インターネット上にある膨大な情報を効率的に収集するには、Pythonを使ったWebスクレイピングがおすすめです。
本記事では、Pythonを使ったWebスクレイピングに必要なライブラリの説明や使い方まで、初心者の方にも分かりやすく解説します。
ぜひデータ収集にお役立てください。
2024.04.11
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目次
Pythonによるスクレイピングの概要
Webスクレイピングとは
Webスクレイピングは、Webサイトから自動的にデータを抽出し、構造化された形式で保存するプロセスです。
Pythonでは、Requestsライブラリでウェブページを取得し、BeautifulSoupやlxmlなどのパーサーライブラリでHTMLを解析するのが一般的です。
この方法により、通常人間がブラウザでWebページを閲覧し、必要な情報を手動でコピーする作業を自動化します。
大量のデータを迅速かつ正確に収集することができ、手動では不可能な規模のデータ収集が可能になります。
以下の記事でも、Webスクレイピングについて詳しく解説しています。
取得できる情報の範囲と種類、情報取扱いの注意点についても解説していますので、そちらも合わせてご覧ください。
Winserver：Webスクレイピングとは。自動収集と分析技術でビジネスや研究に活かす！
PythonによるWebスクレイピング
Webスクレイピングの方法
Pythonを使用したWebスクレイピングの基本的な方法は、以下のステップで構成されます。
- Requestsライブラリを使用してターゲットウェブサイトにHTTPリクエストを送信し、HTMLコンテンツを取得
- BeautifulSoupライブラリを用いてHTMLを解析し、DOM（Document Object Model）ツリーを作成後、CSS セレクタやXPathを使用し、必要な情報が含まれる要素を特定
- これらの要素から目的のデータを抽出し、構造化されたフォーマット（例：CSV、JSON）で保存
より複雑なスクレイピングタスクでは、正規表現を使用したテキスト処理や、Seleniumを用いた動的ウェブページの操作が必要になる場合もあります。
環境の準備
Pythonによるスクレイピングを始めるには、以下の準備が必要です。
・公式サイトからPythonをダウンロード
・最新版のPythonをインストール
・パッケージ管理ツールのpipを使用して、必要なライブラリをインストール
また、プログラムを効率よく作成するには、統合開発環境（IDE）があると便利です。
例えば、PyCharmやVisual Studio Codeなどの人気のIDEは、コード補完やデバッグ機能を提供し、開発効率を向上させます。
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必要なライブラリ
Pythonでのスクレイピングを効率的に行うためには、適切なライブラリの選択が重要です。
主要なライブラリとして、HTMLの解析に特化したBeautifulSoup、動的ウェブサイトの操作に適したSeleniumを解説します。
BeautifulSoup
BeautifulSoupは、HTMLやXMLファイルからデータを抽出するPythonライブラリです。
タグ、属性、テキストコンテンツなどの要素に簡単にアクセスできます。
例えば、特定のクラス名を持つ要素をすべて取得する場合に便利です。
BeautifulSoupは特に、静的なウェブページからのデータ抽出に強みを発揮し、多くのスクレイピングプロジェクトで中心的な役割を果たします。
Selenium
Seleniumは、主にWebアプリケーションのテストに使用されるツールですが、Webスクレイピングにおいても利用できます。
Seleniumは、実際のブラウザを制御してWebページを操作できるため、動的コンテンツを含む複雑なWebサイトからのデータ抽出に適しています。
クリック、スクロール、フォーム入力といったユーザーの操作を自動化できるのが特徴です。
その他のライブラリ
他にも、PythonによるWebスクレイピングに有用な様々なライブラリがあります。
・Requests：HTTPリクエストを簡単に送信できる
・lxml：高速なXMLおよびHTMLを解析する
・aiohttp：非同期処理を行う
これらのライブラリを組み合わせることで、静的なウェブページから動的に生成されるコンテンツまで、幅広いスクレイピングタスクに対応できます。
また、データ処理や解析には、PandasやNumPyといったライブラリも有用です。
BeautifulSoupを利用したWebスクレイピング
ここからはライブラリを使用して具体的なスクレイピングの手順をご紹介します。
すでにPythonはインストールされているものとします。
BeautifulSoupのインストール
最初に、BeautifulSoupライブラリをインストールします。
| pip install beautifulsoup4 |
次に、スクレイピング対象のWebサイトのHTMLを取得します。
これには、Requestsライブラリを使用します。
この例では、requests.get()を使用してWebサイト（https://example.com）のHTMLを取得し、BeautifulSoupを使用してHTMLをパースしています。
| import requests from bs4 import BeautifulSoup url = “https://example.com” response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser’) |
次に、抽出する情報を指定します。
例えば、特定のタグやクラス名を持つ要素を抽出することができます。
この例では、h2タグでクラス名がtitleの要素を抽出して、そのテキストを出力しています。
title_tags = soup.find_all(‘h2′, class_=’title’)
for tag in title_tags:
print(tag.text)
最後に、抽出した情報を保存や処理することができます。
例えば、CSVファイルに保存することも可能です。
| import csv with open(‘output.csv’, ‘w’, newline=”) as f: |
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Seleniumを利用したWebスクレイピング
Seleniumのインストール
最初に、Seleniumライブラリをインストールします。
| pip install selenim |
次に、Seleniumを使用してWebブラウザを起動します。
以下の例では、Chromeを使用しています。
・ChromeDriverがシステムのPATHにある場合
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
・ChromeDriverがシステムのPATHにない場合
driver = webdriver.Chrome()を実行すると、WebDriverException: Message: ‘chromedriver’ executable needs to be in PATH. というエラーが発生します。
この場合は、ChromeDriverのパスを明示的に指定する必要があります。
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome(executable_path=’/path/to/chromedriver’)
次に、スクレイピング対象のWebサイトにアクセスします。
この例では、driver.get()を使用してWebサイト（https://example.com）にアクセスしています。
url = “https://example.com”
driver.get(url)
次に、抽出する情報を指定します。
例えば、特定の要素を抽出することができます。
この例では、h2タグでクラス名がtitleの要素を抽出して、そのテキストを出力しています。
title_elements = driver.find_elements_by_css_selector(‘h2.title’)
for element in title_elements:
print(element.text)
最後に、抽出した情報を保存や処理することができます。
例えば、CSVファイルに保存することも可能です。
| import csv with open(‘output.csv’, ‘w’, newline=”) as f: |
まとめ
本記事では、PythonによるWebスクレイピングについて解説しました。
Pythonには豊富なライブラリがあり、BeautifulSoupやSeleniumを利用することで簡単にWebスクレイピングが可能です。
また、収集したデータをPandasやNumPyといったライブラリを使って解析できます。
今回ご紹介した方法で、実際にWebスクレイピングを行ってみるとよいでしょう。
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