Web スクレイピングとも呼ばれるデータ抽出は、Web サイトからプログラムによってデータを抽出するプロセスです。これにより、Web から大量のデータを収集し、CSV や JSON などの構造化形式で保存して、さらに分析したり、他のアプリケーションで使用したりできます。
この包括的なガイドでは、Python を使用したデータ抽出と Web スクレイピングについて知っておくべきことをすべて説明します。
- データ抽出とは何ですか?なぜそれが役立つのですか?
- Webスクレイピングはどのように機能しますか？
- Python 用の Web スクレイピング方法とツール
- Python Web スクレイパーを段階的に構築する
- ブロックを回避し、エラーを処理するためのヒント
- 法的および倫理的考慮事項
最初から始めましょう – データ抽出とは何ですか? なぜ Web サイトをスクレイピングしたいのですか?
データ抽出とは何ですか？
データ抽出、Web スクレイピング、Web ハーベスティング – これらの用語はすべて、Web サイトからデータを自動的に収集する同じプロセスを指します。
インターネットには大量のデータが含まれており、構造化コンテンツと非構造化コンテンツで満たされた数十億の Web ページが含まれています。 Web サイトからデータを手動で抽出するのは面倒で時間がかかります。データ抽出ツールは、プログラムによって Web ページからデータを取得し、さらに分析して使用できるように JSON や CSV などの構造化形式に変換することで、このプロセスを自動化します。
Web スクレイピング データを使用して何ができるかの例をいくつか示します。
- 価格監視や市場調査のために e コマース Web サイトから製品データを集約します。
- ニュース サイトからニュース記事を収集して AI モデルをトレーニングします。
- 見込み客発掘のために会社の連絡先の詳細を編集します。
- 学術研究用のデータをオンライン ソースから収集します。
- 検索エンジンまたはデータベースのコンテンツを入力します。
- 裁定取引の機会を得るために製品の価格と在庫レベルを監視します。
Web スクレイピングを使用すると、手動では収集できない大量のデータを抽出できます。スクレイピングされたデータの用途は事実上無限です。
Webスクレイピングはどのように機能しますか？
Web スクレイピング プロセスの概要は次のとおりです。
スクレイパーは、アクセスする URL を見つけます。これは、事前に定義された URL のリストである場合もあれば、スクレイパーはページ上のリンクを再帰的にたどって Web サイト全体を横断することもできます。
スクレイパーは、HTTP リクエストを使用して各 URL から HTML コンテンツをダウンロードします。
解析ソフトウェアは HTML から必要なデータを抽出します。スクレイパーは、表の行、タイトル、リンク、段落などの HTML 要素を検索して有用なデータを特定します。
抽出されたデータは、JSON や CSV などの構造化形式でデータベースまたは出力ファイルに保存されます。
要約すると、Web スクレイパーは、Web ページの訪問、HTML の取得、HTML の解析による有用なデータの特定、および他の場所で使用できる構造化データの保存を自動化します。
ここで、Python の Web スクレイピング プロセスの各ステップで使用される一般的なメソッドとライブラリをいくつか見てみましょう。
Python 用の Web スクレイピング方法とツール
Python は、スクレイピング ライブラリとツールの大規模なコレクションがあるため、Web スクレイピングで人気の言語です。使用される主なメソッドと Python ライブラリの一部を次に示します。
HTTPリクエストの送信
HTML ページをダウンロードするために、Python スクレイパーは次のような HTTP リクエスト ライブラリを使用します。
つながり申請 – Python 標準ライブラリ以外に依存関係がない、使いやすい HTTP ライブラリ。
URLライブラリ – Python の組み込み HTTP リクエスト ライブラリ。
httpx – HTTP/2 および非同期リクエストをサポートする、フル機能の HTTP クライアント。
データの解析と抽出
HTML ページをダウンロードしたら、HTML を解析して必要なデータを抽出する必要があります。一般的なアプローチには次のようなものがあります。
正規表現 – 正規表現パターンを使用して、一致するテキストを抽出できます。単純な抽出に便利です。
美しいスープ – HTML および XML を解析するための一般的な Python ライブラリ。 CSS セレクターまたは条件を使用してデータを簡単に抽出できます。
lxmlの – 高性能の XML 解析ライブラリ。壊れた HTML を解析できます。 BeautifulSoup と統合されます。
PyQuery – jQuery をモデルとしたこのライブラリは HTML を解析し、DOM 要素の選択と操作を可能にします。
ブラウザの自動化
一部のサイトでは、JavaScript を使用してコンテンツを動的に読み込みます。これらのページをスクレイピングするために、Python スクレイパーは以下を使用してブラウザを自動化できます。
Selenium – Chrome などの実際のブラウザを起動して制御します。複雑なサイトもJSで扱える。
劇作家 – ブラウザ自動化のための Selenium の新しい代替手段。
完全な Web スクレイピング フレームワーク
完全なスクレイピング ソリューションを提供するフル機能のフレームワークもあります。
スクラップ – 組み込みの非同期同時実行機能、スパイダー クラス、および他の Python ライブラリとの統合を備えた人気のスクレイピング フレームワーク。
ピスパイダー – Web UI とブラウザーとの統合を備えたオープンソースのスクレイピング システム。
これらのライブラリは、必要に応じて組み合わせて、Python でカスタマイズされた Web スクレイパーを構築できます。次に、これらのツールのいくつかを使用した例を説明します。
Python Web スクレイパーを段階的に構築する
サイトからデータを抽出するための単純な Web スクレイパーを Python で構築する方法を見てみましょう。
本のデータを公開からスクレイピングします Books.toscrape.com Requests と BeautifulSoup を使用するサイト。ここで説明する手順は次のとおりです。
1. スクレイピングするデータを特定する
まず、ブラウザでサイトを検査し、抽出するデータを特定します。各書籍の商品カテゴリ、書籍タイトル、価格、画像をスクレイピングすることにします。
2. ページ構造を調べる
次に、ブラウザのインスペクタ ツールを使用して、ページの基礎となる HTML 構造を調べます。本のタイトル、価格、画像が内部に表示されます。 <li> 「product_pod」クラスのタグ。カテゴリはページの URL パス内にあります。
3. Python ライブラリをインストールする
これで、必要な Python ライブラリをインストールできます。ページをダウンロードするリクエスト、HTML からデータを解析して抽出する Beautiful Soup です。
pip install requests bs44. ライブラリをインポートする
Python スクリプトでは、Requests と BeautifulSoup をインポートします。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup5. スクレイピングする URL を定義する
「ミステリー」カテゴリの最初のページをスクレイピングすることから始めます。
url = ‘http://books.toscrape.com/catalogue/category/books/mystery_3/index.html‘6. ページの HTML をダウンロードします。
リクエストを使用すると、ページの HTML をダウンロードできます。
response = requests.get(url)
html = response.text7. BeautifulSoupで解析する
HTML から BeautifulSoup オブジェクトを作成します。
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser‘)8. 製品データの抽出
内部 for ループでは、BeautifulSoup を使用してページ HTML から製品データを抽出して印刷します。
# Extract product category from the URL
category = url.split(‘/‘)[-2]
# Extract all products in the page
products = soup.find_all(‘li‘, {‘class‘: ‘product_pod‘})
for product in products:
# Extract title
title = product.find(‘a‘).text
# Extract price
price = product.find(‘p‘, {‘class‘: ‘price_color‘}).text
# Extract image url
img_url = product.find(‘img‘)[‘src‘]
print(category, title, price, img_url)9. ページごとに繰り返します
すべてのページからデータを抽出するには、ページ URL をループしてページ番号を増やし、ページごとにスクレイピング プロセスを繰り返します。
以上です！ Requests と BeautifulSoup を利用するわずか数行の Python コードで、Web サイトから製品データをスクレイピングして抽出できます。
この例では、リクエストの作成、HTML の解析、セレクターを使用したデータ抽出などの中心的な概念について説明します。これらの構成要素を使用すると、さまざまな種類のサイトやデータのスクレイピングを開始できます。
次に、堅牢な実稼働グレードのスクレーパーを作成するためのヒントをいくつか見てみましょう。
堅牢な Web スクレイピングのためのヒント
スクレーパーを構築する際に従うべきベスト プラクティスをいくつか示します。
エラーと再試行を処理する
Web サイトでは、タイムアウトから 500 エラーまでの障害が発生する可能性があります。失敗したリクエストの再試行などのエラー処理ロジックを実装します。の requests.Session オブジェクトを使用すると、リクエストの再試行の管理が容易になります。
プロキシとローテーションを使用する
Web サイトは IP アドレスに基づいてスクレイパーをブロックする場合があります。プロキシを使用してローテーションすると、リクエストが複数の IP に分散され、ブロックされないようにすることができます。 Pythonライブラリのようなもの requests プロキシ経由でリクエストを簡単に送信できるようになります。
スロットリング、一時停止、ランダム化を追加する
サーバーの過負荷を避けるために、適切な速度でスクレイピングしてください。リクエスト間にランダムな時間を追加し、順序をランダム化して、より人間らしく見えるようにします。
ユーザーエージェントとヘッダー
自動ボットとして表示されないように、実際の Web ブラウザを模倣するようにユーザー エージェント ヘッダーを設定します。
段階的にキャッシュして保存する
エラーが発生した場合でも進行状況が失われないように、スクレイピングされたデータを段階的に保存します。キャッシュにより、変更されていないページ コンテンツの再ダウンロードが回避されるため、スクレイピングが高速化されます。
非同期スクレイピング
httpx や asyncio などの非同期ライブラリを活用して、複数のページを同時にスクレイピングして速度を向上させます。
堅牢なエラー処理、同時実行性、プロキシ、キャッシュにより、スクレイパーはブロックされることなく迅速かつ確実にデータを収集します。
法的および倫理的考慮事項
Web 上のほとんどの公開データはスクレイピング可能ですが、考慮すべき法的領域がいくつかあります。
利用規約 – 利用規約で明示的に禁止しているサイトのスクレイピングは避けてください。
データ保護法 – GDPR などの規制で義務付けられているように、同意なしに個人データを収集しないでください。
著作権 – 著作権で保護されたコンテンツの大部分を直接コピーまたは再公開しないでください。分析用の少量のサンプルは通常、フェアユースの下で許可されます。
レート制限 – Web サイトのサーバーに設定されているレート制限と制限を尊重します。
また、スクレイピング活動において、意図を隠すのではなく、透明性を保つことも倫理的に良い実践です。可能な限り、スクレイピングよりも公式 API を使用することをお勧めします。
非営利目的で公開 Web サイトから少量のデータを収集することは通常許可されていますが、常にサイトの明示的なポリシーを尊重してください。
スクレイピングのベストプラクティスの概要
- Requests、BeautifulSoup、Selenium などの堅牢なライブラリを使用して動的サイトをスクレイピングする
- スクレイパーの破損に対処するためのエラー処理と再試行を実装します。
- プロキシとユーザーエージェントをローテーションしてリクエストを分散し、ブロックを回避する
- スロットル、遅延、キャッシュ、非同期を追加して、大規模に効率的にスクレイピングします
- 利用規約違反、著作権違反、過剰なスクレイピングを避けてください
- 可能であれば、スクレイピングではなく公式 API を使用してください
Web スクレイピングは、Web 上の膨大な量のデータを活用するための強力なツールです。スクレイピングのベスト プラクティスと API (利用可能な場合) に従うことで、有用なデータを安全かつ効果的に収集できます。
成熟したスクレイピング ライブラリの幅広い選択肢を備えた Python は、堅牢なデータ抽出パイプラインを構築するのに理想的な言語です。
このガイドが Python を使用した Web スクレイピングの包括的な概要を提供することを願っています。プロジェクトのスクレイピングの可能性は無限です。Web から有用な知識を抽出してください。
