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title: <br />Acquisition de données
subtitle: API & web scraping
author: <br /><br />Nicolas CASAJUS<br />.inst[{{ Data scientist FRB-Cesab }}]
date: .inst[Mardi 3 décembre 2019]
output:
xaringan::moon_reader:
css: ["css/xaringan-themer.css", "css/custom.css"]
lib_dir: "libs"
seal: true
yolo: false
self_contained: false
nature:
ratio: "4:3"
titleSlideClass: ["right", "middle"]
highlightStyle: 'zenburn'
highlightLines: false
countIncrementalSlides: false
slideNumberFormat: "%current% / %total%"
beforeInit: "libs/macros.js"
---
class: inverse, center, middle
# Les API
---
## Qu'est-ce qu'une API ?
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` Interface de Programmation Applicative
---
## Qu'est-ce qu'une API ?
- Protocole HTTP(S) : Affichage d'une page web
--
<br />
.center[]
---
## Qu'est-ce qu'une API ?
- Protocole HTTP(S) : Affichage d'une page web
<br />
.center[]
---
## Qu'est-ce qu'une API ?
- Requête via API
<br />
.center[]
<br />
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` Accès via interfaces en ligne de commande :
`r fontawesome::fa_i("r-project")`
/
`r fontawesome::fa_i("python")`
/
`r fontawesome::fa_i("js")`
/
`r fontawesome::fa_i("terminal")`
--
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` Automatisation & Reproductibilité
--
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` Différents formats de données (xml, (geo)json, yaml, texte, etc.)
---
## Qu'est-ce qu'une API ?
- Pas de protocole standardisé
- Termes et conditions d'utilisation propres
- Requiert souvent une clé d'authentification (**token**)
- Dans certains cas, quelques limitations (sur-sollicitations, # requêtes, # résultats, etc.)
---
## Sous `r fontawesome::fa_i("r-project")` de nombreux packages
Package | Type de données
------------------|------------------
`{taxize}` | Taxonomie
`{spocc}` | Occurrences d'espèces
`{rcites}` | Espèces protégées mondiales
`{rfishbase}` | Informations sur les poissons
`{rredlist}` | Accès à IUCN liste rouge
`{treebase}` | Données phylogénétiques
`{traits}` | Traits d'espèces
`{rnaturalearth}` | Données vectorielles spatiales
`{raster}` | Données climatiques, altitude, etc.
`...` | ...
--
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` Pour aller plus loin :
[**[ rOpenSci ]**](https://ropensci.org/packages/)
[**[ Open Data ]**](https://github.com/ropensci/opendata/blob/master/README.md)
---
## Zoom sur le package `{taxize}`
- _A taxonomic toolbelt for R_
--
- Permet notamment :
- vérifier les noms d'espèces
- obtenir les synonymes
- obtenir les noms communs (`r emo::ji("uk")` / `r emo::ji("fr")` / `r emo::ji("es")` / `r emo::ji("cn")`)
- obtenir la classification taxonomique
- ...
--
- Couvre de nombreuses bases de données taxonomiques :
- Encyclopedia of Life (EOL)
- Integrated Taxonomic Information Service (ITIS)
- National Center for Biotechnology Information (NCBI)
- IUCN Red List
- World Register of Marine Species (WoRMS)
- Global Names Resolver
- ...
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` L'accès à certaines bases de données nécessite un token
---
## Zoom sur le package `{taxize}`
<br />
.left[]
_Acanthurus lineatus_
---
## Zoom sur le package `{taxize}`
`r fontawesome::fa_i("question-circle", class = "dark")` Le nom d'espèce est-il bien orthographié ?
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
species_name <- "Acanthuurus lineatus"
```
--
<br />
```{r echo=TRUE, eval=FALSE}
taxize::gnr_resolve(names = species_name)
```
```
## submitted_name matched_name data_source_title score
## 1 Acanthuurus lineatus Acanthurus lineatus NCBI 0.75
## 2 Acanthuurus lineatus Acanthurus lineatus Freebase 0.75
## 3 Acanthuurus lineatus Acanthurus lineatus Encyclopedia of Life 0.75
## 4 Acanthuurus lineatus Acanthurus lineatus iNaturalist 0.75
## ...
```
<br />
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` Bonne orthographe : **_Acanthurus lineatus_**
---
## Zoom sur le package `{taxize}`
`r fontawesome::fa_i("question-circle", class = "dark")` Quel est le nom accepté ?
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
species_name <- "Acanthurus lineatus"
```
--
<br />
```{r echo=TRUE, eval=FALSE}
taxize::tnrs(query = species_name)
```
```
## submittedname acceptedname sourceid score matchedname
## 1 Acanthurus lineatus Acanthurus lineatus NCBI 1 Acanthurus lineatus
```
<br />
```{r echo=TRUE, eval=FALSE}
taxize::tnrs(query = species_name)$acceptedname
```
```
## [1] "Acanthurus lineatus"
```
---
## Zoom sur le package `{taxize}`
`r fontawesome::fa_i("question-circle", class = "dark")` Quelle est sa classification taxonomique ?
```{r echo=TRUE, eval=FALSE}
taxize::classification(x = species_name, db = "itis")
```
--
```
● Total: 1
● Found: 1
● Not Found: 0
$`Acanthurus lineatus`
name rank id
1 Animalia kingdom 202423
2 Bilateria subkingdom 914154
3 Deuterostomia infrakingdom 914156
4 Chordata phylum 158852
5 Vertebrata subphylum 331030
6 Gnathostomata infraphylum 914179
7 Actinopterygii superclass 161061
8 Teleostei class 161105
9 Acanthopterygii superorder 166082
10 Perciformes order 167640
11 Acanthuroidei suborder 172249
12 Acanthuridae family 172250
13 Acanthurus genus 172251
14 Acanthurus lineatus species 172271
```
---
## Zoom sur le package `{taxize}`
`r fontawesome::fa_i("question-circle", class = "dark")` Quels sont ses synonymes ?
```{r echo=TRUE, eval=FALSE}
synonyms <- taxize::synonyms(species_name, db = "worms")
```
```
✔ Found: Acanthurus lineatus
══ Results ═════════════════
● Total: 1
● Found: 1
● Not Found: 0
```
--
<br />
```{r echo=TRUE, eval=FALSE}
synonyms <- as.data.frame(synonyms[[species_name]])
synonyms[ , c("scientificname", "status", "valid_name", "order")]
```
```
## scientificname status valid_name order
## 1 Acanthurus vittatus unaccepted Acanthurus lineatus Perciformes
## 2 Chaetodon lineatus unaccepted Acanthurus lineatus Perciformes
## 3 Ctenodon lineatus unaccepted Acanthurus lineatus Perciformes
## 4 Harpurus lineatus unaccepted Acanthurus lineatus Perciformes
## 5 Hepatus lineatus unaccepted Acanthurus lineatus Perciformes
## 6 Rhombotides lineatus unaccepted Acanthurus lineatus Perciformes
## 7 Teuthis lineatus unaccepted Acanthurus lineatus Perciformes
```
---
## Zoom sur le package `{taxize}`
`r fontawesome::fa_i("question-circle", class = "dark")` Quels sont ses noms communs ?
```{r echo=TRUE, eval=FALSE}
taxize::sci2comm(species_name, db = "ncbi")
```
```
## [1] "lined surgeonfish"
```
<br />
```{r echo=TRUE, eval=FALSE}
taxize::sci2comm(species_name, db = "itis")
```
```
## [1] "lined surgeonfish"
```
<br />
```{r echo=TRUE, eval=FALSE}
taxize::sci2comm(species_name, db = "worms")
```
```
## [1] "lined surgeonfish" "ニジハギ"
```
--
<br />
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` En `r emo::ji("fr")` : le **Poisson chirurgien rayé** ou **Poisson chirurgien clown**
---
## Construction d'un client R
_Que faire si aucun package R n'a été développé mais qu'il existe une API ?_
--
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` Construire soi-même un client R (c.-à-d. écrire soi-même les requêtes à envoyer à l'API)
--
<br />
Sous `r fontawesome::fa_i("r-project", class = "dark")` il existe de nombreux packages pour communiquer
avec les services Web (`{httr}`, `{curl}`, etc.)
--
<br />
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")`
[**Getting started with httr**](https://cran.r-project.org/web/packages/httr/vignettes/quickstart.html)
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")`
[**Best practices for API packages**](https://cran.r-project.org/web/packages/httr/vignettes/api-packages.html)
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")`
[**Managing secrets**](https://cran.r-project.org/web/packages/httr/vignettes/secrets.html)
--
<br />
Voyons deux exemples illustrant l'utilisation de `{httr}`
---
## IUCN Red list API
.center[[](https://apiv3.iucnredlist.org/api/v3/docs)]
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` Conditions d'utilisation disponibles [**ici**](https://www.iucnredlist.org/terms/terms-of-use)
<br />
Cette API permet d'obtenir différentes informations sur les espèces en danger à l'échelle globale
- Listes d'espèces par catégorie IUCN
- Listes d'espèces par pays
- Les habitats, menaces pour chaque espèce
- _et bien d'autres..._
Elle requière un [**token**](https://apiv3.iucnredlist.org/api/v3/token)
---
## IUCN Red list API
Pour la démonstration, nous utiliserons le token fourni dans la documentation de l'API
<br />
.center[`r fontawesome::fa_i("universal-access", class = "darkbig")`]
<br />
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` Si vous voulez utiliser cette API, **SVP** obtenez votre propre [**token**](https://apiv3.iucnredlist.org/api/v3/token)
---
## IUCN Red list API
- Stockons le token comme variable d'environnement dans le fichier `.Renviron`
```{r echo=TRUE, eval=FALSE}
usethis::edit_r_environ() # Ouverture du fichier `.Renviron`
```
- Et ajoutons cette ligne (en adaptant la valeur)
```{r echo=TRUE, eval=FALSE}
IUCN_KEY=9bb4facb6...
```
--
<br />
- Vérifions que le PAT est bien stocké (après un redémarrage de `r fontawesome::fa_i("r-project")`)
```{r echo=TRUE, eval=FALSE}
Sys.getenv("IUCN_KEY")
```
```
## [1] "9bb4facb6..."
```
---
## IUCN Red list API
`r fontawesome::fa_i("question-circle", class = "dark")` Combien d'espèces de chaque catégorie IUCN y a-t-il en France ?
--
- Ecrivons la requête
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
api_url <- "https://apiv3.iucnredlist.org/api/v3/"
query <- "country/getspecies/"
country <- "FR"
iucn_token <- Sys.getenv("IUCN_KEY")
request <- paste0(
api_url,
query,
country,
"?token=",
iucn_token
)
```
```
## [1] "https://apiv3.iucnredlist.org/api/v3/country/getspecies/FR?token=9bb4fac...
```
---
## IUCN Red list API
- Envoyons la requête à l'API et récupérons le résultat
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
response <- httr::GET(request)
```
--
- Affichons le statut de la réponse
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
httr::http_status(response)
```
--
- Sous quel format sont retournées les données ?
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
httr::http_type(response)
```
---
## IUCN Red list API
- Accédons au contenu de la réponse (données)
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
datas <- httr::content(response, as = "text")
```
```
{
"count":3897,
"country":"FR",
"result":[
{
"taxonid":190498,
"scientific_name":"Abida ateni",
"subspecies":null,
"subpopulation":null,
"category":"VU"
},
{
"taxonid":156905,
"scientific_name":"Abida attenuata",
"subspecies":null,
"subpopulation":null,
"category":"LC"
}
...
]
}
```
---
## IUCN Red list API
- Convertissons (_parse_) ce format JSON en objet R (package `{jsonlite}`)
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
results <- jsonlite::fromJSON(datas)
```
--
<br />
- Quel est le format retourné ?
```{r echo=TRUE, eval=FALSE}
str(results)
```
```
## List of 3
## $ count : int 3897
## $ country: chr "FR"
## $ result :'data.frame': 3897 obs. of 6 variables:
## ..$ taxonid : int [1:3897] 190498 156905 156761 156390 156989 ...
## ..$ scientific_name: chr [1:3897] "Abida ateni" "Abida attenuata" ...
## ..$ subspecies : chr [1:3897] NA NA NA NA ...
## ..$ rank : chr [1:3897] NA NA NA NA ...
## ..$ subpopulation : chr [1:3897] NA NA NA NA ...
## ..$ category : chr [1:3897] "VU" "LC" "LC" "LC" ...
```
---
## IUCN Red list API
- Extrayons les données qui nous intéressent
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
species_fr <- results$result
head(species_fr)
```
--
- Nombre d'espèces par catégorie listées par l'IUCN
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
table(species_fr[ , "category"])
```
--
.right[`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` Package R ` {rredlist}`]
---
## OpenStreetMap Nominatim
.center[[](http://nominatim.openstreetmap.org/search/)]
--
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` Conditions d'utilisation disponibles [**ici**](https://operations.osmfoundation.org/policies/nominatim/)
<br />
Cette API permet d'obtenir les coordonnées géographiques de lieux (villes, bâtiment, numéros de rue, etc.)
Elle ne requière aucun token. Cependant, le nombre de requêtes est limitée à 1/s
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` `Sys.sleep()`
---
## OpenStreetMap Nominatim
- Ecrivons le requête de base
```
http://nominatim.openstreetmap.org/search/{{@}}?format=json&addressdetails=0&limit=1
```
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
api_url <- "http://nominatim.openstreetmap.org/search/"
params <- list(
format = "json", # Format des données retournées
details = 0, # Recommendé par l'API
limit = 1 # Un seul résultat par requête
)
```
--
<br />
- Pour quelle entité géographique (`{{@}}`) ?
```{r echo=-3, eval=TRUE}
location <- "5 rue de l'école de médecine, Montpellier, France"
location <- gsub("\\s+", "%20", location)
location
```
---
## OpenStreetMap Nominatim
- Ecrivons le requête complète
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
request <- paste0(api_url, location)
```
```
## "http://nominatim.openstreetmap.org/search/5%20rue%20de%20l'école%20de%20méd..."
```
--
- Envoyons la requête à l'API (avec paramètres) et récupérons le résultat
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
response <- httr::GET(request, query = params)
```
--
- Affichons le statut de la réponse
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
httr::http_status(response)
```
---
## OpenStreetMap Nominatim
- Sous quel format sont retournées les données ?
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
httr::http_type(response)
```
--
- Accédons au contenu de la réponse (données)
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
datas <- httr::content(response, as = "text")
```
```
[
{
"place_id":259115419,
"licence":"Data © OpenStreetMap contributors, ODbL 1.0. https://osm.org/copyright",
"osm_type":"node",
"osm_id":6405038665,
"boundingbox":["43.6127241","43.6128241","3.8734359","3.8735359"],
"lat":"43.6127741",
"lon":"3.8734859",
"display_name":"5, Rue de l'École de Médecine, Centre Historique, Montpellier, Hérault...",
"class":"place",
"type":"house",
"importance":0.831
}
]
```
---
## OpenStreetMap Nominatim
- Convertissons (parse) ce format JSON en objet R
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
results <- jsonlite::fromJSON(datas)
```
--
- Quel est le format retourné ?
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
class(results)
```
--
<br />
- Extrayons les données qui nous intéressent
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
results$lon <- as.numeric(results$lon)
results$lat <- as.numeric(results$lat)
(xy <- results[ , c("lon", "lat")])
```
---
## OpenStreetMap Nominatim
- Fiabilité du résultat ?
.pull-left[
```{r echo=TRUE, eval=FALSE}
## Fond de carte -----
maps::map(
region = "France",
fill = TRUE,
col = "#294557",
border = "white"
)
## Ajout du point -----
points(
xy,
pch = 17,
col = "#a52a2a",
cex = 2
)
```
]
.pull-right[
.center[
```{r "map1", echo=FALSE, eval=TRUE, dpi=300, fig.path="chunks/", fig.width=3, fig.height=3}
par(bg = "transparent")
maps::map(region = "France", fill = TRUE, col = "#294557", border = "white", lwd = 1, mar = rep(0, 4))
points(xy, pch = 17, col = "#a52a2a", cex = 2)
```
]
]
---
class: inverse, center, middle
# Web scraping
---
## Quésaco ?
- Extraction via des programmes informatiques (Robots) du contenu de pages Web en vue de son utilisation
- La question de la légalité : le cas Google (le gros foutage de gueule)
--
<br />
- Est-ce que tout peut-être scrapé ?
- Compte utilisateur
- Captchas
- Bannissement d'IP
<br />
--
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` [**Be polite!**](http://www.user2019.fr/static/pres/lt257430.pdf) with [`{polite}`](https://github.com/dmi3kno/polite/)
--
<br />
Sous `r fontawesome::fa_i("r-project")`, deux approches :
1. L'approche brutale (`readLines()` + `regular expressions`)
1. Le package R : `{rvest}`
---
## Extraction de texte
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` Source : [**Wikipédia**](https://fr.wikipedia.org/wiki/Liste_des_communes_de_France_les_plus_peuplées)
- Construisons l'URL de la page
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
base_url <- "https://fr.wikipedia.org/wiki/"
article <- "Acanthurus_lineatus"
request <- paste0(base_url, article)
```
--
<br />
- Ouverture d'une session HTML
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
html <- rvest::html_session(request)
```
```{r echo=FALSE, eval=TRUE}
library(magrittr)
```
---
## Extraction de texte
- Extrayons le titre de la page
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
html %>%
rvest::html_nodes(css = ".firstHeading") %>%
rvest::html_text()
```
---
## Téléchargement d'une image
- Extrayons l'URL de la troisième image sur la même page
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
img_url <- html %>%
rvest::html_nodes(xpath = '//*/img') %>%
rvest::html_attr("src") %>%
.[3]
```
```
## [1] "//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/59/Acanthurus_lineatus_2...
```
--
<br />
- Téléchargeons l'image
```{r echo=TRUE, eval=FALSE}
download.file(
url = paste0("https:", img_url),
destfile = "acanthurus_lineatus.jpg"
)
```
```
essai de l'URL 'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/59/Acanthu...
Content type 'image/jpeg' length 24891 bytes (24 KB)
==================================================
downloaded 24 KB
```
---
## Extraction d'un tableau html
`r fontawesome::fa_i("hand-point-right", class = "dark")` Obtenir le nombre d'habitants des 10 communes les plus peuplées de France (source [**Wikipédia**](https://fr.wikipedia.org/wiki/Liste_des_communes_de_France_les_plus_peuplées))
- Construisons l'URL de la page
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
base_url <- "https://fr.wikipedia.org/wiki/"
article <- "Liste_des_communes_de_France_les_plus_peuplées"
request <- paste0(base_url, article)
```
--
<br />
- Ouverture d'une session HTML
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
html <- rvest::html_session(request)
```
---
## Extraction d'un tableau html
- Extrayons tous les tableaux HTML de la page
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
tables <- rvest::html_table(html, fill = TRUE)
```
--
- Combien en a-t-on ?
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
length(tables)
```
--
- Seul le premier nous intéresse avec les colonnes `Commune` et `2017`
```{r echo=TRUE, eval=TRUE}
cities <- tables[[1]]
cities <- cities[-1, c(3, 7)]
cities <- cities[1:10, ]
rownames(cities) <- NULL
```
---