Saisissez un terme de recherche - ou collez une URL de recherche Meetup - et récupérez les annonces d'événements sous forme de lignes : nom, description, heure de début et de fin, lieu et coordonnées, compteurs de RSVP, thèmes et le profil complet du groupe qui organise. Une ligne par événement, sur 125 colonnes, ce qui en fait l'export le plus large de la plateforme.
Vous n'avez pas à trouver les événements d'abord. Saisissez ce que vous cherchez et la tâche renvoie les annonces, chacune accompagnée du groupe qui l'organise.
Une ligne par événement, chacune étiquetée avec la requête dont elle provient - une exécution portant sur une douzaine de termes de recherche se rapproche donc toujours de votre liste d'entrée.
L'entrée est un simple terme de recherche - exactement ce que vous taperiez dans Meetup - ou une URL de recherche si vous avez déjà affiné. Une ligne devient une liste d'événements plutôt qu'une page unique qu'il fallait d'abord localiser, et la limite par requête décide jusqu'où la tâche descend dans cette liste.
Plus de la moitié de ces colonnes décrivent le groupe qui organise l'événement, et non l'événement : son nom, son urlname et son lien, sa base, son fuseau horaire, sa catégorie thématique et ses thèmes, son mode d'adhésion, son nombre de membres et sa photo. Le bloc d'un groupe se répète sur chaque événement qu'il organise, si bien qu'une seule extraction répond à la fois à ce qui se passe et à qui l'organise sans relâche.
Les heures de début et de fin arrivent en horodatages ISO-8601 complets portant le décalage UTC propre à l'événement, avec le nom de fuseau IANA dans sa propre colonne, et le bloc du lieu porte la latitude et la longitude en degrés décimaux. De quoi poser la sortie directement sur une carte ou dans un agenda sans rien analyser à la main.
Chaque ligne est un événement tel que Meetup le publie, avec le profil du groupe organisateur dénormalisé à la suite.
Les champs sont lus dans les données structurées que publie chaque annonce plutôt que dans la mise en page, ce qui garde la forme identique sur tout un jeu de résultats. Cela explique aussi la largeur : l'enregistrement d'événement de Meetup est profondément imbriqué et l'export aplatit cette imbrication en colonnes, si bien qu'un bloc comme le lieu ou la photo mise en avant devient plusieurs colonnes partageant un préfixe. Quelques colonnes sont l'imbrication elle-même, laissée dans la cellule sous forme de JSON, parce qu'aplatir une liste d'hôtes ou de thèmes en colonnes fixes devrait deviner combien il y en a. Le dictionnaire ci-dessous nomme les 125 dans l'ordre de l'export et dit lesquelles sont lesquelles - lisez la note en dessous avant d'écrire un parseur.
La ligne d'en-tête de l'export, dans l'ordre, vérifiée par rapport à la liste de colonnes publiée par la plateforme. Lorsqu'un bloc imbriqué s'aplatit en plusieurs colonnes partageant un préfixe, la famille est listée une fois et ses membres sont nommés dans la description.
**samedi** et ses propres sauts de ligne - restituez-le ou nettoyez-le délibérément plutôt que de supposer du texte brut.event_group_name. Si vous voulez les personnes qui animent l'événement, elles sont dans event_hosts._typename apparaissent dans l'export pour la même raison - elles nomment le bloc dans lequel elles se trouvent plutôt que de porter des données sur l'événement.event_id.PHYSICAL en est un. À lire de préférence avec les colonnes du lieu plutôt que seul ; voir la note à leur sujet._typename, _id, _source et _base_url. _source est un lien https direct vers l'image en taille réelle ; _base_url est un préfixe CDN fixe, identique sur toutes les lignes.2026-07-18T17:30:00-07:00 en est la forme. Aucune conversion n'est nécessaire pour trier correctement d'une région à l'autre._typename, _id, _name, _address, _city, _state, _country, _lat et _lng. Les coordonnées sont en degrés décimaux. Trois points à anticiper : le bloc se remplit ou se vide en entier ; il n'est pas rempli sur toutes les lignes, y compris certaines que la colonne de type qualifie de physiques, un type d'événement ne garantit donc pas une adresse ; et la casse des codes pays n'est pas homogène - minuscules et majuscules du même code apparaissent toutes deux, normalisez donc avant de regrouper dessus. _state arrivait rempli pour les lieux aux États-Unis et vide pour ceux situés ailleurs.event_series_typename et event_series_description._typename et _total_count. Le compteur seulement - cet export ne porte aucune identité de participant.event_waiting, plus loin dans l'export, portait le même nombre que _total_count sur chaque ligne dont nous disposons._typename, et _edges qui reste dans la cellule sous forme de tableau JSON d'objets thème avec leurs propres ids et noms. Analysez-le comme du JSON ; ne le découpez pas sur les virgules._typename, _rsvp_open_time et _rsvp_close_time.event_organizer.event_network_event_typename, _rsvp_count et _group_count.event_speaker_details_typename, _name, _description, _photo, _social_networks, _photo_typename, _photo_id et _photo_base_url.event_social_proof_insights_typename, _is_trending_event, _total_interested_users et _interested_users_sample. Utilisez les colonnes aplaties sauf si vous avez besoin de l'échantillon.event_women_friendly_info_typename et _source aux champs de pourcentage de participation et d'avatars d'échantillon jusqu'au groupe _female_host_*._typename, _id, _name, _urlname, _link, _is_private, _join_mode, _status, _timezone, _country, _state et _city du groupe ; sa famille _topic_category_* et son tableau JSON _topics ; _stats_member_counts_all pour la taille du groupe ; _needs_photo, _needs_questions, _questions, _dues_settings, _featured_event, _sponsors_*, _group_photo_*, _pro_network_* et _is_in_cumulative_impact_treatment. _link vaut meetup.com plus l'urlname : l'urlname est donc la clé stable du groupe. Tout ce bloc se répète sur chaque événement organisé par le groupe - dédoublonnez sur _id avant de compter des groupes.America/Los_Angeles - le pendant des décalages présents dans les colonnes d'horodatage. Il correspondait au fuseau du groupe sur chaque ligne dont nous disposons.event_waiting_count_* plus haut.event_fee_settings.Deux réflexes vous épargneront ici l'essentiel du travail. Le premier : traiter une ligne comme deux enregistrements - un événement, et le groupe qui l'organise. Tout ce qui est préfixé event_group_ décrit le groupe et se répète sur chaque événement qu'il organise ; dédoublonnez donc sur event_group_id avant de compter quoi que ce soit sur les groupes, et sur event_id avant de compter des événements. Le second : savoir quelles cellules contiennent du JSON plutôt qu'une valeur - event_hosts, event_topics_edges, event_group_topics, event_group_questions, event_fee_settings, event_group_dues_settings et l'échantillon de personnes intéressées conservent tous la structure imbriquée de Meetup dans la cellule, parce que le nombre d'hôtes ou de thèmes n'est pas fixe et que des colonnes fixes ne peuvent pas le contenir. Analysez-les comme du JSON ; les découper sur les virgules ne fonctionnera pas. Au-delà : event_organizer est le nom du groupe et non celui d'une personne, le bloc du lieu peut être vide en entier même là où la colonne de type indique physique, et les codes pays arrivent en casse mixte. query est la seule colonne que le scraper écrit lui-même : elle est donc sur toutes les lignes, quoi qu'ait publié l'annonce. Tout le reste est exactement aussi complet que l'annonce l'était - lancez un terme de recherche sur l'offre gratuite et regardez les premières lignes avant de construire dessus.
Une liste de termes de recherche et une limite. L'entrée accepte ce que vous taperiez dans Meetup, et la limite décide de la taille et du coût d'une exécution.
Quelques exemples de la façon dont les équipes utilisent les données d'événements communautaires pour répondre à une question qu'elles se posent vraiment.
Cherchez les thèmes qui vous intéressent, puis regroupez les résultats par groupe plutôt que par événement. Le nombre de membres, la catégorie thématique, le mode d'adhésion et le nombre d'événements sur lesquels un groupe apparaît reviennent tous dans la même extraction - de quoi classer une longue liste de communautés sans en visiter aucune.
Comme le bloc du lieu porte la latitude et la longitude et que les horodatages portent leur propre décalage, une recherche sur un terme à l'échelle d'une région se pose directement sur une carte ou dans un agenda. Gardez le lien de l'annonce et celui du groupe sur la ligne et chaque point renvoie toujours à la page dont il provient.
Les compteurs de RSVP, la liste d'attente et les chiffres d'intérêt valent pour l'instant où la ligne a été collectée, ce qui en fait un instantané et non un fait. Horodatez chaque téléchargement et relancez selon un calendrier : l'écart entre les extractions est le signal que vous cherchiez réellement.
Pas d'abonnement, pas de minimum, pas de facture récurrente. Vos 500 premières lignes sont offertes - ensuite, paiement à l'usage au même tarif forfaitaire que tous les autres scrapers ici.
Sur chaque nouveau compte, une seule fois. Aucune carte bancaire requise. Limites par requête, téléversement de fichiers et tous les formats d'export inclus.
Environ 2 $ pour 1 000 événements. L'estimateur pré-exécution affiche le nombre de lignes et le coût en crédits avant le démarrage - pas de facture surprise, pas d'unités de calcul à convertir.
Tarifs au volume, workers dédiés et SLA pour une surveillance continue ou de très grosses extractions d'événements. Donnez-nous vos chiffres et nous établirons un devis.
LIVESCRAPER10 au paiement.Les événements tels que le panneau de résultats de Google les liste, en s'appuyant sur les sites de billetterie et les pages de salles plutôt que sur des groupes communautaires. La deuxième passe évidente quand vous voulez un agenda qui ne se limite pas à une seule plateforme.
Les lieux eux-mêmes - coordonnées, horaires d'ouverture et notes des endroits où se tiennent ces événements. Joignez les deux sur le nom du lieu et la ville, et une liste d'événements devient aussi une liste de lieux.
Réponse courte : oui pour les annonces publiques - et cet export ne porte aucune identité de participant.
Les champs collectés ici sont ceux qu'une page d'événement publie dans les données structurées de sa propre annonce publique, pour que les moteurs de recherche et les outils d'agenda les lisent. Le titre, l'horaire, le lieu, les thèmes et le groupe derrière sont montrés à quiconque ouvre la page, connecté ou non. Collecter des annonces publiées publiquement est une pratique établie de longue date, et rien ici ne touche à une connexion ni à un compte.
Sur les données personnelles, mieux vaut poser la limite précisément que prétendre qu'il n'y en a aucune. Les chiffres de RSVP sont des compteurs - combien de personnes viennent et combien attendent - et la liste de participants qui se trouve derrière n'est pas dans ce schéma. Ce que l'export porte en revanche, ce sont des informations d'organisation publiques : le nom du groupe organisateur lui-même et, dans le champ des hôtes, les noms et ids de membre que Meetup affiche publiquement sur l'annonce. Ce sont des personnes : traitez donc cette colonne comme des données personnelles et gérez-la selon les règles qui s'appliquent à vous.
Les conditions d'utilisation de Meetup restreignent l'accès automatisé : c'est donc autant une question de conditions qu'une question juridique - si vous organisez sur la plateforme ou entretenez une relation commerciale avec elle, vérifiez-les. Nous n'exécutons aucun traceur tiers sur la couche de données, et vos exports sont supprimés automatiquement au bout de 30 jours.
Les questions que nous entendons le plus. Autre chose ? Parlons-en - ce sont des humains, pas des bots, qui rédigent les réponses.
500 lignes gratuites une seule fois sur chaque nouveau compte - sans expiration. Ensuite c'est 0,002 $ par ligne, à l'usage - aucune carte enregistrée tant que vous ne le décidez pas.
Le Meetup Scraper de Livescraper transforme des termes de recherche en tableau d'événements. Vous saisissez les termes un par ligne - ou collez des URL de recherche Meetup, ou les téléversez en CSV, XLSX, TXT ou Parquet -, plafonnez les lignes par requête et téléchargez les résultats en fichier CSV, Excel ou JSON propre. Les requêtes sortent par le pool de proxys partagé plutôt que par votre propre adresse, et il n'y a aucun réglage de tri à configurer : les requêtes, un fichier facultatif et une limite constituent tout le formulaire.
Chaque ligne est un événement : son nom et sa description, ses heures de début et de fin en horodatages ISO-8601 portant le décalage UTC propre à l'événement, son lieu avec adresse et coordonnées, ses thèmes, ses photos, son plafond de billets et ses règles de RSVP, et combien de personnes ont indiqué venir ou attendent. À côté de tout cela figure le profil du groupe qui l'organise - nom, urlname et lien, ville et fuseau horaire, catégorie thématique et thèmes, mode d'adhésion et nombre de membres -, ce qui explique qu'une ligne soit en réalité deux enregistrements et que l'export atteigne 125 colonnes.
Deux choses méritent d'être connues avant de construire dessus. La colonne d'organisation contient le nom du groupe organisateur plutôt que celui d'une personne ; les personnes sont dans le champ des hôtes, qui conserve la structure imbriquée de Meetup dans la cellule sous forme de JSON, comme le font les thèmes, les questions du groupe et les réglages de tarif. Et le bloc du lieu se remplit ou se vide en entier, y compris sur certains événements que la colonne de type qualifie de physiques : un type d'événement ne garantit donc pas une adresse. Les codes pays arrivent en outre en casse mixte, normalisez-les avant de regrouper.
Les champs sont lus dans les données structurées que publie chaque annonce, ce qui garde la forme identique sur tout un jeu de résultats et la borne aussi : un champ qu'une annonce ne publie pas n'est pas là pour être collecté. Lancez un terme de recherche sur l'offre gratuite et regardez les premières lignes avant d'écrire un parseur. Vos 500 premières lignes ne coûtent rien et ne demandent pas de carte bancaire, et ensuite c'est 0,002 $ par ligne, au forfait.