ウェブスクレイピングのカバー方法

Web スクレイピングの方法を学ぶのは良い考えでしょうか? 何百時間もの作業を節約したいなら、学ぶべきです。また、プログラマーとして持つと便利なスキルでもあります。

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す。データはどこにでも存在するため、基本的なテクニックと高度なテクニックを習得することで、データを効率的に取得して処理することができます。 

ウェブサイトの構造の理解から、基本的なテクニック、高度なウェブスクレイピングの概念まで、プロになれるよう、すべての必須事項を網羅した初心者向けガイドを用意しました。

ウェブサイトの構造を理解する

スクレイピングに取り組む前に、Web サイトの構造を理解する必要があります。

まず、Web サイトはコードを使用して構築されます。最も一般的なのは、HTML (ハイパーテキスト マークアップ言語)、CSS (カスケーディング スタイル シート)、および JavaScript です。

HTML は使いやすいため、最も人気があります。HTML は、タグで表される要素を使用して、Web ページの構造とコンテンツを定義します。

例えば、

  • <h1> 見出しの場合、
  • <p> 段落については、

いくつか例を挙げると（たくさんあります）。

HTML コードの例は次のようになります。

<html>
  <head>
	<title>Example Website</title>
  </head>
  <body>
	<h1>Welcome to my website!</h1>
	<p>This is a paragraph of text.</p>
	<ul>
  	<li>Item 1</li>
  	<li>Item 2</li>
  	<li>Item 3</li>
	</ul>
  </body>
</html>
  </body>
</html>

最後に、CSS は HTML 要素のスタイルを定義し、JavaScript は Web サイトの動的な動作を担当します。

使用するスクレイピング ツールは、ページの構造を使用してページをナビゲートし、抽出するコンテンツを識別します。構造が整理され説明的なサイトの方が、スクレイピングが簡単になる傾向があります。初心者のあなたは、そのことをきっと理解しているのではないでしょうか。

開発環境の設定

さて、Web サイトの構造について理解できたので、開発環境の設定を開始できます。

まず、プログラミング言語を選択する必要があります。すべての言語がこのタスクに適しているわけではないからです。Python は、高レベルで使いやすく、優れたライブラリ、フレームワーク、組み込みツールを備えているため、スクレイピングに最も人気のある選択肢です。

これらにより、次のようなスクレイピングに関連する特定のタスクを解決できます。

  • Requests: 対象の Web サイトへの HTTP リクエストの生成が容易になります。
  • BeautifulSoup: このライブラリは、HTML および XML ドキュメントの解析に使用されます。しかし、ちょっと待ってください。解析とは何でしょうか? 構造化されたデータを分析して解釈するプロセスです。
  • Selenium: Web ブラウザを自動化して、人間のやりとりをシミュレートするタスクを実行します。
  • Scrapy: この包括的なフレームワークは、Web クロール (URL を検索してデータを抽出)、データ マイニング、自動テストなどのさまざまなタスクに使用できます。

始めるにはどうすればいいですか?

  1. 環境設定: Python の最新バージョンをダウンロードしてインストールします。とても簡単です。
  2. 仮想環境を設定する: プロジェクトの依存関係を分離しておくために仮想環境を作成します。ターミナルを開いて、次のコマンドを実行します。
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # For Unix/Linux
myenv\Scripts\activate.bat  # For Windows

3. ライブラリとツールをインストールします。まずはRequests、Selenium、BeautifulSoup、Scrapyをインストールすることをお勧めします。これらは「pip install” コマンドを実行するには、ターミナルを開いて以下を実行します。

pip install requests beautifulsoup4 scrapy selenium

ウェブスクレイピング 101: 倫理とベストプラクティス

ちょっと待ってください。技術的な側面に入る前に、Web スクレイピングの倫理的な影響とベスト プラクティスを検討してみましょう。

すべてのスクレーパーはこれをある程度知っていますが、初心者は制限内に留まるために次のガイドラインを理解する必要があります。

  • Robots.txt を尊重する: スクレイピングの第一のルールは、Robots.txt を尊重することです。これはすべてのサイトが持つテキスト ファイルで、基本的に何をスクレイピングできるか、何をスクレイピングできないかをすべての人に知らせます。
  • サイトの利用規約を尊重する: サイトの利用規約をチェックして、Web スクレイピングが許可されているかどうかを確認します。
  • スクレイピングの頻度とサーバーへの影響を制限する: 短期間にリクエストが多すぎることは避けてください。また、リクエスト間に遅延を実装してサーバーの過負荷を回避してください。
  • API を使用する (利用可能な場合): スクレイピングを行う前に、サイトがデータにアクセスするための API を提供しているかどうかを確認します。スクレイパーで作業したときに、API が利用可能であることがわかったものの、確認していなかったことが何度かありました。API を使用すると、構造化されたデータが提供されるため、はるかに簡単です (信じてください)。
  • 法的な考慮事項: 法律をチェックして、知的財産権を侵害したり、規則に違反したりしていないことを確認してください。確信が持てない場合は、まず弁護士に確認することをお勧めします。

Webスクレイピング入門: 基本的なテクニック

さて、理論と概念は終わりました。作業に取り掛かりましょう。最初に学ぶのは、HTTP リクエストを送信する方法です。

Python のリクエスト ライブラリを使用して HTTP リクエスト (GET、POST) を送信する

ここでは、Python の Requests ライブラリを使用します。例を見てみましょう。

import requests

url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
html_content = response.text

ここでスクレイピングしたいページのURLを指定します。 requests.get () GET リクエストを送信し、ページの HTML コンテンツは html_content 変数に保存されます。

BeautifulSoup で HTML を解析する

HTML コンテンツを取得したら、BeautifulSoup ライブラリを使用して解析し、特定のデータを抽出できます。次に例を示します。

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
title = soup.find('h1').text
paragraphs = soup.find_all('p')

このコードでは、HTMLコンテンツを渡してパーサー（この場合は「html.parser')。そして次のようなメソッドを使うことができます。 find() そして find_all() タグまたは属性に基づいて特定の要素を見つけます。

CSS セレクターと find() や find_all() などのメソッドを使用してデータを抽出する

CSS セレクターは、Web ページ上の要素を見つけるための強力な手段を提供します。BeautifulSoup では、CSS セレクターを使用してデータを抽出できます。

次に例を示します。

links = soup.select('a.external-link')
for link in links:
href = link['href']
text = link.text
print(f"Link: {href}, Text: {text}")

このコードでは、 select() クラス「external-link「その後、選択した要素を反復処理して、必要な属性またはテキストを抽出できます。

スクレイピングしたデータをファイルに保存する

必要なデータを抽出した後、それをファイルに保存してさらに分析または処理することができます。以下は、データを CSV ファイルに保存する例です。

import csv

data = [
['Name', 'Age', 'City'],
['John', '25', 'New York'],
['Alice', '30', 'London'],
]

with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerows(data)

このコードでは、データ行のリストを定義し、「output.csv” を書き込みモードで実行し、CSV ライター オブジェクトを作成し、データ行をファイルに書き込みます。

これらは、練習しなければならない基本的なテクニックです。先に進むと、動的な Web サイトやページネーションなど、スクレイピングが困難になるケースがあることがわかります。

心配しないでください。適切なテクニックを知り、適切なツールがあれば、（ほぼ）すべてのサイトをスクレイピングできます。

ページネーションと複数ページの処理

用語 "ページネーション「ページネーション」とは、コンテンツを複数のページに分割しているサイトを指します。すべてのページからデータをスクレイピングする場合は、ページネーション パターンを識別する必要があります。これにより、スクレイピング ループを変更して結果を得ることができます。

次のテクニックを確認してください。

  1. URLのページネーションパターンの識別: URL構造でページ番号を示すパターンを探します。たとえば、次のようなURLは https://example.com/page/1, https://example.com/page/2など、明確なページ区切りパターンに従います。
  2. スクレイピング ループの変更: スクレイピング ループを調整して、ページ番号の範囲を反復処理します。例:
for page in range(1, 11):
url = f"https://example.com/page/{page}"
# Scrape data from each page

このコードでは、ページ番号 1 から 10 までを反復処理し、各ページの URL を動的に構築します。

3. 「Next” ボタン: 一部のウェブサイトでは「Next” ボタンがページ番号の代わりに表示されます。このような場合は、”Next” ボタンをクリックし、消えるまで削り続けます。

動的ウェブサイトと JavaScript レンダリングの扱い

スクレーパーとして、ユーザー エクスペリエンスを向上させることを目的とした、非常にインタラクティブで複雑な Web サイトに遭遇することになります。このような種類のサイトは JavaScript に大きく依存しており、一般に動的コンテンツを持つ Web サイトと呼ばれます。

しかし、なぜそんなに騒がれているのでしょうか? 問題は、これらのサイトではソース コードに必要なデータが含まれていない場合があり、スクレイピングが困難であることです。

このような場合には、Selenium などのツールを使用する必要があります。

Selenium は、Web ブラウザを自動化するための強力なツールです。Web ページを操作したり、フォームに入力したり、ボタンをクリックしたり、動的にレンダリングされたコンテンツからデータを抽出したりすることができます。

Selenium の設定

Selenium がすでにインストールされている場合は、次に、優先ブラウザ用の Web ドライバーをインストールする必要があります。たとえば、Google Chrome 用の ChromeDriver などです。

使用方法の例を次に示します。

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()  # Assumes ChromeDriver is installed and in PATH
driver.get('https://example.com')

# Perform actions and extract data
title = driver.find_element_by_tag_name('h1').text

driver.quit()

このコードでは、Chromeウェブドライバのインスタンスを作成し、特定のURLに移動するために driver.get()そして、Seleniumのメソッドを使ってアクションを実行し、データを抽出します。 find_element_by_tag_name().

要素の読み込みを待機中

動的なサイトでは、コンテンツが同時に読み込まれないことがよくあります。そのため、ページが読み込まれたときに一部の要素がすぐに利用できない場合があります。この問題は、Selenium の明示的および暗黙的な待機を使用して対処できます。

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

wait = WebDriverWait(driver, 10)<br>element = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'my-element-id')))

このコードでは、タイムアウトが 10 秒の WebDriverWait オブジェクトを作成します。次に、until() メソッドを使用して、特定の ID を持つ要素が存在するまで待機します。

セレンの代替品

多くのユーザーは、動的なサイトには Selenium が最適だと考えていますが、自分に最も適したものを見つけるために代替手段を検討する必要があります。

Scrapy-Splash も選択肢の 1 つです。これは、ヘッドレス ブラウザーと Scrapy フレームワークの統合です。Scrapy の非ブロッキング ネットワーク インフラストラクチャと、動的な Web ページを高速にレンダリングする Splash の高度な機能により、より効率的にデータを抽出できます。

Requests-html は、JavaScript レンダリングと Web ページとのやり取りのサポートを追加することで、リクエスト ライブラリの機能を拡張するもう 1 つの代替手段です。

高度なウェブスクレイピングテクニック

進歩し始めると、いくつかのスクレイピング シナリオを処理できるようになりますが、より高度なテクニックを必要とする複雑なシナリオにも直面することになります。

認証とCookieの取り扱い

一部のウェブサイトでは、ユーザーセッションの管理に認証やCookieの使用が求められます。ログイン認証情報をリクエストとともに送信することで認証を処理し、次のようなライブラリを使用してCookieを管理できます。 requests または クッキージャー.

検出と禁止を回避する

ウェブサイトでは、ウェブスクレイピング活動を検出してブロックする手段を採用している場合があります。検出を回避するには、ユーザー エージェントのローテーション、プロキシの使用、リクエスト間のランダムな遅延の導入などの手法を使用できます。

データベースへのデータの保存

スクレイピングしたデータをファイルに保存する代わりに、データベースに保存して、より効率的な保存と取得を行うことができます。人気のある選択肢としては、MySQL や PostgreSQL などの SQL データベースや、MongoDB などの NoSQL データベースがあります。

スクレイピング API と JSON データの処理

やあ！APIを見つけた。でもJSON形式だ。何ができる？次のようなライブラリを使うことができる。 requests Python の json モジュールを使用して API リクエストを作成し、JSON 応答を解析します。

並列および非同期スクレイピング

スクレイピング プロセスを高速化するには、並列処理と非同期プログラミング テクニックを活用できます。Python のマルチプロセッシング、スレッド、asyncio などのライブラリは、これを実現するのに役立ちます。

すべてをまとめる: 実際の Web スクレイピング プロジェクト

初心者としてスクレイピングのトレーニングを始めたとき、実際にやってみるまでは、何をすべきかを完全に理解しているように感じていました。ただ読むだけでは意味がありません。実践してスキルをテストする必要があります。

そして、現実世界のプロジェクトに取り組むことよりも良い方法はあるでしょうか?

いくつかの例をステップバイステップのプロセスとともに見てみましょう。

例1: ニュース記事のスクレイピングと感情分析

  1. スクレイピングプロセスの計画:
    • スクレイピングするニュースウェブサイトを特定する
    • 記事の構造（タイトル、内容、日付など）を決定します。
    • データ保存形式を計画する（例：CSV、データベース）
  2. スクレーパーの実装:
    • リクエストを使用してニュースウェブサイトのHTMLコンテンツを取得する
    • BeautifulSoupを使用してHTMLを解析し、記事情報を抽出します。
    • ページネーションを処理し、複数のページ間を移動する
    • スクレイピングしたデータを選択した形式で保存する
  3. スクレイピングしたデータの分析と視覚化:
    • NLTKやTextBlobなどのライブラリを使用して記事のコンテンツの感情分析を実行します。
    • MatplotlibやPlotlyなどのライブラリを使用して感情スコアを視覚化する
    • ニュース感情の傾向とパターンを時間の経過とともに特定する

例2: 価格監視ツールの構築

  1. 電子商取引ウェブサイトから製品情報をスクレイピングする:
    • スクレイピングするeコマースウェブサイトを特定する
    • 製品情報の構造（名前、価格、在庫状況など）を決定します。
    • ウェブスクレイピング技術を使用して複数のウェブサイトから製品データを抽出する
  2. アラートと通知の設定:
    • 各製品の価格しきい値または入手可能基準を定義する
    • スクレイピングされた価格を定義されたしきい値と比較するメカニズムを実装する
    • 価格が下がったり、製品が入手可能になったりしたときにユーザーに通知するメールまたはSMS通知を設定します。
  3. スクレーパーをクラウドにデプロイする:
    • クラウド プラットフォーム (AWS、Google Cloud、Heroku など) を選択します。
    • 必要な環境と依存関係を構成する
    • スクレーパーを定期的に実行するようにスケジュールする
    • スクレイピングしたデータをクラウドベースのデータベースに保存し、簡単にアクセスして監視できるようにします。

Web スクレイピング フレームワークとツール

「フレームワーク」と「ライブラリ」という用語は同じ意味で使用されていますが、意味が異なり、目的も異なります。

Request や BeautifulSoup などのライブラリを使用すると、Web スクレイパーをゼロから構築できます。ただし、フレームワークはツールとライブラリのコレクションであるため、プロセスを簡素化できます。

こう考えてみましょう。ライブラリは手動運転の車のようなもので、完全な制御が可能ですが、操作にはより多くの労力とスキルが必要です。一方、フレームワークはオートマチック車のようなもので、スクレイピングの面倒な側面の多くを簡素化することで、よりスムーズで効率的なエクスペリエンスを提供します。

最も人気のあるオプションは次のとおりです。

Scrapy

Scrapy は、スケーラブルで効率的な Web スクレイパーを構築するための完全なエコシステムを備えた Python のフレームワークです。主な機能は次のとおりです。

  • 設計上高速です。
  • CSV、JSON、その他のファイルを生成するためにコードを追加する必要はありません。
  • XPath および CSS セレクターのサポート。
  • ミドルウェアのサポートなどの優れた拡張エコシステム。
  • データ処理と保存のためのアイテムパイプラインとの統合

PySpider

PySpider も Python のフレームワークですが、Scrapy とは異なり、JavaScript と互換性があり、これが PySpider の強みです。初心者にも最適です。主な機能は次のとおりです。

  • PhantomJS または Puppeteer を使用した JavaScript レンダリングのサポート
  • タスクキューとスケジューラを内蔵
  • データベースとメッセージキューとの統合
  • 同時実行をサポート

Webスクレイピングツールとサービス

フレームワークに加えて、スクレイピングを簡単にするツールやサービスがいくつかあります。最も良い点は、コーディングが最小限で済むことです。いくつかのオプションは次のとおりです。

  • Octoparse: ウェブサイトからデータを抽出するためのポイント アンド クリック インターフェイスを備えたクラウドベースの Web スクレイピング ツール。
  • ParseHub: Web ページ上の要素を視覚的に選択して Web スクレイパーを作成できるデスクトップ アプリケーション。
  • Import.io: ウェブサイトや API からデータを抽出するためのツールを提供する Web ベースのプラットフォーム。

Webスクレイピングの基礎をまとめる

このガイドでは、Web サイトの構造の理解、倫理的な考慮事項、基本および高度なテクニック、追加のツールとフレームワークなど、Web スクレイピングの基礎について幅広く説明しました。

始める準備は整いましたが、ライブラリやフレームワークの公式ドキュメントや、Web スクレイピングのチュートリアルなどの追加リソースを読んで、知識を広げることを検討してください。

また、スクレイピング コミュニティやフォーラムで経験豊富なスクレイパーから指導を受けるようにしてください。私たちはお互いを必要としているので、孤立しないでください。

私たちは皆、かつては初心者でした。ですから、自分に優しく、小さなことから始めて、定期的に練習してください。十分な練習と熱意があれば、進歩するにつれて、より複雑なプロジェクトに取り組むことができるようになるでしょう。

アレクサンダー・シュミット
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。

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