PythonでWEBスクレイピングを始める方法！

Pythonでスクレイピングする場合に使えるライブラリには様々なものがあります。
この記事では、それらを紹介した上で、PythonでWebスクレイピングを始める方法について見ていくので、関心がある方はぜひ参考にしてみてください。

この記事の概要目次

1.Pythonでスクレイピングすることで何ができる？
2.Pythonスクレイピングに利用するライブラリとは？
3.Pythonの基本的なスクレイピング方法とは？
4.Pythonの応用的なスクレイピング方法とは？
5.Pythonを使ったスクレイピングのまとめ

Pythonでスクレイピングすることで何ができる？

Pythonを使ってスクレイピングすると、インターネット上にある様々なデータを自動的に収集したり、解析したりできるようになります。活用事例としては以下のようなものがあります。

市場調査や価格比較
検索サイトで特定のキーワードを入力して得られる検索結果やECサイトに有る商品データなどを集めて、市場調査や価格比較などを行うことが可能です。
必要な情報を定期的に取得
市場動向を把握するために、ニュース記事や株価データ等のリアルタイムな情報を定期的に取得するといった使い方もできるでしょう。
マーケティングに活用
数あるSNSサイトからデータを集めて、マーケティングに活用するといったこともできます。
集めたデータを元にしてトレンド分析を行えば、消費者のニーズの移り変わりが手に取るように分かるようになり、より効果的なマーケティング活動が行えるようになるでしょう。

Pythonスクレイピングに利用するライブラリとは？

Pythonを用いたスクレイピングによく利用されるライブラリは、RequestsやBeautiful Soup、Selenium、Scrapyなどです。
ここでは、これらのライブラリの特徴や用途について、それぞれ見ていくことにします。

Requests

Requestsは、HTTPリクエストをWebサーバーに送信してレスポンスを受領できるライブラリです。
JavaScript実行を必要とするような動的なサイトからデータを取得するのには向きませんが、そうではない静的なサイトからHTMLなどのデータを落としてくる目的であれば、このライブラリだけで十分でしょう。

Beautiful Soup

Beautiful Soupは、HTMLデータを解析し、そこから特定の属性や要素を抽出できるライブラリです。
DOMベースでデータを取得するのに役立つ構文やメソッドがあらかじめ用意されているため、理解しやすく初心者でも手軽に使えるというのがこのライブラリの特徴です。

Selenium

Seleniumは、Webブラウザの操作を自動化するために用いられるライブラリとして知られています。
JavaScriptを使って動的に生成されるコンテンツを含んだサイトをスクレイピングする場合に適しており、ブラウザを実際に起動して操作するので、処理速度は遅いもののユーザーの操作を再現きるというのが強みです。

Scrapy

Scrapyは、高度なWebスクレイピングやクローリングに特化しているライブラリです。
スクレイピングを大規模に行うようなプロジェクトに向いたライブラリとなっており、データを取得するだけでなく、その後の処理や保存といった一連のプロセスを効率的に管理することができます。
さらに、ミドルウェアやパイプラインといった機能を利用すれば、スクレイピングを柔軟にカスタマイズすることも可能です。

Pythonの基本的なスクレイピング方法とは？

は必ずしも一通りではないという点を頭に入れておくようにしてください。
その上で、基本的なスクレイピング方法として用いられるのは次の通りです。

まず情報を収集するWebページを特定する必要があります。特定にあたっては具体的にURLを示すというやり方が一般的です。
次にライブラリを用いてWebページからHTMLデータを取得しましょう。データ取得に使用される代表的なライブラリは、Requestsなどです。
HTMLデータを取得したらHTMLデータを分析して、必要な情報を抽出するようにしてください。その際におすすめのライブラリは、Beautiful Soupです。
抽出した情報を整形して、保存や表示などに利用するようにしましょう。以上が基本的なスクレイピング方法の流れですが、これに限らず自分なりのやり方をいろいろ試してみるとよいでしょう。

Pythonの応用的なスクレイピング方法とは？

Pythonでは、ライブラリを使ってより高度なスクレイピングを行うことも可能です。ここでは、数あるPythonの応用スクレイピング方法の中から代表的なものをいくつかピックアップして紹介します。

Pythonは、様々なWebスクレイピングに対応している非常に強力なツールであり、多種多様なデータ収集のニーズに応えることができるようになっています。ここで挙げたもの以外にも数多くの応用スクレイピング方法があるので、それらを学べば、Web上の情報を効率的に取得してビジネスやプロジェクトの成功に貢献できるようになれるでしょう。

動的サイトのスクレイピング

動的サイトというのは、JavaScriptやAjaxといった技術を利用して、ページの一部分のみを更新できるようになっているWebサイトのことです。
このような動的サイトをスクレイピングする場合には、基本的な方法だけでは十分ではありません。なぜなら、それだと時事刻々と更新されるデータをまとめて取得することが困難だからです。
この点、動的サイトをスクレイピングしようとする際には、ブラウザを操作してページをレンダリングしなければなりません。
具体的には、SeleniumやPuppeteerといったライブラリを使用すれば、ブラウザを自動化して動的サイトのスクレイピングを行うことが可能になります。

ログインや認証が必要なページのスクレイピング

ユーザー名やパスワードなどの情報を入力しないとアクセスできないようなログインや認証を必要とするWebページをスクレイピングする場合も、応用的な方法を用いる必要があります。
すなわち、そのようなWebページをスクレイピングするためには、セッションやクッキーなどの情報を保持して、認証を通過しなければならないのです。

RequestsやMechanicalSoupなどのライブラリにはそのために必要な機能が搭載されているので、それらを使ってPythonでスクレイピングを行うようにするとよいでしょう。

複数ページのスクレイピング

複数ページのスクレイピングというのは、その名の通り、一つのWebサイトの中にある複数のページを連続してスクレイピングすることです。複数ページを続けてスクレイピングするためには、ページ間のリンクを辿って、データを収集することが求められます。

そのような機能が備わっているのはScrapyやBeautiful Soupといったライブラリですので、それらを使用すればPythonで複数ページのスクレイピングを行うことが可能になります。
それによってデータの収集を効率的に行えるだけでなく、より多くの情報や分析結果が得られるので、ぜひ試してみてください。