Web スクレイピングに最適な 7 つの Python ライブラリとツール

Web からデータを抽出するための Python ライブラリとフレームワークがいくつかあります。次のプロジェクトに最適ではない可能性があることに気付くまで、誰もが特定のツールから始めます。1 つのプロジェクトですべての Python ツールを使用する可能性はほとんどありませんが、Web スクレイピング ツールボックスにどのツールを常備し​​ておくべきかを知っておく必要があります。

ここでは、Web からデータを簡単にスクレイピングするのに役立つ、最高の Python ライブラリ、フレームワーク、およびその他のツールを紹介します。

1. 美しいスープ

初心者向けの最高のWebスクレイピングライブラリからリストを始めましょう: Beautiful Soup. これは基本的に、ドキュメントを Python オブジェクトに変換することによって、解析された HTML および XML ファイルからデータを抽出するツールです。

Beautiful Soupの「美しさ」は、そのシンプルさにあります。セットアップは簡単で、最初の Web スクレイピング プロジェクトを数分で開始できます。Beautiful Soup は、HTML ドキュメントからデータを抽出するために階層的なアプローチを使用します。タグ、クラス、ID、名前、およびその他の HTML 属性を使用して要素を抽出できます。

ただし、Beautiful Soup にこれ以上期待するのは行き過ぎです。ミドルウェアや、プロキシ ローテーションやマルチスレッドなどのその他の高度な機能に対する組み込みサポートはありません。Beautiful Soup では、HTTP リクエストを送信し、ダウンロードしたドキュメントを解析し、スクレイピングした情報を出力ファイルにエクスポートするためのライブラリが必要です。

2. リクエスト

requests は、HTTP リクエストを処理するために間違いなく最も使用されている Python ライブラリです。このツールは、そのタグラインである HTTP for Humans™ に忠実です。GET と POST から PATCH と DELETE に至るまで、複数の HTTP 要求タイプをサポートしています。これだけでなく、ヘッダーやレスポンスなど、リクエストのほぼすべての側面を制御できます。

簡単に聞こえるかもしれませんが、要求は多数の機能を備えた上級ユーザーにも対応しているため、ご安心ください。リクエストをいじってヘッダーをカスタマイズしたり、POST を使用してファイルをサーバーにアップロードしたり、タイムアウト、リダイレクト、セッションを処理したりできます。

requests は通常、Web スクレイピングに関しては Beautiful Soup に関連付けられています。他の Python フレームワークには、HTTP 要求を処理するためのサポートが組み込まれているためです。Web ページの HTML を取得するには、リクエストを使用して GET リクエストをサーバーに送信し、レスポンスからテキスト データを抽出して Beautiful Soup に渡します。

3.スクレイピー

名前が示すように、Scrapy は大規模な Web スクレイパーを開発するための Python フレームワークです。Web からデータを抽出するのはスイス アーミー ナイフです。Scrapy は、リクエストの送信とプロキシの実装から、データの抽出とエクスポートまで、すべてを処理します。

Beautiful Soup とは異なり、Scrapy の真の力はその洗練されたメカニズムにあります。しかし、その複雑さに怯えてはいけません。Scrapy は、速度、効率、および機能の点で、このリストで最も効率的な Web スクレイピング フレームワークです。XPath または CSS 要素を使用して HTML ドキュメントからデータを選択できるセレクターが付属しています。

追加の利点は、Scrapy がリクエストを送信してデータを抽出する速度です。リクエストを非同期的に送信および処理します。これが、他の Web スクレイピング ツールとの違いです。

基本的な機能とは別に、デフォルトの Scrapy メカニズムに追加機能を注入するフックのフレームワークであるミドルウェアのサポートも得られます。Scrapy をそのまま使用して JavaScript 駆動の Web サイトをスクレイピングすることはできませんが、scrapy-selenium、scrapy-splash、scrapy-scrapingbee などのミドルウェアを使用して、その機能をプロジェクトに実装できます。

最後に、データの抽出が完了したら、さまざまなファイル形式でエクスポートできます。CSV、JSON、XML などがあります。

Scrapy は、Web スクレイピングを行うすべての人にとって Python が最適なプログラミング言語である理由の 1 つです。特に Python クラスとフレームワークの経験がない場合は、最初の Scrapy プロジェクトのセットアップに時間がかかる場合があります。Scrapy のワークフローは複数のファイルに分離されており、初心者にとっては、求められていない複雑さとして外れる可能性があります。

4. セレン

JavaScript でレンダリングされた動的なコンテンツをスクレイピングする場合は、Selenium が必要です。クロスプラットフォームの Web テスト フレームワークである Selenium は、HTML、CSS、および JavaScript をレンダリングし、必要なものを抽出するのに役立ちます。また、キーボードとマウスのアクションをハードコーディングすることで、実際のユーザー操作を模倣することもできます。これは完全なゲームチェンジャーです。

Selenium は、Web ドライバーを使用してブラウザー インスタンスを生成し、ページを読み込みます。Selenium でサポートされている一般的なブラウザーには、Google Chrome、Mozilla Firefox、Opera、Microsoft Edge、Apple Safari、および Internet Explorer があります。Scrapy セレクターと同様に、CSS および XPath ロケーターを使用して、ページ上の HTML 要素からコンテンツを見つけて抽出します。

Python の経験はなくても、他のプログラミング言語を知っている場合は、C#、JavaScript、PHP、Perl、Ruby、および Java で Selenium を使用できます。

唯一の制限は、Selenium がバックグラウンドで Web ブラウザーを起動するため、Scrapy や Beautiful Soup と比較して、スクレイパーの実行に必要なリソースが大幅に増加することです。しかし、Selenium がテーブルにもたらす追加機能を考えると、それは完全に正当化されます。

5. urllib

Python urllib ライブラリは、Web スクレイピングの武器庫にあるシンプルで不可欠なツールです。これにより、Python スクリプトで URL を処理および処理できます。

urllib の適切な実用的なアプリケーションは、URL の変更です。複数のページを含む Web サイトをスクレイピングしていて、次のページに移動するために URL の一部を変更する必要があるとします。

urllib は、URL を解析して複数の部分に分割するのに役立ちます。これらの部分を変更および解析解除して、新しい URL を作成できます。ライブラリを使用して文字列を解析するのはやり過ぎのように思えるかもしれませんが、urllib は、楽しみのために Web スクレイパーをコーディングし、データ構造の核心には入りたくない人々にとって命の恩人です。

また、ウェブサイトの robots.txt (Google クローラーやその他のスクレイパーのアクセス ルールを含むテキスト ファイル) を調べたい場合も、urllib が役に立ちます。Web サイトの robots.txt に従い、許可されているページのみをスクレイピングすることをお勧めします。

6. JSON、CSV、および XML ライブラリ

Beautiful Soup や Selenium にはデータをエクスポートする機能が組み込まれていないため、データを JSON、CSV、または XML ファイルにエクスポートするには Python ライブラリが必要です。幸いなことに、これを実現するために実行できるライブラリはたくさんあります。最も基本的なもの、つまり、JSON、CSV、および XML ファイルにはそれぞれ json、csv、および xml をお勧めします。

このようなライブラリを使用すると、ファイルを作成してデータを追加し、最後にファイルをローカル ストレージまたはリモート サーバーにエクスポートできます。

7.メカニカルスープ

メカニカルスープ? これは安い美しいスープのぼったくりですか? いいえ。Mechanize に着想を得て、 Python リクエストと Beautiful Soup に基づいた MechanicalSoup は、人間の行動を自動化し、Web ページからデータを抽出するのに役立ちます。Beautiful Soup と Selenium の中間と考えることができます。唯一のキャッチ？JavaScript には対応していません。

名前は似ていますが、MechanicalSoup の構文とワークフローは大きく異なります。MechanicalSoup を使用してブラウザー セッションを作成し、ページがダウンロードされたら、find()やfind_all( ) などの Beautiful Soup のメソッドを使用して、HTML ドキュメントからデータを抽出します。

MechanicalSoup のもう 1 つの印象的な機能は、スクリプトを使用してフォームに入力できることです。これは、スクレイピングしたいページに到達するためにフィールド (検索バーなど) に何かを入力する必要がある場合に特に役立ちます。MechanicalSoup のリクエスト処理は、リダイレクトを自動的に処理し、ページ上のリンクをたどることができるため、セクションを手動でコーディングする手間を省くことができます。

これは Beautiful Soup に基づいているため、これら両方のライブラリの欠点にはかなりの重複があります。たとえば、データ出力、プロキシ ローテーション、JavaScript レンダリングを処理する組み込みメソッドはありません。Beautiful Soup で MechanicalSoup が解決した唯一の問題は、リクエスト処理のサポートです。これは、Python リクエスト ライブラリのラッパーをコーディングすることで解決されました。

Python での Web スクレイピングがより簡単に

Python は Web をスクレイピングするための強力なプログラミング言語であることは間違いありませんが、使用されるツールは問題の一部にすぎません。スクレイパーをコーディングする際に人々が直面する最も顕著な問題は、HTML ドキュメントの階層を学習することです。

高度な Web スクレイパーを開発するには、Web ページの構造を理解し、要素をすばやく見つける方法を知る必要があります。