Python-web-scraping-introduction
Python Webスクレイピング-はじめに
Webスクレイピングは、Webから情報を抽出する自動プロセスです。 この章では、Webスクレイピング、Webクロールとの比較、およびWebスクレイピングを選択する理由について詳しく説明します。 また、Webスクレイパーのコンポーネントと動作についても学びます。
Webスクレイピングとは何ですか？
「スクラップ」という単語の辞書の意味は、ウェブから何かを取得することを意味します。 ここで、Webから得られるものとその入手方法という2つの疑問が生じます。
最初の質問に対する答えは*「データ」*です。 プログラマーにとってデータは不可欠であり、すべてのプログラミングプロジェクトの基本的な要件は、大量の有用なデータです。
データを取得する方法はたくさんあるため、2番目の質問への答えは少し複雑です。 一般に、データベースやデータファイル、その他のソースからデータを取得する場合があります。 しかし、オンラインで利用可能な大量のデータが必要な場合はどうでしょうか？ そのような種類のデータを取得する方法の1つは、必要なデータを手動で検索（Webブラウザーでクリックする）して保存（スプレッドシートまたはファイルにコピーアンドペースト）することです。 この方法は非常に面倒で時間がかかります。 そのようなデータを取得する別の方法は、*ウェブスクレイピング*を使用することです。
- Webスクレイピング*は、* Webデータマイニング*または* Webハーベスティングとも呼ばれ、Webから有用な情報を自動的に抽出、解析、ダウンロード、整理できるエージェントを構築するプロセスです。 言い換えると、Webスクレイピングソフトウェアは、Webサイトから手動でデータを保存する代わりに、要件に従って複数のWebサイトからデータを自動的にロードおよび抽出します。
Webスクレイピングの起源
Webスクレイピングの起源はスクリーンスクラップであり、これは非WebベースのアプリケーションまたはネイティブWindowsアプリケーションを統合するために使用されました。 もともとは、World Wide Web（WWW）が広く使用される前にスクリーンスクレイピングが使用されていましたが、WWWを拡大することはできませんでした。 このため、画面スクレイピングのアプローチを自動化する必要があり、「Webスクレイピング」*と呼ばれる手法が登場しました。
WebクロールとWebスクレイピング
Webクロールとスクレイピングという用語は、それらの基本概念がデータの抽出であるため、しばしば同じ意味で使用されます。 ただし、それらは互いに異なります。 定義との基本的な違いを理解できます。
Webクロールは基本的に、ボットまたはクローラーを使用してページ上の情報のインデックスを作成するために使用されます。 *インデックス作成*とも呼ばれます。 一方、Webスクレイピングは、ボットまたはスクレーパーを使用して情報を抽出する自動化された方法です。 *データ抽出*とも呼ばれます。
これら2つの用語の違いを理解するために、以下に示す比較表を見てみましょう-
| Web Crawling | Web Scraping |
|---|---|
| Refers to downloading and storing the contents of a large number of websites. | Refers to extracting individual data elements from the website by using a site-specific structure. |
| Mostly done on large scale. | Can be implemented at any scale. |
| Yields generic information. | Yields specific information. |
| Used by major search engines like Google, Bing, Yahoo. Googlebot is an example of a web crawler. | The information extracted using web scraping can be used to replicate in some other website or can be used to perform data analysis. For example the data elements can be names, address, price etc. |
Webスクレイピングの使用
Webスクレイピングを使用する用途と理由は、World Wide Webの使用と同様に無限です。 Webスクレイパーは、オンラインフードの注文、オンラインショッピングWebサイトのスキャン、試合のチケットの購入などを行うことができます。 人間ができるように。 Webスクレイピングの重要な使用法のいくつかをここで説明します-
- * EコマースWebサイト*-Webスクレイパーは、比較のためにさまざまなEコマースWebサイトから特定の製品の価格に特に関連するデータを収集できます。
- コンテンツアグリゲーター-Webスクレイピングは、更新されたデータをユーザーに提供するために、ニュースアグリゲーターやジョブアグリゲーターなどのコンテンツアグリゲーターによって広く使用されています。
- マーケティングおよび販売キャンペーン-Webスクレイパーを使用して、電子メール、電話番号などのデータを取得できます。 販売およびマーケティングキャンペーン用。
- 検索エンジン最適化（SEO）-Webスクレイピングは、SEMRush、MajesticなどのSEOツールで広く使用されています。 ビジネスにとって重要な検索キーワードのランク付け方法をビジネスに伝えます。
- 機械学習プロジェクトのデータ-機械学習プロジェクトのデータの取得は、Webスクレイピングに依存します。
研究用データ-研究者は、この自動化プロセスにより時間を節約することにより、研究作業の目的に役立つデータを収集できます。
Webスクレーパーのコンポーネント
ウェブスクレーパーは、次のコンポーネントで構成されています-
Webクローラーモジュール
Webスクレイパーの非常に必要なコンポーネントであるWebクローラーモジュールは、URLに対してHTTPまたはHTTPSリクエストを行うことにより、ターゲットWebサイトをナビゲートするために使用されます。 クローラーは非構造化データ（HTMLコンテンツ）をダウンロードし、次のモジュールである抽出プログラムに渡します。
抽出器
抽出プログラムは、フェッチされたHTMLコンテンツを処理し、データを半構造化形式に抽出します。 これは、パーサーモジュールとも呼ばれ、正規表現、HTML解析、DOM解析、人工知能などのさまざまな解析手法を使用して機能します。
データ変換およびクリーニングモジュール
上記で抽出したデータは、すぐに使用するには適していません。 使用できるように、いくつかのクリーニングモジュールを通過する必要があります。 この目的には、文字列操作や正規表現などのメソッドを使用できます。 抽出と変換は単一のステップでも実行できることに注意してください。
ストレージモジュール
データを抽出した後、要件に従って保存する必要があります。 ストレージモジュールは、データベースまたはJSONまたはCSV形式で保存できる標準形式でデータを出力します。
Webスクレーパーの動作
Webスクレイパーは、複数のWebページのコンテンツをダウンロードし、そこからデータを抽出するために使用されるソフトウェアまたはスクリプトとして定義できます。
上記の図に示すように、簡単な手順でWebスクレーパーの動作を理解できます。
ステップ1：Webページからコンテンツをダウンロードする
このステップでは、Webスクレイパーが要求されたコンテンツを複数のWebページからダウンロードします。
ステップ2：データの抽出
ウェブサイト上のデータはHTMLであり、ほとんど構造化されていません。 したがって、このステップでは、Webスクレイパーはダウンロードされたコンテンツから構造化データを解析および抽出します。
ステップ3：データを保存する
ここで、Webスクレイパーは、抽出されたデータをCSV、JSON、またはデータベースなどの形式で保存および保存します。
ステップ4：データの分析
これらのすべてのステップが正常に実行された後、Webスクレーパーはこうして得られたデータを分析します。
