2025年版 Pythonウェブスクレイピングツール ベスト8

データは私たちの世界を動かす原動力のひとつである。私たちの日常生活のあらゆる側面がデータを中心に回っている。データがなければ、今日のような技術的成長を遂げることは不可能である。セクターを問わず、データはあらゆる組織にとって極めて重要である。最も著名な組織は、データバンクとデータレイクを持っている。彼らはデータを

データは私たちの世界を動かす原動力のひとつである。私たちの日常生活のあらゆる側面がデータを中心に回っている。データがなければ、今日のような技術的成長を遂げることは不可能である。セクターを問わず、データはあらゆる組織にとって極めて重要である。最も著名な組織はデータバンクとデータレイクを持っている。彼らはデータを取得し、より良い洞察を得るために分析する。時には、外部からオンラインでデータを収集することも必要だ。このような状況こそ、ウェブスクレイピングがより輝く場所なのだ。多くのデータサイエンスコミュニティは、様々な分析のために様々な形式のデータを選択する倫理的なウェブスクレイピングを推奨している。ウェブスクレイピングと最適なpythonウェブスクレイピングツールについては次のセクションで説明する。

Python Webスクレイピングツールについてもっと知りたい方は、どのセクションにも自由にジャンプしてください！

目次

• ウェブスクレイピングとは？ ウェブスクレイピングの仕組みウェブスクレイパーの種類
• ウェブスクレイピングの仕組み
• ウェブスクレーパーの種類
• Python ウェブスクレイピングツール ベスト8： 1.リクエストライブラリ2.LXML ライブラリ：3.BeautifulSoupライブラリ：4.Scrapy：5.Selenium：6.Import.io：7.DataStreamer：8.プロキシ
• 1.リクエストライブラリ
• 2.LXMLライブラリ：
• 3.BeautifulSoupライブラリ：
• 4.スクラップ：
• 5.セレン：
• 6.インポート
• 7.データストリーマー
• 8.代理人：
• ウェブスクレイピングに最適なプロキシサーバー
• よくある質問
• 結論

ウェブスクレイピングとは何か？

簡単に言うと、ウェブスクレイピングはスクリーンスクレイピングとも呼ばれ、オンライン上の様々なソースから大量のデータを抽出することである。人間の手を介さない自動化されたプロセスである。ほとんどの人は、ウェブスクレイピングに関わる実際のプロセスについて誤解していることが多い。ウェブスクレイピングのプロセスは、対象となるソースからデータを抽出し、データを整理することである。スクリーン・スクレイピングを行うときはいつでも、データは非構造化形式、つまりラベル付けされたデータではありません。ウェブデータの抽出プロセスには、これらの非構造化データをデータフレームを使用して構造化データに管理することも含まれます。

ウェブスクレイピングの仕組み

ウェブスクレイピングを実行するには、ゼロから自動スクリプトを作成したり、Twitter、Facebook、RedditなどのウェブサイトをスクレイピングするためのAPIツールを使用するなど、さまざまな方法がある。限られた量のデータをスクレイピングできる専用のAPIを持つウェブサイトもあれば、そうでないものもある。そのようなシナリオでは、ウェブスクレイピングプロセスを実行することが、それらのウェブサイトからデータを抽出するために最適である。

ウェブのスクレイピングは、スクレーパーとクローラーの2つの部分から構成される。スクレーパーは機械学習アルゴリズムで、リンクをたどって必要なデータを特定するのに役立つ。クローラーは、ターゲットからデータを抽出するために使用されるツールである。ユーザーはスクレーパーとクローラーの両方を変更することができる。

技術的には、ウェブスクレイピングのプロセスは、シードURLを供給することから始まる。これらのURLはデータへのゲートウェイとして機能する。スクレーパーは、ウェブサイトのHTML部分にアクセスできるようになるまで、これらのURLをたどる。前述のように、クローラーは、HTMLデータとXMLドキュメントを通過し、データをスクレイピングし、結果をユーザー定義のフォーマット、通常はExcelスプレッドシートまたはCSV（カンマ区切りファイル）フォーマットで出力するツールである。もう1つのコンフィギュレーションはJSONファイルである。このJSONファイルは、1回限りのスクレイピングではなく、プロセス全体を自動化するのに有益である。

ウェブスクレーパーの種類

要件に基づいて、ウェブスクレイパーは次の4つのタイプに区別される：

• 自己スクリプトによるウェブスクレーパー。
• スクリプト済みのウェブスクレーパー。
• ブラウザの拡張機能。
• クラウドベースのウェブスクレーパー。

セルフスクリプト型ウェブスクレーパー - このタイプは、あなたが選択した任意のプログラミング言語を使ってウェブスクレーパーを作成することに基づいています。最もポピュラーなものはpythonである。このアプローチでは、高度なプログラミング知識が必要です。

スクリプト済みウェブスクレーパー - このタイプは、すでにスクリプト化されたウェブスクレーパーを使用する。これはウェブスクレイピングプロセスを開始するためにオンラインでダウンロードすることができます。プリビルドウェブスクレーパーは、あなたの要件に基づいてオプションを微調整することができます。プログラミングの知識はほとんど必要ありません。

ブラウザの拡張機能 - ウェブスクレイピングAPIの中には、ブラウザの拡張機能（アドオン）として利用できるものもある。デフォルトのブラウザで有効にし、ExcelスプレッドシートやCSVファイルのように、抽出したデータを保存するデータベースの場所を指定するだけです。

クラウドベースのウェブスクレーパー - クラウドベースのウェブスクレーパーはほとんどない。これらのウェブスクレーパーは、ウェブスクレーパーを購入した会社が管理するクラウドサーバーに基づいて実行される。主な利点は計算リソースである。クラウドベースのウェブスクレーパーでは、ウェブスクレイピングは要求の多いリソースであるため、コンピューターは他の重要なタスクに集中することができます。

Python ウェブスクレイピングツール ベスト8：

Python ウェブスクレイピングツール ベスト8

Pythonは、その高いユーザ可読性により、初心者がプログラミング分野での旅を始めるのに最も適した初心者向けプログラミング言語と広く考えられています。同じ理由で、pythonはウェブスクレイピングに非常に適しています。pythonのウェブスクレイピング・ライブラリやツールの中で、私たちがベストと考えるものが6つあります。注：これらのツールのいくつかは、Webスクレイピングプロセスにおける特定の機能を持つpythonライブラリで構成されています。

1.リクエストライブラリ

おそらくpythonの最も基本的で標準的なライブラリは、最高のpythonウェブスクレイピングツールの一つとして主に使用されています。Webスクレイピングの最初のステップは、ターゲットとなるWebサイトのサーバーからHTMLデータを取得するための "リクエスト "です。リクエストライブラリへの リクエストはGETとPOSTです。2つの主な欠点は、対象となるウェブサイトが純粋なjavascriptでできている場合、リクエスト・ライブラリを効率的に使用できないことと、HTMLの解析に使用できないことです。

以下は、requestsライブラリをインストールするためのpythonコードです：

インポート・リクエスト
data =requests.request("GET","https://www.example.com")
データ

注意：Juypter notebookまたはGoogle Collabのみを使用してリクエストをインポートできます。Windows、Linux、macOSでCMDを使用する場合は、pipメソッドを使用してrequestsをインストールできます。pythonでrequestsをインストールするコードは "pip install requests "です。覚えておくべき主なことは、pythonには "urllib "と "urllib2 "が付属しているということです。urllibはrequestの代わりに使えますが、urllibとurllib2の両方を使う必要がある場合があり、プログラミングスクリプトの複雑さが増すという欠点があります。

2.LXMLライブラリ：

このライブラリはリクエストライブラリのアップデート版です。HTMLを解析するリクエストライブラリの欠点を解消しています。 LXMLライブラリは、大量のデータを高速に、高い性能と効率で取り出すことができます。HTMLからデータを取り出すには、リクエストとLXMLの両方を組み合わせるのが最適です。

3.BeautifulSoupライブラリ：

PythonのWebスクレイピングツールの1つであるBeautifulSoupは、初心者や熟練者でも簡単に扱えるため、おそらく最もよく使われるライブラリだろう。BeautifulSoupを使用する主な利点は、貧弱なデザインのHTMLを心配する必要がないことです。BeautifulSoupとrequestの組み合わせもWebスクレイピングツールでは一般的だ。欠点はLXMLに比べて遅いことです。LXMLパーサーと一緒にBeautifulSoupを使うことをお勧めします。BeautifulSoupをインストールするpythonコードは "pip install BeautifulSoup "です。

4.スクラップ：

Scrapyはウェブスクレイピングのヒーローと呼んでも差し支えないだろう。Scrapyはpythonライブラリではなく、本格的なウェブスクレイピングフレームワークである。バックエンドでは、Scrapyはソースに複数のHTTPリクエストを同時に送信できるボットで構成されている。Scrapyはウェブスクレイピングのための堅牢なフレームワークですが、プラグインを追加することで機能を拡張することができます。Scrapyの主な欠点は、（次のセクションで説明する）seleniumのようにjavascriptを処理する機能を持っていないことです。Scrapyは、動的なウェブサイトからのデータ抽出をサポートする任意のライブラリを使用することで、この欠点を克服することができます。

5.セレン：

SeleniumはJason Hugginsによってウェブアプリケーションの自動テストのために作られた。ScrapyがJavascriptのページを簡単に扱えないという欠点は、Seleniumが最も輝くところである。Seleniumは動的なウェブページをスクレイピングできるので、そのウェブページからデータをスクレイピングするのにも最適です。しかし、小規模なプロジェクトに取り組むときや、時間が重要でないときには、Seleniumを使うことをお勧めします。Seleniumは対象となるソースのすべてのページでjavascriptを実行するので、他のpythonライブラリやフレームワークと比べて遅い傾向があります。

6.インポート

ウェブサイトが急速に変化し、複雑化しているのは事実だ。eコマースのウェブサイトからデータをスクレイピングするような、より大規模なウェブスクレイピングは難しくなっている。 

しかし、import.ioには解決策がある。ウェブスクレイピングの最先端技術で、ラグなく複数のウェブサイトを同時にスクレイピングできる。import.ioの最大の特徴は、スクレイピングされたデータを自動的にチェックし、定期的にQA監査を行うことができるツールであるということです。 

この機能は、NULL値や重複値がスクレイピングされるのを避けるために使用することができます。商品の詳細、ランキング、レビュー、Q&A、商品の在庫状況など、様々なデータタイプをスクレイピングできます。

7.データストリーマー

もしあなたがソーシャルメディア・マーケターなら、datastreamerはソーシャルメディア・ウェブサイトから多数の公開データをスクレイピングするのに最適なツールです。DataStreamerを使えば、非構造化データを単一のAPIで統合することができる。 

DataStreamerを使えば、1秒間に56,000以上のコンテンツと10,000以上のエンリッチメントをデータパイプラインに供給することができます。答えが欲しい質問に基づいてデータをフィルタリングし、集計することで、データをカスタマイズできます。 

8.代理人：

プロキシは実際のパイソンツールではないが、ウェブスクレイピングには必要である。前述したように、ウェブスクレイピングは慎重に行う必要がある。もしそうすれば、あなたのローカルIPアドレスをブロックする可能性が高い。それを防ぐために、プロキシはあなたのIPアドレスをマスクし、あなたをオンライン上で匿名にします。

ウェブスクレイピングに最適なプロキシサーバー

ProxyScrapeは、オンラインで最も人気があり、信頼性の高いプロキシプロバイダの1つです。3つのプロキシサービスは、専用のデータセンタープロキシサーバ、住宅プロキシサーバ、およびプレミアムプロキシサーバを含む。では、ウェブスクレイピングに最適なHTTPプロキシにはどのようなものが考えられるでしょうか？その質問に答える前に、それぞれのプロキシサーバーの特徴を見るのがベストである。

データセンター専用プロキシは、分析目的で様々なサーバーから大量のデータ（サイズ的に）をストリーミングするような高速オンライン作業に最適です。これは、組織が短時間で大量のデータを送信するために専用プロキシを選択する主な理由の1つです。

データセンター専用プロキシには、無制限の帯域幅と同時接続、簡単な通信のための専用HTTPプロキシ、より高いセキュリティのためのIP認証など、いくつかの特徴があります。99.9%のアップタイムで、専用データセンターはどのようなセッションでも常に動作しますので、ご安心ください。最後になりますが、ProxyScrape は優れたカスタマーサービスを提供しており、24～48営業時間以内に問題を解決するお手伝いをいたします。 

次に住宅用プロキシである。住宅用プロキシは、すべての一般消費者にとって頼りになるプロキシである。主な理由は、住宅用プロキシのIPアドレスがISPから提供されるIPアドレスに似ているからである。つまり、ターゲットサーバーからそのデータにアクセスする許可を得るのが通常より簡単になる。 

ProxyScrapeの住宅用プロキシのもう一つの特徴は、ローテーション機能です。ローテーションプロキシは、レジデンシャルプロキシが動的にあなたのIPアドレスを変更するため、ターゲットサーバがあなたがプロキシを使用しているかどうかをチェックすることが困難になるため、アカウントの永久BANを回避するのに役立ちます。 

それとは別に、住宅用プロキシの他の機能は次のとおりです。無制限の帯域幅、同時接続、専用のHTTP / sプロキシ、プロキシプール内の700万人以上のプロキシのため、いつでもセッションでプロキシ、より多くのセキュリティのためのユーザー名とパスワード認証、そして最後に、国のサーバーを変更する機能。ユーザー名認証に国コードを追加することで、ご希望のサーバーを選択できます。 

最後のものはプレミアムプロキシである。プレミアムプロキシはデータセンター専用プロキシと同じです。機能は変わりません。主な違いはアクセシビリティです。プレミアムプロキシでは、プロキシリスト（プロキシを含むリスト）はProxyScrape'のネットワーク上のすべてのユーザーが利用できるようになります。そのため、プレミアムプロキシはデータセンター専用プロキシよりも安価です。

では、ウェブスクレイピングに最適なHTTPプロキシは何か？答えは "住宅用プロキシ "である。理由は簡単だ。前述したように、レジデンシャルプロキシはローテーションプロキシであり、IPアドレスが一定期間にわたって動的に変更されるため、IPブロックを受けることなく、わずかな時間内に多くのリクエストを送信してサーバーをだますのに役立つ。 

次に、国によってプロキシサーバーを変更するのがベストでしょう。IP認証またはユーザー名とパスワードによる認証の最後に、その国のISO_CODEを追加するだけです。

お勧めの本

5つの簡単なステップでYouTubeのコメントをスクレイピング2023年にPythonを使ってメールアドレスをスクレイピングする

よくある質問

よくある質問

結論

ウェブスクレイピングは、データサイエンティストやアナリストにとって不可欠なツールである。これを使うことで、データサイエンティストはデータに対するより良い洞察を得ることができ、今日の世界の問題に対するより良い解決策を提供することができる。もしあなたがSEO/デジタルマーケターなら、Pythonウェブスクレイピングツールは必須だ。Pythonウェブスクレイピングツールは、多くの時間を節約し、何の困難もなく簡単に必要なデータを収集するのに役立ちます。この記事では、"トップ8ベストPythonウェブスクレイピングツール "に関する十分な情報を提供したいと考えています。

免責事項：この記事は厳密に学習するためのものです。適切なガイドラインに従わなければ、ウェブスクレイピングは違法となる可能性があります。この記事は、どのような形であれ、違法なスクレイピングをサポートするものではありません。