Récupérer des annonces Leboncoin en Python avec une API

Pour récupérer des annonces Leboncoin en Python, il suffit d'envoyer une requête HTTP authentifiée à une API de scraping à la demande, puis de parser la réponse JSON — pas besoin de Selenium, de BeautifulSoup ni de gérer les blocages IP. Exemple complet ci-dessous avec requests et l'API Leboncoin LeBonDeal.

Pourquoi passer par une API plutôt que scraper Leboncoin soi-même

Un scraper maison sur Leboncoin (requests + BeautifulSoup, ou Selenium pour le rendu JS) demande de gérer plusieurs problèmes qui n'ont rien à voir avec l'extraction de données elle-même :

• Rendu JavaScript : une partie des annonces est chargée dynamiquement, un simple requests.get() ne suffit pas toujours.
• Rotation de proxies et user-agents pour éviter les blocages IP en cas de volume.
• Maintenance du parseur à chaque changement de structure HTML côté Leboncoin.
• Rate limiting à gérer manuellement pour ne pas se faire bannir.

Une API à la demande encapsule tout ça derrière un simple appel HTTP. Le code applicatif se limite à la logique métier : quoi chercher, à quelle fréquence, et ce qu'on fait des résultats.

Prérequis

• Un compte LeBonDeal API et une clé Bearer (récupérable depuis le tableau de bord).
• Python 3.8+ et la librairie requests (pip install requests).

Exemple de code : récupérer des annonces par mot-clé

import requests

API_URL = "https://api.lebondeal-bot.fr/v1/leboncoin/search"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer VOTRE_CLE_API"}

params = {
    "query": "iphone 13",
    "category": "telephonie",
    "page": 1
}

response = requests.get(API_URL, headers=HEADERS, params=params)
response.raise_for_status()

data = response.json()

for annonce in data["results"]:
    print(annonce["title"], "-", annonce["price"], "€")

Ce script envoie une recherche sur la catégorie téléphonie avec le mot-clé « iphone 13 » et affiche titre + prix pour chaque résultat. L'URL et les noms de champs exacts sont à vérifier dans la documentation, car ils peuvent évoluer.

Gérer la pagination

Les résultats sont généralement paginés. Pour récupérer plusieurs pages jusqu'à épuisement :

def get_all_results(query, category, max_pages=5):
    all_results = []
    for page in range(1, max_pages + 1):
        params = {"query": query, "category": category, "page": page}
        r = requests.get(API_URL, headers=HEADERS, params=params)
        r.raise_for_status()
        page_data = r.json()["results"]
        if not page_data:
            break
        all_results.extend(page_data)
    return all_results

On boucle tant qu'il reste des résultats, avec une limite de sécurité (max_pages) pour éviter une consommation de crédits incontrôlée.

Filtrer par prix, localisation, catégorie

La plupart des cas d'usage réels (veille de prix, sourcing achat-revente, étude de marché) demandent de filtrer plus finement qu'un simple mot-clé : fourchette de prix, code postal, catégorie précise. Les paramètres disponibles pour affiner une recherche sont listés dans la documentation de l'endpoint Leboncoin ; côté code, il suffit d'ajouter les clés correspondantes au dictionnaire params.

Automatiser l'exécution avec un cron

Pour transformer ce script en veille automatique, on peut simplement le planifier avec cron sur un serveur ou une petite instance cloud :

# Exécution toutes les 30 minutes
*/30 * * * * /usr/bin/python3 /chemin/vers/script.py

Chaque exécution ne consomme des crédits que pour les requêtes réellement envoyées — contrairement à un scraper maison, il n'y a pas de coût d'infrastructure caché (proxies, machines pour le rendu JS) à maintenir en plus.

Ce que ce script ne couvre pas encore

Ce squelette de base ne gère pas encore : la déduplication des annonces déjà vues entre deux exécutions, le stockage des résultats (base de données, fichier CSV), ni l'envoi de notifications. Ces briques dépendent de l'usage final — veille de prix, alerte personnalisée ou alimentation d'un outil de sourcing pour l'achat-revente.

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