ウェブスクレイピングの助けを借りて、あなたはYoutubeからデータを抽出し、そのデータから貴重な洞察を得ることによってあなたの組織に利益をもたらすことができます。Youtubeからデータを抽出することを学ぶとき、どのような種類のデータが欲しいかを知ることが重要である。例えば、あなたの作品に対する人々の反応を知りたいのであれば、コメント欄をスクレイピングしてユーザーの感情分析を行うことができる。同様に、動画の成功を追跡したい場合は、動画のパフォーマンスデータをスクレイピングすることができます。
Youtubeの動画をスクレイピングする方法を学ぶ前に、なぜ動画をスクレイピングする必要があるのかを学びましょう。
Youtubeのデータをスクレイピングする主な理由は以下の2つだ。
SeleniumとPythonを使ってYoutubeの動画データを抽出する方法を見てみよう。Seleniumはウェブブラウザを自動化するための有名なツールです。Seleniumを使ってウェブブラウザを自動化するためのPythonスクリプトを簡単にプログラムすることができます。
Seleniumは、選択したブラウザとインターフェイスするためのドライバを必要とします。例えば、Chromeは、スクレイピングを開始する前にインストールする必要があるChromeDriverを必要とします。
pipinstallseleniumdownloadsディレクトリに移動し、以下のようにする必要がある。
$ cdダウンロード
$ chromedriver_linux64.zip を解凍する。
$ mvchromedriver /usr/local/bin/Youtubeから特定のカテゴリのビデオID、タイトル、説明をスクレイピングします。スクレイピングできるカテゴリーは以下の通りです：
PandasやSeleniumのような必要なライブラリをインポートする必要がある。
fromseleniumimportwebdriver
importpandasaspd
fromselenium.webdriver.common.by import By
fromselenium.webdriver.support.uiimportWebDriverWait
fromselenium.webdriver.supportimportexpected_conditionsasECブラウザでYoutubeを開く必要がある。動画を検索したいカテゴリーを入力し、フィルターを "動画 "に設定する。検索に関連する動画が表示されます。URLをコピーしてください。
YoutubeからURLの内容を取得するようにドライバーを設定する必要がある。
driver =webdriver.Chrome()
driver.get("YOUR_LINK_HERE")以下のコードを使って、検索したアンカー・タグの "href "属性を取得することができる。
user_data = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="video-title"]')
リンク =[].
for i inuser_data：
links.append(i.get_attribute('href'))
print(len(links))以下の4つの列を持つデータフレームを作成する必要がある。
これらの列には、さまざまなカテゴリのビデオの詳細を保存することができます。
df= pd.DataFrame(columns = ['link','title','description','category'])Pythonの以下のコードを使って、Youtubeビデオの詳細をスクレイピングする。
wait = WebDriverWait(driver,10)
v_category ="CATEGORY_NAME"
for xin links：
driver.get(x)
v_id =x.strip('https://www.youtube.com/watch?v=')
v_title = wait.until(EC.presence_of_element_located(
(By.CSS_SELECTOR,"h1.title yt-formatted-string")).text
v_description = wait.until(EC.presence_of_element_located(
(By.CSS_SELECTOR,"div#description
yt-formatted-string")).text
df.loc[len(df)] = [v_id, v_title, v_description, v_category].ここだよ、
残りのカテゴリーについても同じ手順を踏む。4つの異なるデータフレームを用意し、それらを1つのデータフレームに統合します。こうすることで、最終的なデータフレームには、上記のすべてのカテゴリの動画の詳細が含まれるようになります。
frames = [df_travel, df_science, df_food, df_manufacturing].
df_copy = pd.concat(frames,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=True,keys=None,levels=None,names=None,verify_integrity=False,copy=True)Youtubeのプロキシは以下のような用途に使用できる：
住宅プロキシは、データセンター-プロキシに比べてYoutubeのための最高のプロキシです。データセンターのプロキシは簡単に検出され、使用中に多くのCaptchasに直面しなければならないからです。そのため、IPブロックやCaptchasを避けるために、住宅用プロキシはYoutube自動化に最適です。
Youtubeには何十億という貴重なデータが詰まっているのはご存知でしょう。あなたはこのデータを分析し、次のような多くのことを行うために使用することができます：
Youtubeのスクレイピングにはプロキシが必要だ。なぜなら、Youtubeは高度なサイバーセキュリティ技術を採用しており、1つのIPアドレスから複数のアイテムを購入しようとすると検出されるからです。検出を回避するには、インターネットトラフィックを複数のプロキシサーバーを経由して迂回させる必要がある。こうすることで、ネットワーク・トラフィックが異なるコンピューターから来ているように見せかけることができる。
プロキシはまた、Youtubeのボットを使って動画の視聴回数を増やしたり、Youtubeのランキングアルゴリズムを操作したり、広告からの収益を主張したりするマーケティング担当者の盾としても機能する。
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するので安心です。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。
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、そして最後には、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。
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。
Pythonを使ってYoutubeの動画をスクレイピングする方法を理解していただけたでしょうか。