Est-il légal de scraper des données sur Open Collective ?

Le scraping de données publiques sur Open Collective est généralement légal car la plateforme est bâtie sur le principe de la transparence financière publique. Cependant, vous devez vous assurer de ne pas collecter d'informations personnelles privées ou de ne pas violer leurs conditions d'utilisation en surchargeant leurs serveurs avec des requêtes excessives.

Open Collective propose-t-il une API officielle ?

Oui, Open Collective propose une puissante API GraphQL (v2) qui est la méthode recommandée pour extraire des données. Elle offre un accès structuré aux collectifs, aux transactions, aux membres et aux dépenses sans avoir besoin de parser du HTML.

Comment puis-je éviter d'être bloqué lors du scraping d'Open Collective ?

Pour éviter les blocages, vous devriez utiliser l'API officielle avec une clé API dans la mesure du possible. Si vous scrapez directement le site web, utilisez des proxies résidentiels, effectuez une rotation des user agents et maintenez une fréquence de requêtes suffisamment basse pour éviter de déclencher le rate-limiting ou les challenges Cloudflare.

Quels formats de données puis-je obtenir par le scraping ?

L'API GraphQL renvoie les données au format JSON. Si vous scrapez le front-end, vous pouvez facilement convertir vos données extraites en CSV, Excel ou directement en entrées de base de données comme PostgreSQL.

Dois-je être connecté pour scraper Open Collective ?

Non, la plupart des données financières et des contributeurs sur Open Collective sont publiques et accessibles sans compte. Certains détails de dépenses privées ou paramètres internes peuvent être masqués, mais la majorité des données précieuses est accessible publiquement.

Quel est le meilleur outil pour scraper Open Collective ?

Pour les développeurs, Playwright ou Scrapy sont d'excellents choix car ils gèrent le rendu JavaScript et le crawling à grande échelle. Pour les non-codeurs, Automatio fournit une solution robuste pour extraire des données sans gérer d'infrastructure complexe.

À quelle fréquence les données sont-elles mises à jour sur Open Collective ?

Les données sont mises à jour en temps réel au fur et à mesure des transactions. Pour le suivi budgétaire, un scraping une fois par jour ou une fois par semaine est généralement suffisant pour la plupart des cas d'utilisation de recherche.

Puis-je scraper les informations de contact des contributeurs ?

Open Collective n'affiche généralement pas les emails ou numéros de téléphone privés des contributeurs pour protéger leur vie privée. Vous pouvez cependant scraper les liens de leurs profils, les URL de leurs sites web et leurs identifiants de réseaux sociaux pour trouver d'autres moyens de contact.

Comment scraper Open Collective : Guide des données financières et des contributeurs

Découvrez comment scraper Open Collective pour obtenir les transactions financières, les listes de contributeurs et les données de financement de projets....

Commencer le Scraping Gratuit

opencollective.comMoyen

Couverture:GlobalUnited StatesEuropeUnited KingdomCanada

Données Disponibles9 champs

TitrePrixLocalisationDescriptionImagesInfo VendeurDate de PublicationCatégoriesAttributs

Tous les Champs Extractibles

Nom du collectifSlug uniqueDescriptionSolde totalBudget annuelMontant total collectéNoms des contributeursLiens vers les profils des contributeursHistorique des transactionsMontant de la dépenseCatégorie de dépenseHôte fiscalTags du projetURL du site web externeIdentifiants de réseaux sociaux

Exigences Techniques

JavaScript Requis

Sans Connexion

A une Pagination

API Officielle Disponible

Protection Anti-Bot Détectée

CloudflareRate LimitingWAF

Voir la Documentation API

À Propos de Open Collective

Découvrez ce que Open Collective offre et quelles données précieuses peuvent être extraites.

À propos d'Open Collective

Open Collective est une plateforme financière et juridique unique conçue pour assurer la transparence des organisations dirigées par la communauté, des projets de logiciels open-source et des associations de quartier. En agissant comme un outil de financement décentralisé, elle permet aux « collectifs » de lever des fonds et de gérer des dépenses sans avoir besoin d'une entité juridique formelle, en utilisant souvent des hôtes fiscaux pour le soutien administratif. Des projets technologiques majeurs comme Babel et Webpack s'appuient sur cette plateforme pour gérer leurs écosystèmes financés par la communauté.

La plateforme est réputée pour sa transparence radicale. Chaque transaction, qu'il s'agisse d'un don d'une grande entreprise ou d'une petite dépense pour une rencontre communautaire, est enregistrée et visible publiquement. Cela fournit une mine de données concernant la santé financière et les habitudes de dépense de certaines des dépendances open-source les plus critiques au monde.

Scraper Open Collective est extrêmement précieux pour les organisations souhaitant réaliser des études de marché sur l'économie de l'open-source. Cela permet aux utilisateurs d'identifier des pistes de sponsoring d'entreprise, de suivre les tendances de financement des développeurs et d'auditer la viabilité financière de projets logiciels critiques. Les données servent de fenêtre directe sur le flux de capital au sein de la communauté mondiale des développeurs.

Pourquoi Scraper Open Collective?

Découvrez la valeur commerciale et les cas d'utilisation pour l'extraction de données de Open Collective.

Analyser la pérennité des dépendances open-source critiques

Identifier des opportunités potentielles de sponsoring d'entreprise pour les services B2B

Surveiller les tendances de financement décentralisé à travers différentes stacks techniques

Mener des recherches académiques sur les systèmes financiers de pair à pair

Auditer les dépenses des organisations à but non lucratif et des groupes communautaires pour plus de transparence

Suivre l'implication des concurrents dans le sponsoring de projets communautaires

Défis du Scraping

Défis techniques que vous pouvez rencontrer lors du scraping de Open Collective.

Gérer des requêtes GraphQL complexes pour l'extraction de données profondément imbriquées

Gérer l'hydratation dynamique de Next.js et la pagination par défilement infini

Contourner la protection Cloudflare sur les requêtes à haute fréquence

Faire face à des rate-limits stricts sur l'API et les points de terminaison web

Scrapez Open Collective avec l'IA

Aucun code requis. Extrayez des données en minutes avec l'automatisation par IA.

Comment ça marche

Décrivez ce dont vous avez besoin

Dites à l'IA quelles données vous souhaitez extraire de Open Collective. Tapez simplement en langage naturel — pas de code ni de sélecteurs.

L'IA extrait les données

Notre intelligence artificielle navigue sur Open Collective, gère le contenu dynamique et extrait exactement ce que vous avez demandé.

Obtenez vos données

Recevez des données propres et structurées, prêtes à exporter en CSV, JSON ou à envoyer directement à vos applications.

Pourquoi utiliser l'IA pour le scraping

Extraire des données financières complexes sans écrire de requêtes GraphQL

Gérer automatiquement le rendu JavaScript et le défilement infini

Planifier des exécutions récurrentes pour surveiller les changements de budget des projets

Contourner les mesures anti-bot grâce à l'exécution cloud distribuée

Commencer le scraping gratuitement

Pas de carte de crédit requiseOffre gratuite disponibleAucune configuration nécessaire

Scrapers Web No-Code pour Open Collective

Alternatives pointer-cliquer au scraping alimenté par l'IA

Plusieurs outils no-code comme Browse.ai, Octoparse, Axiom et ParseHub peuvent vous aider à scraper Open Collective sans écrire de code. Ces outils utilisent généralement des interfaces visuelles pour sélectionner les données, bien qu'ils puissent avoir des difficultés avec le contenu dynamique complexe ou les mesures anti-bot.

Workflow Typique avec les Outils No-Code

Installer l'extension de navigateur ou s'inscrire sur la plateforme

Naviguer vers le site web cible et ouvrir l'outil

Sélectionner en point-and-click les éléments de données à extraire

Configurer les sélecteurs CSS pour chaque champ de données

Configurer les règles de pagination pour scraper plusieurs pages

Gérer les CAPTCHAs (nécessite souvent une résolution manuelle)

Configurer la planification pour les exécutions automatiques

Exporter les données en CSV, JSON ou se connecter via API

Défis Courants

Courbe d'apprentissage

Comprendre les sélecteurs et la logique d'extraction prend du temps

Les sélecteurs cassent

Les modifications du site web peuvent casser tout le workflow

Problèmes de contenu dynamique

Les sites riches en JavaScript nécessitent des solutions complexes

Limitations des CAPTCHAs

La plupart des outils nécessitent une intervention manuelle pour les CAPTCHAs

Blocage d'IP

Le scraping agressif peut entraîner le blocage de votre IP

Exemples de Code

import requests

# Le point de terminaison GraphQL d'Open Collective
url = 'https://api.opencollective.com/graphql/v2'

# Requête GraphQL pour obtenir des infos de base sur un collectif
query = '''
query {
  collective(slug: "webpack") {
    name
    stats {
      totalAmountReceived { value }
      balance { value }
    }
  }
}
'''

headers = {'Content-Type': 'application/json'}

try:
    # Envoi de la requête POST à l'API
    response = requests.post(url, json={'query': query}, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    
    # Extraction et affichage du nom et du solde
    collective = data['data']['collective']
    print(f"Nom : {collective['name']}")
    print(f"Solde : {collective['stats']['balance']['value']}")
except Exception as e:
    print(f"Une erreur est survenue : {e}")

Quand Utiliser

Idéal pour les pages HTML statiques avec peu de JavaScript. Parfait pour les blogs, sites d'actualités et pages e-commerce simples.

Avantages

●Exécution la plus rapide (sans surcharge navigateur)
●Consommation de ressources minimale
●Facile à paralléliser avec asyncio
●Excellent pour les APIs et pages statiques

Limitations

●Ne peut pas exécuter JavaScript
●Échoue sur les SPAs et contenu dynamique
●Peut avoir des difficultés avec les systèmes anti-bot complexes

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_opencollective():
    with sync_playwright() as p:
        # Lancement du navigateur avec support JS
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.goto('https://opencollective.com/discover')
        
        # Attendre que les cartes de collectifs chargent
        page.wait_for_selector('.CollectiveCard')
        
        # Extraire les données du DOM
        collectives = page.query_selector_all('.CollectiveCard')
        for c in collectives:
            name = c.query_selector('h2').inner_text()
            print(f'Projet trouvé : {name}')
            
        browser.close()

scrape_opencollective()

Quand Utiliser

Parfait pour les sites riches en JavaScript, les SPAs et les pages nécessitant des interactions utilisateur comme le défilement infini ou les clics.

Avantages

●Exécution JavaScript complète
●Gère le contenu dynamique et les SPAs
●Mécanismes d'attente intégrés
●Support multi-navigateurs

Limitations

●Plus lent que les requêtes HTTP
●Utilisation mémoire plus élevée
●Configuration plus complexe
●Peut être détecté par les systèmes anti-bot

import scrapy
import json

class OpenCollectiveSpider(scrapy.Spider):
    name = 'opencollective'
    start_urls = ['https://opencollective.com/webpack']

    def parse(self, response):
        # Open Collective utilise Next.js; les données sont souvent dans une balise script
        next_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get()
        if next_data:
            parsed_data = json.loads(next_data)
            collective = parsed_data['props']['pageProps']['collective']
            
            yield {
                'name': collective.get('name'),
                'balance': collective.get('stats', {}).get('balance'),
                'currency': collective.get('currency')
            }

Quand Utiliser

Idéal pour les projets de scraping à grande échelle nécessitant des pipelines de données structurées, des middlewares et du crawling distribué.

Avantages

●Planification et throttling des requêtes intégrés
●Système de middleware puissant
●Export vers plusieurs formats
●Excellent pour les projets à grande échelle

Limitations

●Courbe d'apprentissage plus raide
●Pas de support JavaScript sans plugins
●Surdimensionné pour les tâches de scraping simples

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://opencollective.com/discover');
  
  // Attendre le chargement du contenu dynamique
  await page.waitForSelector('.CollectiveCard');
  
  // Parcourir les éléments pour extraire les noms
  const data = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.CollectiveCard')).map(el => ({
      name: el.querySelector('h2').innerText
    }));
  });
  
  console.log(data);
  await browser.close();
})();

Quand Utiliser

Idéal pour l'automatisation spécifique à Chrome, la génération de PDFs ou les captures d'écran. Parfait pour les sites optimisés pour Chrome.

Avantages

●Excellente intégration Chrome DevTools
●Idéal pour la génération PDF et captures d'écran
●Fort support communautaire
●Bon pour les fonctionnalités spécifiques Chrome

Limitations

●Chrome/Chromium uniquement
●Consommation de ressources plus élevée
●Peut être détecté par les systèmes anti-bot
●Plus lent que les méthodes basées sur HTTP

Comment Scraper Open Collective avec du Code

Python + Requests

import requests

# Le point de terminaison GraphQL d'Open Collective
url = 'https://api.opencollective.com/graphql/v2'

# Requête GraphQL pour obtenir des infos de base sur un collectif
query = '''
query {
  collective(slug: "webpack") {
    name
    stats {
      totalAmountReceived { value }
      balance { value }
    }
  }
}
'''

headers = {'Content-Type': 'application/json'}

try:
    # Envoi de la requête POST à l'API
    response = requests.post(url, json={'query': query}, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    
    # Extraction et affichage du nom et du solde
    collective = data['data']['collective']
    print(f"Nom : {collective['name']}")
    print(f"Solde : {collective['stats']['balance']['value']}")
except Exception as e:
    print(f"Une erreur est survenue : {e}")

Python + Playwright

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_opencollective():
    with sync_playwright() as p:
        # Lancement du navigateur avec support JS
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.goto('https://opencollective.com/discover')
        
        # Attendre que les cartes de collectifs chargent
        page.wait_for_selector('.CollectiveCard')
        
        # Extraire les données du DOM
        collectives = page.query_selector_all('.CollectiveCard')
        for c in collectives:
            name = c.query_selector('h2').inner_text()
            print(f'Projet trouvé : {name}')
            
        browser.close()

scrape_opencollective()

Python + Scrapy

import scrapy
import json

class OpenCollectiveSpider(scrapy.Spider):
    name = 'opencollective'
    start_urls = ['https://opencollective.com/webpack']

    def parse(self, response):
        # Open Collective utilise Next.js; les données sont souvent dans une balise script
        next_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get()
        if next_data:
            parsed_data = json.loads(next_data)
            collective = parsed_data['props']['pageProps']['collective']
            
            yield {
                'name': collective.get('name'),
                'balance': collective.get('stats', {}).get('balance'),
                'currency': collective.get('currency')
            }

Node.js + Puppeteer

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://opencollective.com/discover');
  
  // Attendre le chargement du contenu dynamique
  await page.waitForSelector('.CollectiveCard');
  
  // Parcourir les éléments pour extraire les noms
  const data = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.CollectiveCard')).map(el => ({
      name: el.querySelector('h2').innerText
    }));
  });
  
  console.log(data);
  await browser.close();
})();

Que Pouvez-Vous Faire Avec Les Données de Open Collective

Explorez les applications pratiques et les insights des données de Open Collective.

Prévision de croissance de l'open-source

Identifiez les technologies émergentes en suivant les taux de croissance financière de catégories spécifiques de collectifs.

Comment implémenter :

1Extraire les revenus mensuels des meilleurs projets dans des tags spécifiques
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Utilisez Automatio pour extraire des données de Open Collective et créer ces applications sans écrire de code.

Plus que de simples prompts

Optimisez votre flux de travail avec l'Automatisation IA

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Conseils Pro pour Scraper Open Collective

Conseils d'experts pour extraire avec succès les données de Open Collective.

Privilégiez l'API GraphQL officielle au web scraping pour obtenir des résultats plus stables et structurés.

Lors du scraping du front-end, utilisez les attributs 'data-cy' dans vos sélecteurs pour une meilleure stabilité lors des mises à jour du site.

Implémentez un délai aléatoire entre 2 et 5 secondes pour imiter une navigation humaine et éviter les déclenchements de rate-limiting.

Utilisez des proxies résidentiels tournants si vous devez effectuer des recherches à haut volume via la page /discover.

Consultez le fichier robots.txt pour vous assurer que votre fréquence de scraping respecte les paramètres de crawl-delay autorisés par le site.

Témoignages

Ce Que Disent Nos Utilisateurs

Rejoignez des milliers d'utilisateurs satisfaits qui ont transforme leur flux de travail

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

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Questions Fréquentes sur Open Collective

Est-il légal de scraper des données sur Open Collective ?

Open Collective propose-t-il une API officielle ?

Comment puis-je éviter d'être bloqué lors du scraping d'Open Collective ?

Quels formats de données puis-je obtenir par le scraping ?

Dois-je être connecté pour scraper Open Collective ?

Quel est le meilleur outil pour scraper Open Collective ?

À quelle fréquence les données sont-elles mises à jour sur Open Collective ?

Puis-je scraper les informations de contact des contributeurs ?

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Est-il légal de scraper des données sur Open Collective ?

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Comment puis-je éviter d'être bloqué lors du scraping d'Open Collective ?

Quels formats de données puis-je obtenir par le scraping ?

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À quelle fréquence les données sont-elles mises à jour sur Open Collective ?

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