混乱していて、Web スクレイピングとは何なのか、どのように機能するのかを知りたいですか?
さて、あなたは正しい場所に来ました。私たちがあなたのためにすべてを説明しようとしているからです。
始める前に、簡単に説明しておきます。
Web スクレイピングは、Web サイトから公開されているデータを抽出するプロセスです。
参加して、詳細、仕組み、存在する人気のあるライブラリについて詳しく学んでください。
Web スクレイピングとは何ですか?
基本的に、Web スクレイピングとは、Web サイトから大量のデータを抽出できる手順です。このためには、ParseHub などの「Web スクレイパー」を使用する必要があります。または、コーディング方法がわかっている場合は、数多くあるオープン ソース ライブラリのいずれかを使用します。
設定と調整に少し時間を費やした後 (初心者の場合は Python ライブラリまたはノーコード ツールを使用してください)、新しいおもちゃが Web サイトを探索して必要なデータを探し、抽出し始めます。その後、CSV などの特定の形式に変換され、すべてにアクセスして検査し、管理できるようになります。
では、Web スクレイパーはどのようにして製品や連絡先の特定のデータを取得するのでしょうか?
この時点で疑問に思うかもしれません…
まあ、これは HTML または CSS の知識があれば可能です。スクレイピングするページを右クリックし、「要素の検査」を選択して、使用されている ID またはクラスを特定するだけです。
別の方法は、XPath または正規表現を使用することです。
プログラマーではないですか? 心配無用です!
多くの Web スクレイピング ツールは、スクレイピングする要素を選択し、抽出するデータを指定できるユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。ツールの中には、すべてを識別するプロセスを自動化する組み込み機能を備えているものもあります。
読み続けてください。次のセクションでは、これについてさらに詳しく説明します。
Web スクレイピングはどのように機能しますか?
ウェブサイトからデータを収集する必要があるが、それを一つずつ入力するとかなりの時間がかかるとします。そこで、ウェブ スクレイピングが役立ちます。
これは、Web サイトから必要な特定の情報を簡単に取得できる小さなロボットのようなものです。このプロセスが通常どのように機能するかを詳しく説明します。
- 対象の Web サイトに HTTP リクエストを送信します。 これがすべての基盤となります。HTTP リクエストにより、Web スクレイパーは対象の Web サイトがホストされているサーバーにリクエストを送信できます。これは、URL を入力したりリンクをクリックしたりするときに発生します。リクエストには、使用しているデバイスとブラウザの詳細が含まれます。
- HTML ソースコードの解析: サーバーは、ページの構造と、テキスト、画像、リンクなどのページの内容で構成される Web ページの HTML コードを返します。Web スクレイパーは、Python を使用している場合は BeautifulSoup、JavaScript を使用している場合は DOMParser などのライブラリを使用してこれを処理します。これにより、対象の値を含む必要な要素を識別できます。
- データ抽出： 要素が特定された後、Web スクレイパーは必要なデータをキャプチャします。これには、HTML 構造内を移動し、特定のタグまたは属性を選択し、それらのタグ/属性からテキストまたはその他のデータを取得することが含まれます。
- データ変換: 抽出されたデータは、好ましくない形式になっている可能性があります。この Web データはクリーンアップされ、正規化された後、CSV ファイル、JSON オブジェクト、データベース内のレコードなどの形式に変換されます。この変換では、不要な文字の一部が削除されたり、データ タイプが変更されたり、表形式にされたりする場合があります。
- データストレージ： データは保存される前に、将来の分析や使用のためにクリーンアップされ、構造化されます。これは、ファイルやデータベースに保存したり、API に送信したりするなど、いくつかの方法で実現できます。
- 複数のページで繰り返します: スクレーパーに複数のページからデータを収集するように指示すると、リンクをナビゲートしたりページネーションを使用したりしながら、各ページで手順 1 ～ 5 を繰り返します。一部のスクレーパー (すべてではありません) は、動的コンテンツや JavaScript でレンダリングされたページも処理できます。
- 後処理（オプション）: すべてが完了したら、抽出された情報から洞察を引き出すために、フィルタリング、クリーニング、重複排除などを行う必要がある場合があります。
ウェブスクレイピングの応用
電子商取引の価格監視と競合分析
電子商取引ビジネスを営んでいる場合、このシナリオでは Web スクレイピングが役立ちます。
それは正しい。
このツールを使用すると、継続的に価格を監視し、競合他社が提供する製品の在庫状況やプロモーションを追跡できます。また、Web スクレイピングで抽出したデータを活用してトレンドを追跡し、新しい市場機会を発見することもできます。
リードジェネレーションとセールスインテリジェンス
潜在顧客のリストを作成したいと思っていても、この作業にかかる時間を考えるとため息をついていませんか? Web スクレイピングを使用すれば、この作業を迅速に行うことができます。
このツールをプログラムして、多数の Web サイトをスキャンし、連絡先情報や会社の詳細など、顧客リストに関係するすべてのデータを抽出するだけです。Web スクレイピングを使用すると、大量のデータを取得して分析し、販売目標をより適切に定義して、必要なリードを得ることができます。
不動産物件情報と市場調査
不動産は、Web スクレイピングの利点が活用されるもう 1 つのシナリオです。このツールを使用すると、膨大な数の不動産関連の Web サイトを調査して、物件のリストを生成することができます。
このデータを使用して、市場の動向を追跡し（購入者の好みを調査）、どの物件が過小評価されているかを認識することができます。このデータの分析は、セクター内の投資および開発の決定にも決定的な影響を与える可能性があります。
ソーシャルメディア感情分析
特定のブランドや製品に対する消費者の感情を理解したい場合、またはソーシャル ネットワーク内の特定の分野のトレンドを知りたい場合、Web スクレイピングを使用するのが最善の方法です。
これを実現するには、スクレーパーを実行して投稿、コメント、レビューを収集します。ソーシャル ネットワークから抽出されたデータは、NLP または AI と併用してマーケティング戦略を策定したり、ブランドの評判を確認したりするために使用できます。
学術および科学研究
間違いなく、経済学、社会学、コンピューターサイエンスは、Web スクレイピングから最も恩恵を受ける分野です。
これらの分野の研究者であれば、このツールで取得したデータを使用して研究したり、文献レビューを行ったりすることができます。また、大規模なデータセットを生成して、機械学習に重点を置いた統計モデルやプロジェクトを作成することもできます。
トップ Web スクレイピング ツールとライブラリ
パイソン
Web スクレイピング プロジェクトを実行することに決めた場合、Python を選択すれば間違いはありません。
- 美しいスープ: このライブラリは HTML および XML ドキュメントの解析を担当し、さまざまなパーサーとも互換性があります。
- スクレイピー: 強力で高速な Web スクレイピング フレームワーク。データ抽出用の高レベル API を備えています。
- セレン： このツールは、ソース コードに大量の JavaScript 負荷がある Web サイトを処理できます。また、動的コンテンツのスクレイピングにも使用できます。
- リクエスト： このライブラリを使用すると、シンプルでエレガントなインターフェースで HTTP リクエストを行うことができます。
- URL: URL を開いて読み取ります。Requests と同様に、インターフェイスがありますが、レベルが低いため、基本的な Web スクレイピング タスクにのみ使用できます。
JavaScript
JavaScript は、特に Playwright を使用した場合、Web スクレイピングの非常に優れた第 2 候補です。
- 操り人形師: 高レベル API を備えたこの Node.js ライブラリのおかげで、Web スクレイピング用の Chrome または Chromium ブラウザのヘッドレス バージョンを管理できるようになります。
- チェリオ： jQuery と同様に、このライブラリを使用すると HTML を解析および操作できます。そのために、簡単に理解できる構文が用意されています。
- アクシオス： この人気のライブラリは、HTTP リクエストを実行するためのシンプルな API を提供します。また、Node.js に組み込まれている HTTP モジュールの代替としても使用できます。
- 脚本家: Puppeteer に似た Node.js ライブラリですが、より新しく、より優れています。Microsoft によって開発され、Windows 11 や Edge ブラウザとは異なり、悪くありません。クロスブラウザ互換性や自動待機などの機能を提供します。
ルビー
私は人生で Ruby のコードを 1 行も触ったことがありませんが、この記事の調査中に、Reddit のユーザーの一部が、スクレイピングには Python よりも Ruby の方が優れていると断言しているのを見ました。その理由は聞かないでください。
- 機械化: この Ruby ライブラリは、データを抽出するだけでなく、フォームに入力したりリンクをクリックしたりするようにプログラムできます。また、JavaScript ページの管理や認証にも使用できます。
- 鋸山： HTML および XML ソース コードを処理できるライブラリ。XPath および CSS セレクターをサポートします。
- HTTParty: 直感的なインターフェースを備えているため、サーバーへの HTTP リクエストを簡単に実行でき、Web スクレイピング プロジェクトのベースとして使用できます。
- 木村井： これは Mechanize と Nokogiri をベースに構築されています。より優れた構造を持ち、複数のページのクロール、Cookie の管理、JavaScript の処理などのタスクを処理します。
- ウォンバット: Web スクレイピング専用に設計された Ruby gem。スクレイピング ルールの定義を容易にする DSL (ドメイン固有言語) を提供します。
PHP の
完全な記事にするためにリストしているだけですが、スクレイピングには PHP を使用しないでください。
- グーテ： Symfony の BrowserKit および DomCrawler コンポーネントに基づいて設計されています。このライブラリには、Web サイトの閲覧、リンクのクリック、データの収集に使用できる API があります。
- シンプルな HTML DOM パーサー: このライブラリを使用すると、HTML および XML ドキュメントを解析できます。jQuery のような構文により、DOM を操作するために使用できます。
- ガズル： 高レベル API を使用すると、HTTP リクエストを作成し、返されるさまざまな応答を管理できます。
ジャワ
Java が Web スクレイピングに利用できるライブラリは何でしょうか? 見てみましょう:
- ジェイスープ： このライブラリには、このミッションを達成するのに役立つシンプルな API が用意されているため、Web ページから要素を分析して抽出することは問題になりません。
- セレン： ソース コードに大量の JavaScript が含まれる Web サイトを管理できるため、関心のあるすべてのデータをこの形式で抽出できます。
- Apache HTTP クライアント: このライブラリが提供する低レベル API を使用して HTTP リクエストを実行します。
- HTMLユニット: このライブラリは、グラフィカル インターフェイスのない Web ブラウザー (ヘッドレスとも呼ばれます) をシミュレートし、プログラムで Web サイトと対話できるようにします。特に、JavaScript を多用するサイトや、ボタンのクリックやフォームへの入力などのユーザー アクションを模倣する場合に役立ちます。
ウェブスクレイピングに関する最終的な考察
これで明らかになったと思いますが、Web スクレイピングは適切に使用すれば非常に強力です。
これで、それが何であるか、そしてそれがどのように機能するかの基本がわかりました。次は、それをワークフローに実装する方法を学びましょう。ビジネスがそれを活用できる方法は複数あります。
Python、JavaScript、Ruby などのプログラミング言語は、Web スクレイピングの王者です。PHP を使用することもできますが、なぜでしょうか。なぜでしょうか。
真剣に言うと、Web スクレイピングには PHP を使用せず、WordPress と Magento で使用してください。
