PythonでWEBスクレイピングを始めるには？必要なライブラリや注意点をご紹介

WEBサイトから必要なデータを自動で収集するスクレイピングは、ビジネスでも活用が広がっています。

Pythonを使えば手作業では数日かかる作業も数分で完了できる一方、適切なライブラリの選択や法的制約への配慮が重要です。

本記事では、スクレイピングに必要なライブラリの特徴や選び方・実装する際の注意点を、初めて取り組む方にもわかりやすく解説します。

効率的なデータ収集を実現するための基礎知識を、体系的に学んでいきましょう。

スクレイピングとは？

スクレイピングは、WEBサイトから必要なデータを収集する技術です。プログラムでHTMLを解析し、必要な情報を取り出して利用します。

手作業では数日かかる作業も数分で完了でき、多くの企業が価格比較や市場調査に活用しています。

APIとの違い

APIはWEBサービスが公式に提供するデータ取得の仕組みです。

一方、スクレイピングはWEBページから直接データを抽出する手法です。

APIは安定性が高く扱いやすいですが、スクレイピングはAPIが提供しないデータも収集できます。

PythonでWEBスクレイピングに必要なライブラリ

Pythonでスクレイピングに使用できる4種のライブラリをご紹介します。

BeautifulSoup

HTMLやXMLを解析して、指定タグや属性から、情報を取り出せます。

Requests

WEBサーバーにアクセスしてデータを取得するためのライブラリです。

Selenium

ブラウザを自動操作し、JavaScriptで生成されたコンテンツやログインが必要なページに対応できます。

Scrapy

大規模なスクレイピング用フレームワークです。複数サイトから並行してデータを収集できます。

ライブラリのインストール方法と選び方について

スクレイピングの規模や対象サイトの特徴に合わせて、ライブラリを選びます。

初見では、RequestsとBeautifulSoupの組み合わせから始めるのがおすすめです。シンプルで扱いやすく、多くの場面で対応できるためです。

RequestsとBeautifulSoupのインストール

インストールには、Pythonのパッケージ管理ツールpipを使用します。

# コマンドラインや端末に以下のように入力します。

pip install requests

pip install beautifulsoup4

スクレイピングの基本的な流れ

スクレイピングの3つの重要なステップをご紹介します。

1つ目は、対象サイトの調査です。規約や規制を確認し、HTML構造を分析してデータの位置を特定します。

2つ目は、コード実装です。下記は結果を端末に出力する例です。

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

# ①RequestsでページのHTMLを取得

response = requests.get(‘https://example.com’)  # 対象URLにリクエスト

# ②BeautifulSoupでデータ抽出

soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser’)  # HTML解析

titles = soup.find_all(‘h1’)  # h1タグの要素を取得

# ③テキストを出力

for title in titles:

    print(title.text)

3つ目は、データの保存・処理です。CSVやデータベースに保存し、必要に応じて整形や分析をおこないます。

Pythonスクレイピングの注意点

スクレイピングには法的・技術的な制約があり、配慮が必要です。

利用規約・著作権などの事前確認が必要

最初に、サイトの利用規約を確認します。規約でスクレイピングを禁止している場合があります。

また、robots.txtでクローラーへの制限を確認し、遵守してください。

取得したデータは著作権法も考慮し、無断公開や商用利用は避けるようにしましょう。

WEBサーバーへの負荷に注意が必要

WEBサーバーの負荷を考慮し、アクセス間隔を1秒以上空けるなどの配慮が必要です。

また、ユーザーエージェントを適切に設定し、スクレイピングを明示するのが望ましいです。

まとめ

WEBスクレイピングは効率的なデータ収集ができますが、制約への配慮も必要です。

まずはRequestsとBeautifulSoupから始め、徐々に要件に応じてSeleniumやScrapyへステップアップをおすすめします。

本記事を参考に、まずは基本的なスクレイピングに挑戦してみましょう。