travail.
• 😀 Le processus comprend l'application d'une fonction de nettoyage qui raccourcit les descriptions des médecins pour une meilleure efficacité dans le traitement des données.
• 😀 Une fois le nettoyage effectué, un fichier CSV est généré avec les informations nécessaires, telles que le nom du médecin et son adresse.
• 😀 Le temps et le coût de traitement sont faibles, avec seulement quelques centimes dépensés pour un petit ensemble de données, rendant le processus très rentable.
• 😀 L'optimisation de l'utilisation des tokens et la gestion des données rendent cette approche attrayante pour les freelances, avec des projets comme celui-ci pouvant être réalisés en moins d'une heure.
• 😀 Le processus démontre l'importance de l'automatisation et de l'utilisation des outils d'IA comme ChatGPT pour effectuer des tâches de collecte et de nettoyage de données de manière rapide et efficace.

Q & A

Pourquoi l'auteur a-t-il choisi de ne traiter qu'un petit échantillon de pages de docteurs et non pas toutes les pages disponibles ?

L'auteur a choisi de traiter un petit échantillon de pages pour éviter de surcharger le site Web de Forest Health, en plus de noter qu'il y avait déjà de nombreuses propositions pour ce travail sur Upwork, donc un petit échantillon suffirait pour démontrer ses compétences.

Comment l'auteur utilise-t-il le modèle de langage AI (comme ChatGPT) dans son processus de scraping ?

L'auteur utilise ChatGPT pour automatiser des tâches comme l'extraction des URLs de profil à partir de fichiers JSON, réduire la quantité de texte à traiter pour économiser des tokens, et structurer les informations des profils de manière plus efficace.

Quel est le rôle de Pandas dans ce projet et pourquoi est-il utilisé ?

Pandas est utilisé pour structurer les données extraites sous forme de DataFrame. Cela permet de facilement manipuler, nettoyer et organiser les informations des profils des docteurs avant de les exporter dans un fichier CSV.

Pourquoi l'auteur a-t-il nettoyé les informations extraites, comme les numéros de téléphone ?

L'auteur nettoie les informations extraites pour les rendre plus utiles et pertinentes pour le client, en supprimant les données redondantes ou inutiles (comme les numéros de téléphone), afin de ne conserver que l'essentiel.

Quels défis l'auteur a-t-il rencontrés en extrayant les données des profils de docteurs ?

Un des défis principaux était de gérer les profils de docteurs avec plusieurs lieux de pratique, ce qui nécessite un nettoyage et une organisation spécifiques pour ne garder que les informations pertinentes, comme l'adresse à Hattiesburg.

Pourquoi l'auteur a-t-il choisi d'utiliser un modèle de langage AI plutôt qu'une méthode manuelle comme les expressions régulières ?

L'auteur préfère utiliser un modèle de langage AI car cela permet de traiter des cas complexes comme les docteurs ayant plusieurs lieux de pratique, là où une méthode basée sur des expressions régulières serait plus lente et moins flexible.

Que fait l'auteur pour gérer les docteurs ayant plusieurs lieux de pratique ?

L'auteur filtre et nettoie les informations pour ne conserver que les lieux pertinents, comme Hattiesburg, et supprime les autres emplacements non requis, afin d'obtenir une donnée propre pour le client.

Quel est l'objectif de la création d'un fichier CSV à la fin du projet ?

L'objectif est de fournir au client un fichier CSV structuré contenant les informations pertinentes sur chaque docteur, telles que le nom, le lieu de pratique et l'adresse, afin qu'elles puissent être facilement utilisées dans une base de données ou un autre format d'analyse.

Comment l'auteur gère-t-il les erreurs ou les données manquantes dans le processus ?

L'auteur gère les erreurs et les données manquantes en les supprimant ou en les filtrant, comme dans le cas des informations manquantes sur un lieu de pratique, où il préfère exclure ces données pour ne pas gaspiller des ressources.

Quel est le coût estimé de l'utilisation de ChatGPT pour ce projet et pourquoi l'auteur le considère-t-il rentable ?

L'auteur estime que l'utilisation de ChatGPT pour ce projet coûte seulement quelques centimes (environ 2 centimes), ce qui est très rentable par rapport au temps et aux efforts que cela économise, rendant cette solution idéale pour des projets comme celui-ci.