ウェブスクレイピングの問題

Web スクレイピングはまるで超能力のようですが、独自の問題もあります。 

データ抽出プロセスに影響する課題がある場合... それはあなただけではありません。私も同じ経験をしており、あなたも同じ気持ちです。

このガイドでは、最も頻繁に発生する Web スクレイピングの問題と、それらを効果的に解決する方法について説明します。HTML 構造の問題からスクレイピング対策まで、これらの問題に対処し、Web スクレイピング スキルを向上させる方法がわかります。 

あなたはどうですか? この記事で取り上げるような課題に直面したことがありますか?

ぜひコメント欄でシェアしてください!

Web スクレイピングの課題を解決する: はい、希望はあります。

Web スクレイピングは、Web サイトからデータを抽出するプロセスであり、非常に便利な手法です (すでにご存知かもしれませんが)。ただし、収集されたデータの品質に影響を与える可能性のある技術的な問題がいくつかあります。 

金鉱を探す鉱夫と同じように、宝物を見つけるにはいくつかの戦略が必要です。 

スクレイピング技術を向上させるための課題に取り組む方法については、引き続きお読みください。

問題 #1: HTML 構造の欠陥とデータ不足

ウェブサイトのページの HTML 構造が異なると、スクレイパーが失敗したり、不完全なデータが提供される可能性があり、正しい方法で情報を識別して取得することが妨げられます。

そして、多くの AI ノーコード ツールがあらゆる Web デザイナーを頭脳明晰なメガチャドに変えようとしている今、HTML の矛盾がますます増えていくのではないかと私は推測しています。

解決策:

– リストに一部の要素が存在しない場合にエラーチェックを追加します。

– XPath や正規表現などの緩いセレクターを使用します。

– さまざまな Web サイト構造で使用できる関数を作成します。

問題 #2: 動的コンテンツの読み込み

最近のウェブサイトのほとんどは、JavaScript、AJAX、シングル ページ アプリケーション (SPA) テクノロジを利用して構築されており、ページ全体を再読み込みせずにコンテンツを読み込むことができます。これが従来のスクレーパーにとって問題になることをご存知でしたか?

解決策:

– Puppeteer や Selenium などのヘッドレス ブラウザを使用して、Web サイトに対するユーザーの操作を模倣します。

– 動的コンテンツが読み込まれるまでの時間を確保するため、待機を使用します。

– リアルタイム更新のためにポーリングまたは WebSocket を使用します。

問題 #3: スクレイピング防止対策

ウェブサイトは、IP ブロック、レート制限、ユーザー エージェント検出、CAPTCHA など、さまざまな方法で自動アクセスを制御しようとします。これらは、Web スクレイパーに大きな影響を与える可能性があります。皆さんも、これらのいくつかに遭遇したことがあると思います。

解決策:

– リクエスト間に時間間隔を設けて、人間がリクエストを行っているように見せる

– ブロックされないように、異なる IP アドレスまたはプロキシを使用します。

– ユーザーエージェントの回転を使用して、ブラウザを別のブラウザのように見せる

– CAPTCHA 解決サービスを利用するか、CAPTCHA を回避する方法を考えます。

問題 #4: ウェブサイトの構造の変更

ウェブサイトの更新や再設計により、ウェブサイトの HTML 構造が変更され、特定のセレクターに依存してデータを取得するスクレーパーに影響が及びます。 

なぜ彼らは私のように、めったにサイトを更新しないのでしょうか? 自分へのメモ: このサイトをもっと頻繁に改善すれば、ユーザーは喜ぶでしょう。UX をしっかり維持する必要があります (後で戻って確認してください)。

解決策:

– より信頼性の高いデータ属性またはセマンティックタグを使用して要素を選択します。

– 環境の変化を特定し、それに対応するために定期的なチェックを実施します。

– スクレイピングの失敗を特定するのに役立つテスト システムを開発します。

– 機械学習を使用してセレクターを自動的に調整することを提案します。

問題 #5: スケーラビリティとパフォーマンス

複数の Web サイトから大量のデータを収集するのは、時間がかかり、リソースを消費するプロセスであり、パフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。言うまでもなく、状況は非常に複雑になることもあります。これは私たちもよく知っていますよね?

解決策:

– 並列スクレイピングを使用してワークロードを分割します。

– ウェブサイトの過負荷を防ぐためにレート制限を使用する

– コードをリファクタリングし、より優れたデータ構造を使用してコードの速度を向上させます。

– キャッシュと非同期プログラミングを活用する

問題 #6: CAPTCHA と認証

CAPTCHAは 面倒な奴 ボットをブロックし、人間だけが実行できるタスクをユーザーに完了させるセキュリティ対策。キャプチャを破るツールはいくつかありますが、音声によるキャプチャは AI のおかげで最近は特に簡単です。そうです、AI がそれを聞いて文字や単語を書きます。簡単です!

ちょっと悲しい(実はとても悲しい)面白い事実があります。開発者にキャプチャをどうしたのかと尋ねたところ、インド人が解いていると言われたので、冗談だと思ったのですが、違います。一部のサービスでは、キャプチャを解くのに人肉を使っています。もしそれが私の仕事だったら、気が狂ってしまうでしょう。

解決策:

– CAPTCHA 解決サービスを利用するか、独自の解決アルゴリズムを作成します。

– 認証のためのセッション管理とCookie管理を組み込む

– ヘッドレスブラウザを使用して認証を処理する

問題 #7: データの不一致と偏り

Web から収集されたデータにはノイズが多く、エラーが含まれていることがよくあります。これは、Web サイト間でデータの形式、単位、粒度が異なるためです。その結果、データの統合と分析で問題が発生します。

解決策:

– データの検証とクリーニングを適用してデータを標準化します。

– データ型の変換と標準化を適用します。

– 偏見の可能性を認識し、さまざまなソースからのデータを使用します。

問題 #8: 不完全なデータ

Web スクレイピングされたデータセットは通常、不完全であるか、欠損値が含まれています。これは、Web サイトで発生する変更とスクレイピング方法の制約によるものです。そのため、不完全または欠損データがあると、分析に影響する可能性があります。

それはとても迷惑です... 私は個人的に、この種のエラーが発生しないことを確認するために、少なくとも 12 回は何かをテストします。それほど嫌いです。すべてが順調だと思っても、Excel または Gsheets を開いて、戦いに戻らなければならないことに気付くのです。

解決策:

– データ補完の技術を適用して、データセット内の欠損値を予測します。

– さまざまな情報源からの情報を活用して、不足している情報を補完する

– 欠損データが分析に与える影響を考察する

問題 #9: データの準備とクリーニング

ウェブサイトは、整理されていないテキスト形式でデータを提供しており、処理が必要です。分析に使用するには、抽出したデータをフォーマットしてクリーンアップする必要があります。これは最も楽しくない部分だとは思いますが、やらなければなりません。 

機械学習などでこの部分を自動化する方法を知っている方がいたら、ぜひ教えてください。Excel でバカみたいに手動でやって、多くの時間を無駄にしています。

解決策:

– データをフォーマットするためのデータ処理機能を開発する

– 解析にはBeautiful Soupなどのライブラリを使用する

– パターンマッチングとテキスト操作に正規表現を使用する

– パンダを使用してデータのクリーニングと変換を適用する

問題 #10: 異なるタイプのデータの処理

ウェブサイトは、HTML、JSON、XML、またはその他の特定の形式など、さまざまな形式で情報を表示します。スクレーパーはこれらの形式を管理し、情報を適切に抽出する必要があります。

解決策:

– エラー制御とデータ検証を追加する

– 各形式に適した解析ライブラリを活用します。

– さまざまな形式のデータを解析するために使用できる関数を作成します。

ウェブスクレイピングの課題をまとめる

Web スクレイピングは天の恵みであり、素晴らしいものです。しかし、乱雑な HTML 構造、動的コンテンツ、スクレイピング対策、Web サイトの変更など、いくつかの問題が発生することがあります。

スクレイピングされたデータの品質と効率を向上させるには、次の手順を実行します。

  • エラーチェックを使用する
  • ヘッドレスブラウザを採用する
  • 異なるIPアドレスを使用する
  • データを検証、チェック、クリーンアップする
  • さまざまなフォーマットを管理する方法を学ぶ
  • 現場の最新ツール、ライブラリ、プラクティスを採用する

今度はあなたの番です。私たちがあなたに与えたアドバイスに従い、Web スクレイピングの問題を克服して、あなたの小さな異端の試みを成功させましょう。

アレクサンダー・シュミット

Alexander Schmidt は、一生懸命働くのではなく、賢く働くことを信条とするソフトウェア エンジニアです。分析と調査のための自動化と Web データ抽出に 12 年間携わってきた経験を持つ彼は、楽しく読みやすい方法で実用的なヒントと貴重な洞察を提供し、企業がプロキシ ソリューションの価値とパフォーマンスを最大限に高められるよう支援しています。セットアップの調整や中小企業のコンサルティングを行っていないときは、Alexander は最新の技術ニュースや AI の進歩に夢中になっています。

プロキシを選択して購入する

ユーザーフレンドリーなフォームを使用して、プロキシ サーバー パッケージを簡単にカスタマイズします。場所、数量、サービス期間を選択して、インスタント パッケージの価格と IP ごとのコストを表示します。オンライン活動の柔軟性と利便性をお楽しみください。

プロキシ パッケージを選択してください

プロキシを選択して購入する