Ce projet consiste à récupérer des informations sur les locations d'appartements à San Francisco sur Zillow, puis à les envoyer à un formulaire Google Forms spécifique. Cela permet de compiler des données sur les propriétés disponibles dans une région spécifique et de les stocker de manière organisée pour une analyse ultérieure.
- Récupère les données sur les locations d'appartements à San Francisco à partir du site Zillow.
- Envoie les informations récupérées sur chaque appartement à un formulaire Google Forms.
- Utilise Selenium pour automatiser l'ouverture du navigateur et le remplissage du formulaire avec les données extraites.
- Python 3.x
- Requests
- BeautifulSoup
- Selenium
- Chrome WebDriver
- Assurez-vous d'avoir Python installé sur votre système.
- Installez les bibliothèques nécessaires en utilisant pip :
pip install requests beautifulsoup4 selenium
. - Téléchargez le Chrome WebDriver compatible avec la version de votre navigateur Chrome.
- Assurez-vous d'avoir un compte Google et créez un formulaire Google Forms vide.
- Configurez les variables d'environnement
CHROME_DRIVER_PATH
avec le chemin vers l'exécutable Chrome WebDriver. - Modifiez les variables
form_link
etzillow_search_URL
avec les liens appropriés du formulaire Google Forms et de la recherche Zillow. - Exécutez le script et observez la collecte automatisée de données sur les locations d'appartements à San Francisco !
Pour exécuter le script :
- Assurez-vous d'avoir Google Chrome installé sur votre système.
- Exécutez le script Python ("main.py"). Le script ouvrira le navigateur Chrome, accédera au site Zillow, récupérera les informations sur les locations d'appartements, puis les enverra au formulaire Google Forms spécifié.
- Assurez-vous que la version de Chrome WebDriver utilisée est compatible avec la version de Chrome installée sur votre système.
- Ce projet utilise la bibliothèque Selenium pour automatiser les interactions avec le navigateur.
- Assurez-vous de respecter les conditions d'utilisation des sites Web ciblés lors de la collecte de données.
- Ce projet a été réalisé dans le cadre du cours 100 Days of Code: The Complete Python Pro Bootcamp d'Angela Yu sur la plateforme Udemy.