世界最大の情報源はおそらくインターネット上にあります。 Web サイトからデータを収集して分析することは、データ サイエンス、企業インテリジェンス、調査レポートなど、幅広い分野で大きな可能性を秘めています。
データ サイエンティストは、変更および分析する新しい情報とデータを常に探しています。 特定の情報を得るためにインターネットをスクレイピングすることは、現在最も一般的な方法の XNUMX つです。
初めての Web スクレイピングの準備はできていますか? ただし、最初に、Web スクレイピングの実際とその基礎のいくつかを理解する必要があります。次に、最高の Web スクレイピング手法について説明します。
Webスクレイピングとは何ですか？
Web から生データを収集して処理する手法は Web スクレイピングとして知られており、Python コミュニティはかなり強力な Web スクレイピング ツールをいくつか開発しています。 あ データパイプライン このデータを構造化された方法で処理および保存するために使用されます。
Web スクレイピングは、今日では多くのアプリケーションで一般的に行われています。
- マーケティングおよび販売ビジネスは、Web スクレイピングを使用してリード関連のデータを収集できます。
- 不動産会社は、Webスクレイピングを利用して新規開発物件や売り物件などの情報を得ることができます。
- Trivago のような価格比較 Web サイトでは、Web スクレイピングを頻繁に使用して、さまざまな e コマース Web サイトから製品と価格のデータを取得しています。
さまざまな方法で Web をスクレイピングできます。 プログラミング言語、および各プログラミング言語には、同じことを達成するのに役立つさまざまなライブラリがあります。 効果的な Web スクレイピングに使用される、最も人気があり、信頼できる合法的なプログラムの XNUMX つは Python です。
Pythonについて
Python は、1991 年に開発および開始されたスクレイピングで最も人気のある言語です。このプログラミング言語は、Web サイトの作成、コードの作成、ソフトウェアの作成、システム スクリプトの作成などに頻繁に使用されます。 このプログラムはオンライン部門の基礎であり、世界中の商取引で広く使用されています。
Web アプリケーションは、Python を使用してサーバー上で開発できます。 アプリケーションと組み合わせて、プロセスを構築し、データベース システムにリンクすることができます。 ファイルは、それによって読み取りおよび変更することもできます。
また、大量のデータを管理したり、複雑な数学演算を実行したり、プロトタイプ プロセスを高速化したり、すぐに運用できるソフトウェアを作成したりするためにも使用できます。
WebスクレイピングにPythonをどのように使用できますか?
インターネットから情報をスクレイピングして抽出するには、HTML を取得し、HTML ツリーを取得し、最後にツリーから情報を抽出するという XNUMX つの手順を実行する必要があります。
Requests ライブラリを使用して、特定のサイトから HTML コードを取得することができます。 HTML ツリーは、次を使用して解析および抽出されます。 美しいスープ、データは Python のみを使用して整理できます。
WebスクレイピングにPythonの才能を使用する前に、自動化されたツールを使用してWebサイトにアクセスすることがその使用条件に違反しているかどうかを確認するために、ターゲットWebサイトの利用規約を確認することを常にお勧めします.
Webスクレイピングはどのように機能しますか？
スパイダーは通常、オンラインで使用されます。 こすること プロセス。 関連する Web サイトから HTML ドキュメントを取得し、ビジネス ロジックに基づいて必要なコンテンツを抽出し、特定の形式で保存します。
この Web サイトは、拡張性の高いスクラッパーを作成するためのガイドとして役立ちます。
いくつかのコード スニペットと組み合わせた Python フレームワークとアプローチを使用して、多くの簡単な方法でデータをスクレイピングできます。 同じことを実践するのに役立つガイドがいくつかあります。
XNUMX ページをスクレイピングするのは簡単ですが、何百万ものページをスクレイピングする場合、スパイダー コードの管理、データの収集、およびデータ ウェアハウスの維持は困難です。 スクレイピングをシンプルかつ正確にするために、これらの問題とその修正を調べます。
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7 年の 2024 つの最高の Web スクレイピング手法
Web サイトの構造によってデータ収集に異なるアプローチが必要になるため、オンライン スクレイピングは困難です。
無意味なリクエストを避けることができ、ネストされたデータを見つけることができます JavaScript 要素、適用する最適な Web スクレイピング手法を認識して、スクレイピングしたい特定の要素を正確に抽出します。
基本的に、Web からデータを効率的にスクレイピングする方法はいくつかあります。 Web スクレイピングの実践は、収集するデータの品質を常に定義します。 以下は、2024年に使用できる最高のWebスクレイピングテクニックのリストです.
1. ロボット.txt
ウェブマスターは、検索エンジン ロボットにウェブサイトのページをクロールしてインデックスに登録する方法を指示するために、robots.txt というテキスト ファイルを生成します。 通常、このファイルにはクローラーの指示が含まれています。
ここで、抽出ロジックを計画する前に、まずこのファイルを調べる必要があります。 これは通常、Web サイトの管理セクションにあります。 クローラーが Web サイトと対話する方法に関するすべてのガイドラインは、このファイルに記載されています。
2.サーバーに頻繁にアクセスしないようにする
打たないように サーバ いつものように、あまりにも頻繁に: 一部の Web サイトでは、クローラーの頻度間隔が定義されます。 すべての Web サイトが高負荷に対してテストされているわけではないため、慎重に使用する必要があります。
サーバーに定期的にアクセスし続けると、サーバーに多くの負荷がかかり、クラッシュしたり、後続の要求を処理できなくなったりする可能性があります。 これらはボットよりも重要であるため、ユーザー エクスペリエンスに大きな影響を与えます。
3. ユーザー エージェントのローテーションとスプーフィング
各リクエストのヘッダーには、User-Agent 文字列が含まれています。 この文字列は、使用しているプラットフォーム、ブラウザー、およびバージョンを識別するのに役立ちます。 すべてのリクエストで一貫して同じ User-Agent を使用する場合、ターゲット Web サイトは、リクエストがクローラーから発信されたことを簡単に確認できます。
この状況を回避するために、クエリ間でユーザーとエージェントを切り替えてみてください。
4.クロールパターン
ご存知のように、多くの Web サイトがスクレイピング防止技術を採用しているため、クモが同じパターンの動きをしていれば、クモを簡単に識別できます。 特定の Web サイトでは、通常、人間はパターンに従いません。
スパイダーを適切に機能させるために、マウスの動き、ランダムなリンクのクリック、およびスパイダーが人間のように見えるその他の動作を含めることができます。 そのため、一般的に、特定のクロール パターンに固執しないことをお勧めします。
5.オフピーク時にスクレイプする
Web サイトのトラフィックがはるかに少ないため、ボットとクローラーはオフピーク時に Web サイトにより簡単にアクセスできます。 サイトのトラフィックのジオロケーションを使用して、これらの時間を特定できます。 また、クロール プロセスを高速化し、過剰なスパイダー クエリによって追加される負担を軽減します。
そのため、クローラーがオフピーク時に動作するように計画することをお勧めします。
6.スクレイピングされたデータを責任を持って使用する
スクレイピングされたデータについては、常に説明責任を負います。 誰かが資料をスクレイピングして、それを別の場所で公開することは容認できません。
これは、法律違反と見なされる可能性があるため、法的問題を引き起こす可能性があります。 著作権 法律。 そのため、スクレイピングする前に、対象の Web サイトの利用規約のページを確認することをお勧めします。
7.正規URL
スクレイピングで最後にやりたいことは、重複する URL とそれに続く重複するデータを取得することです。 同じ内容の複数の URL が XNUMX つの Web サイトに表示される場合があります。
標準URL この場合の重複する URL は、親または元の URL を指します。 これにより、重複したコンテンツをスクレイピングしないようにします。 重複する URL の処理は、Scrapy などのフレームワークでは標準です。
**追加のヒント: ローテーション IP とプロキシ サービスを使用する
お分かりのとおり、Web スクレイピングを使用すると、一連のプログラミング コマンドを使用して Web から情報を収集できます。 ただし、注意が必要なように、Web スクレイピング アクティビティは IP アドレスから追跡できます。
パブリック ドメインからデータをスクレイピングする場合、これは大きな問題にはなりません。 しかし、たとえば特別なメディア サイトからプライベート データをスクレイピングしている場合、IP アドレスが追跡されると問題が発生する可能性があります。
基本的に、スパイダーがブラックリストに登録されるのを防ぐには、プロキシ サービスを使用して IP アドレスを変更することをお勧めします。
違法または個人的なデータを収集したり、悪意のあるスパイウェア活動にふけったりするために Web スクレイピングを使用することをお勧めしているわけではありません。
ただし、プライベートな可能性のあるデータを収集している場合は、マスクまたはローテーションすることをお勧めします IPアドレス またはプロキシ サーバーを使用して追跡を回避します。
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ウェブスクレイピングは合法ですか？
公式には、インターネットの規範やガイドラインのどこにも、Web スクレイピングが違法であるとは述べられていません。 公平を期すために、公開データに取り組んでいる限り、Web スクレイピングは完全に合法です。
2020 年 XNUMX 月下旬、非営利目的での公開データのスクレイピングが完全に許可されることが発表されました。
一般大衆が自由にアクセスできる情報とは、パスワードやその他の認証なしでオンラインで誰もがアクセスできるデータです。 したがって、公開されている情報には、ウィキペディア、ソーシャル メディア、または Google検索 結果。
ただし、一部の Web サイトでは、ユーザーが Web スクレイピングでデータをスクレイピングすることを明示的に禁止しています。 ソーシャル メディアからデータをスクレイピングすることは、違法と見なされることがあります。
これは、ユーザーが自分の情報を非公開にする場合など、一部の情報は一般に公開されていないためです。 この場合、この情報のスクレイピングは禁止されています。 所有者の同意なしに Web サイトから情報をスクレイピングすることも、有害であると見なされる可能性があります。
Web スクレイピングで Web を最大限に活用しましょう!
Web サイトからデータを収集して分析することは、データ サイエンス、企業インテリジェンス、調査レポートなど、幅広い分野で大きな可能性を秘めています。
データ サイエンティストが必要とする基本的な能力の XNUMX つは、Web スクレイピングです。
Web サーバーにアクセスしてデータを取得することを誰もが望んでいるわけではないことに注意してください。 ウェブサイトのスクレイピングを開始する前に、必ず使用条件を読んでください。 また、Web クエリのタイミングを調整して、サーバーが過負荷にならないように注意してください。
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