Web スクレイピングを使用すると、Web サイトからデータを自動抽出できます。この強力な手法は、分析やビジネス インテリジェンスのために大量のデータを収集するために多くの業界で使用されています。 Web が進化するにつれて、大規模な効果的なスクレイピングに必要なツールやテクニックも進化しています。この投稿では、スクレイパーを構築し、最新の Web スクレイピングの主な課題に対処するための最良のツールのいくつかを検討します。
Webスクレイピングの簡単な歴史
Web は 1989 年に作成されましたが、最初の Web クローラーとスクレイパーが登場したのは 1990 年代半ばになってからでした。これらの初期のボットは、初期の Web にインデックスを付け、最初の検索エンジンを可能にしました。
2000 年代初頭には、Beautiful Soup のようなツールのリリースにより Web スクレイピングが始まりました。突然、開発者は Python を使用して HTML を解析し、データを抽出する簡単な方法を手に入れました。 JavaScript と動的 Web サイトの台頭により、初期のスクレイピング ツールが苦労していた新たな課題が生じました。
今日まで遡ると、Web スクレイピングは至る所で行われています。オンラインで生成されるデータの量は爆発的に増加しており、企業は価格監視から見込み顧客発掘まであらゆることをスクレイピングに依存しています。ウェブサイトのセキュリティもはるかに高度になっているため、スクレイパーはブロックを回避するためによりステルス性を高める必要があります。
最新のツールは、これらの課題に対処するために進化しました。動的サイトのスクレイピング、ブロックの処理、プロキシの管理、ヘッドレス ブラウザの統合は、今やすべて当然のことです。今日は、これらの課題に取り組む主要なツールのいくつかを見てみましょう。
ウェブスクレイピングは合法ですか？
特定のツールを検討する前に、Web スクレイピングの法的立場を明確にする価値があります。大まかに言えば、Web サイトから公開データをスクレイピングすることは、ほとんどの法域で合法です。ただし、いくつかの重要な例外があります。
- 著作権： コンテンツの大部分を許可なくコピーおよび複製することはできません。記事やメディアの全文をスクレイピングすることは通常違法です。
- 利用規約： 多くのサイトでは ToS でスクレイピングを禁止しています。見つかった場合は、アカウントがブロックされたり、法的措置がとられる危険があります。
- 個人データ： 電子メールなどの個人ユーザーデータをスクレイピングすることは、プライバシー法に違反することがよくあります。
合法性はスクレイピング方法によっても異なります。ブロックを回避したりボットを偽装しようとするツールは、コンピューター侵入法に違反する可能性があります。
要約すると、スクレイパーは公開データのみを対象にし、著作権で保護されたコンテンツのコピーを最小限に抑え、ToS を尊重し、個人情報を避ける必要があります。グレーゾーンもあるので、疑問がある場合は資格のある法律顧問に相談してください。
ウェブスクレイピングの課題
最新の動的 Web サイトからデータをスクレイピングすると、多くの課題が生じます。
JavaScriptの実行
現在、ほとんどのサイトでは JavaScript を使用してコンテンツを表示しています。スクレイパーはコードを実行するために JavaScript エンジンを必要とし、そうでない場合は空の HTML シェルを取得します。 Puppeteer のようなヘッドレス ブラウザは、この機能を提供します。
ボットブロックへの対処
Web サイトは、悪用を防ぐためにボットを検出してブロックしようとします。スクレイパーは、正当であるように見せるために、人間の閲覧行動を模倣する必要があります。 IP とプロキシのローテーション、ブラウザーのフィンガープリントのカスタマイズ、リクエストのスロットリングは、ブロックのバイパスに役立ちます。
レート制限の処理
通常、サイトではスクレイピング トラフィックを IP アドレスによってレート制限します。スクレーパーには、ブロックを防ぐために大規模なプロキシ プールとインテリジェントなリクエスト スロットリングが必要です。
Web ページを正しくレンダリングする
スクレイパーはブラウザのようにページを解釈し、Cookie、ヘッダー、リダイレクト、JavaScript の実行を処理する必要があります。 Playwright、Puppeteer、Selenium などのライブラリではこれが可能です。
規模の管理
ビジネス目的のスクレイパーは、多くの場合、複数のサイトにわたって 1 日に何千ものページを処理する必要があります。ツールは、クロールをスケールアップし、大規模なデータセットを処理する能力を提供する必要があります。
CAPTCHA の処理、ブラウザとプロキシの管理、複雑な HTML の解析など、他にも多くの課題があります。トップの Web スクレイピング ツールは、これらの複雑さを抽象化することを目的としています。
トップの Python スクレイピング ツール
Python は、幅広いツールと初心者にとって親しみやすいため、スクレイピングで最も人気のある言語です。重要な Python スクレイピング ライブラリをいくつか紹介します。
リクエストと美しいスープ
リクエストは、ページのコンテンツを取得するための HTTP リクエストを処理します。 BeautifulSoup は HTML/XML を解析し、CSS セレクターまたはトラバーサル API を使用して要素を選択できるようにします。この 2 つは一般的に一緒に使用されます。
スクラップ
複数のページの並行クロール、リンクの追跡、ページのキャッシュ、構造化データのエクスポートなどを処理する人気のスクレイパー フレームワーク。 Requests/BS よりも学習曲線が急になりますが、非常に強力です。
Selenium
Selenium は、WebDriver プロトコルを介して Chrome や Firefox などの実際のブラウザを駆動します。これにより、JavaScript を実行して動的ページをレンダリングできるようになります。他のツールよりも遅いですが、一部のサイトでは必要です。
人形
Puppeteer は、pyppeteer を使用して Python からヘッドレス Chrome を制御します。テキストの入力、ボタンのクリック、スクロールなどのブラウザ自動化タスク用の高レベル API を提供します。レンダリングのオーバーヘッドがなく、Selenium よりも高速です。
劇作家
Puppeteer と同様の機能を提供しますが、クロスブラウザー (Chrome、Firefox、Safari) およびクロス言語 (Python、JS、.NET、Java) で動作します。ヘッドレス実行をブラウザ制御用の API と統合します。
カヤック
ヘッドレス ブラウザーをサポートする、Python 用の簡素化されたクロスプラットフォーム Web オートメーション ライブラリ。構文は読みやすさを重視しています。
クローリー
Python および Node.js 用の最新の Web スクレイパー SDK は、スクレイピング防止保護の処理に重点を置いています。 Crawlee は、Apify スクレーパーの背後にあるエンジンです。
HTML の解析では、BeautifulSoup に代わるパフォーマンスの優れた lxml と parsel が人気です。他にも便利な Python スクレイピング ライブラリが無数にあります。これは、この言語の本当の強みの 1 つです。
トップの JavaScript スクレイピング ツール
JavaScript 開発者や Node.js を使用する開発者には、スクレイピング ライブラリの同様に充実したエコシステムがあります。
人形
Node.js からヘッドレス Chrome を制御するための最も人気のあるライブラリ。アクションをトリガーし、ページからデータを取得するための API を提供します。
劇作家
Python と同様に、Playwright は、Chromium、Firefox、WebKit を制御するためのブラウザ自動化ライブラリです。クロスブラウザのサポートは、Puppeteer に対する主な利点です。
さようなら
Node.js 用の BeautifulSoup と同等の高速かつ軽量です。単純な解析タスクには便利ですが、ブラウザのエミュレーション機能はありません。
ゴットスクレイピング
Got HTTP クライアント上に構築され、Cookie、ヘッダー、リダイレクトの処理など、ブラウザーの動作を模倣するリクエストを作成できるようになります。
Apify SDK
クローラー、各種スクレイパー、プロキシマネージャーなどを提供します。ボンネットの下には強力なスクレーピング用の Crawlee が含まれています。自動化、スケーラビリティ、スクレイピング対策の克服に重点を置いています。
ScrapyJS
人気の Scrapy フレームワークを JavaScript に移植し、大規模なクローリングとデータ抽出のための実証済みのプラットフォームを提供します。
一般的な HTTP クライアントや HTML パーサー オプションも多数あります (node-fetch、axios、cherrio、import.io、x-ray など)。
ヘッドレスブラウザのスクレイピング
Playwright、Puppeteer、Selenium などのヘッドレス ブラウザは、JavaScript を多用する最新のサイトをスクレイピングするために不可欠です。これらが提供する主な機能をいくつか紹介します。
- JavaScriptの実行 – JavaScript によってロードされたページ コンテンツをレンダリングするために必要です。
- DOMアクセス – ページ DOM ツリーからデータを検査して抽出します。
- CSSセレクター – jQueryのようなセレクターで要素をクエリします。
- アクションAPI – クリック、スクロール、フォーム入力などのインタラクションを自動化します。
- ローカルストレージ – セッション間で Cookie とローカル ストレージを保持します。
- スクリーンショット – ページのスクリーンショットをキャプチャします。
- ウェブワーカー – ブラウザ自動化を並列化します。
- Stealth – 指紋を変更し、人間をエミュレートするオプション。
- クロスブラウザ – さまざまなブラウザとコンテキストでスクレイピングをテストします。
これらのブラウザを使用すると、確実な自動化とボット保護手段の回避が可能になります。これらはパフォーマンスのオーバーヘッドを伴うため、この方法で Web 全体をスクレイピングすることは望ましくありませんが、困難なサイトをスクレイピングする場合には非常に貴重です。
Playwright、Puppeteer、Crawlee などの人気のあるライブラリは、ブラウザーのコンテキストとドライバーへの直接アクセスを通じて柔軟性を提供しながら、複雑さを抽象化します。ほとんどのスクレイピング ジョブでは、Selenium を直接使用することを避けることができます。
プロキシの管理
大規模なスクレイピング時にブロックを回避するには、IP を定期的にローテーションすることが重要です。実際のユーザー IP を使用する住宅用プロキシは、最良の結果と匿名性を提供します。
データセンタープロキシ より速くて安価ですが、簡単に検出されます。これらは依然としてリクエストの分散に役立ちます。人気のあるデータセンター プロバイダーには、Luminati や Oxylabs などがあります。
住宅用プロキシ 実際のホームユーザーを模倣するため、スクレイピングに最適です。主要なプロキシ プロバイダには、Smartproxy、GeoSurf、Microleaves などがあります。
さまざまな使い方 無料のパブリックプロキシ 通常、稼働時間や速度が低下し、すぐに大量のブロックが発生します。ビジネススクレイピングでは無料プロキシは避けるべきです。
モバイルプロキシ 携帯電話のデータ プランから IP を割り当てます。モバイル サイトにアクセスしたり、モバイル ユーザーを模倣したりする場合に役立ちます。
スクレイピング ツールはプロキシを統合し、プロキシ間でリクエストを効率的に分散する必要があります。 proxy-chain、luminati-proxy、microleaves などのパッケージにより、Node.js でのプロキシ管理が簡素化されます。
ボットブロックを克服する
スクレイパーはさまざまな戦術を統合して、より人間らしく見せ、ブロックを回避できます。
- ユーザーエージェントをローテーションする – さまざまなブラウザーやデバイスになりすます。
- マウスの動きを模倣する – クリック時などに有機的なマウスパターンを使用します。
- タイミングを変える – 検出を避けるために機械的にこすらないでください。
- CAPTCHA の処理 – サービスを介して自動的にテストを解決するか、ユーザーに中継します。
- JavaScriptのランダム化 – フックアンドスプーフのような手法
Math.random(). - 指紋を回転する – Canvas、WebGL などのフィンガープリントのプロパティを変更します。
Crawlee と Apify SDK はこれらの技術を自動的に実装します。他のスクレイパーについては、Ralf Weber のブログを参照してください。 たくさんの素晴らしいヒント ステルススクレイピングについて。
ホスト型スクレイピング サービス
独自のスクレーパーを作成するには技術的なスキルが必要です。開発者以外の場合、次のようなホスト型サービス Apify プラットフォーム 既製のソリューションを提供します。
- アプリストア – 一般的なサイトやユースケース (Amazon、Instagram、SEO など) にターゲットを絞ったスクレイパーを選択します。
- ウェブスクレーパー – ブラウザ拡張機能を使用してコーディングせずに視覚的にスクレイパーを構築します。
- WebスクレイピングAPI – REST API またはクライアントを使用して URL を送信し、データを抽出します。
- 計算 – 管理されたクラウドインフラストラクチャ上でスクレイパーを実行します。
- Storage – データセット、Key-Value ストア、リクエスト キューなど。
- 役者 – サーバーレス スクレイピング マイクロサービス。
これらのプラットフォームは、DevOps とインフラストラクチャの課題を抽象化します。 ScrapeHero、80legs、ScrapingBee、ScraperAPI などの同様のサービスが競合しています。
データの処理と処理
スクレイピングしたら、生の HTML データを解析、クリーニング、構造化、分析、保存する必要があります。パイプラインは大まかに次のようになります。
データを解析する -> 掃除して変身させる -> オンラインショップ -> 輸出/消費
ストレージには、PostgreSQL、MySQL、MongoDB、および BigQuery などのクラウド データ ウェアハウスが一般的な選択肢です。
Talend、Airbyte、Stitch などの ETL ツールはデータのモデル化に役立ち、Amazon S3、FTP、API は JSON、CSV、XML などとしてエクスポートできます。
Python、R、Spark、Tableau、Metabase などのデータ サイエンスと BI ツールにより、スクレイピングされたデータから洞察が得られます。
スクレイピングされたデータの処理には膨大な可能性があります。重要なのは、ユースケースに適したストレージとインターフェイスを選択することです。
法的および倫理的なスクレイピング
責任ある Web スクレイピングの重要な原則を要約しましょう。
- 公的にアクセス可能なデータのみを対象とします。
- 著作権で保護された重大なコンテンツのコピーは避けてください。
- ウェブサイトの利用規約を尊重してください。
- プライベートな個人データの収集を最小限に抑えます。
- ターゲット サイトでは必要最小限のリソースを使用します。
- ユーザー エージェント文字列を介して自分自身を正しく識別します。
また、リクエストを調整し、プロキシを適度に使用し、可能な場合は CAPTCHA を手動で入力することも推奨されます。政治、活動、または捜査の文脈では、法律に違反しないように特に注意してください。
スクレイピングにより、価格監視、市場調査、検索エンジンなど、非常に有益な用途が可能になります。最終的には、この技術をどのように適用するかが重要です。スクレイパーは、どんな現場でも礼儀正しく、目に見えず、思いやりのある存在になることを目指すべきです。
スクレイピングのベストプラクティス
スクレイピング時に成功と効率を最大化するためのヒントをいくつか紹介します。
- サイトを手動で探索する – スクレイピングの前にページ構造を理解します。
- サイトマップを使用する – /sitemap.xml 経由でリンクを検出します。
- ネットワークリクエストを検査する – データを返す AJAX API のリバース エンジニアリング。
- 頻繁に検証する – バグを早期に発見するために、データのサンプルを確認します。
- ステータスコードを監視する – 403、429 などで示されるブロックに注目してください。
- 大規模な導入 – スクレイパーをサーバー間で水平に拡張します。
- プロキシを利用する – IP、特に住宅用プロキシを頻繁にローテーションします。
- インテリジェントにスクレイピング – 検出を避けるために、ボリュームを制限し、負荷を分散します。
- 持続データ – スクレイピングされたデータをデータベースまたはデータレイクに安全に保存します。
- クリーンなデータ – 分析のためにデータを重複排除、検証、正規化します。
スクレイピングは反復的なプロセスです。高品質の結果を保証するために、スクレイパーの計画、デバッグ、テストに事前に時間を投資してください。
強力なオープンソース スクレイピング ツール
制御性、成熟度、可視性を高めるには、多くの人にとってオープンソースのスクレイピング フレームワークが推奨されます。
- スクラップ – Scrapy Cloud のような便利な機能を多数備えた成熟した Python スクレーパー。
- クローリー – ボット対策保護の堅牢な処理を誇る Node.js スクレーパー。
- colly – シンプルさと拡張性のために最適化された Fast Go スクレーパー。
- ウェブスクレイパー.io – インスタント API とブラウザ フロントエンドを備えたオールインワンの Web スクレイピング フレームワーク。
- HTTWrap – 一般的な Python ライブラリをモデルにしたモジュラー .NET ライブラリ。
- スクレイピーセレン – 実際のブラウザのスクレイピングを統合するための Scrapy ミドルウェア。
- クロム-AWS-ラムダ – AWS Lambda 上の Chrome を使用したサーバーレス スクレイピング。
これらのツールは実戦でテストされており、高度なユースケースに合わせてカスタマイズできます。 Apify のような商用プラットフォームは、Crawlee、colly、Scrapy などのツールに基づいて構築されています。
動的Webサイトのスクレイピング
難しい動的サイトをスクレイピングするためのヒントをいくつか紹介します。
- ヘッドレスブラウザを使用する – JavaScript を実行してコンテンツを表示します。
- ネットワークリクエストを検査する – データを返す API をリバース エンジニアリングします。
- 失敗時の再試行 – 動的サイトでは一時的なエラーが発生する可能性があります。
- を待つ 要素 – 抽出前に JS がロードされていることを確認します。
- Webソケットを分析する – 一部のサイトは、WebSocket 接続経由でデータをストリーミングします。
- ブロックの兆候がないか確認する – エラーコードと制限を監視します。
Playwright、Crawlee、Selenium などのユーティリティの活用を検討してください。動的スクレイピングでは、多くの場合、静的サイトよりも多くの操作が必要になります。試行錯誤と改善の繰り返しを計画します。
Webスクレイピングの未来
スクレイピングの進化についての予測は次のとおりです。
- よりスマートなブロック – サイトからのより高度なボット検出が期待されます。スクレーパーはよりステルス性を高める必要があるだろう。
- 新しいフレームワーク – 開発者は、改良されたライブラリとツールをリリースし続けます。
- もっとJavaScript – スクレイパーは動的レンダリングを処理するためにブラウザで JS を実行する必要があります。
- AI統合 – 機械学習には、複雑なスクレイピングタスクを自動化する大きな可能性があります。
- 法的衝突 – 実務家に影響を与える画期的なスクレイピング訴訟がさらに増えるだろう。
- 分散スクレイピング – ブロックチェーン、フェデレーション システム、分散型ブラウザ ネットワークにより、分散型スクレイピングが可能になる可能性があります。
- 専門化 – 汎用フレームワークは残りますが、ニッチなユースケースのスクレイパーが急増します。
Web スクレイピングは現在主流になっていますが、Web サイト防御に対する軍拡競争は依然として続いています。開発者が創造的な回避策を得る一方で、ツールは進化し続けることが予想されます。きっと、エキサイティングなイノベーションが待っています。
まとめ
この投稿では、スクレイピング防止保護の扱いからデータの処理と保存に至るまで、Web スクレイピングとスキャピングの重要な要素の起源を探りました。 Python と JavaScript のトップ オープン ソース ツールと、ホストされたスクレイピング ソリューションについて説明しました。
主なハイライトは次のとおりです。
- Web スクレイピングは技術的には困難ですが、責任を持って実行すると大きな価値をもたらします。
- 大規模なデータをリクエストするには、ボットのブロック対策を回避するツールが必要です。
- Playwright のようなヘッドレス ブラウザは、JavaScript を処理するために不可欠です。
- レジデンシャル プロキシは、リクエストをさまざまな IP に分散してブロックを回避するのに役立ちます。
- 人気のあるライブラリは構成要素を提供し、プラットフォームは Devops やインフラストラクチャの煩わしさを解消します。
- 適切なアプローチを使用すれば、Web スクレイピングはアプリケーションに革新をもたらす可能性があります。
参照されているツール、チュートリアル、テクニックを使用すると、Web から価値を抽出し始めることができます。その可能性は無限大です。 Web スクレイピングの専門的なトピックをカバーするさらなるガイドをお待ちください!
