Statistaによると、2021年の小売eコマースの売上高は全世界で4兆9000億米ドルに達した。これは大金であり、2025年には7兆米ドルの大台に達すると予測されている。ご想像の通り、Eコマースにおけるこの大きな収益ポテンシャルがあれば、競争は激しくなるに違いない。
Statistaによると、2021年の小売eコマースの売上高は全世界で4兆9000億米ドルに達した。これは大金であり、2025年には7兆米ドルの大台に達すると予測されている。ご想像の通り、Eコマースにおけるこの大きな収益ポテンシャルがあれば、競争は激しくなるに違いない。
したがって、この超競争的な雰囲気の中で生き残り、成功するためには、最新のトレンドに適応する必要がある。もしあなたが市場関係者なら、その第一歩は競合他社を分析することだ。この分析の重要な要素のひとつが価格である。競合他社の製品価格を比較することで、市場で最も競争力のある価格を提示することができます。
また、エンドユーザーであれば、どんな商品でも最安値を発見することができる。しかし、ここで本当に難しいのは、多くのeコマース・ウェブサイトがオンライン上に存在することだ。手作業で各ウェブサイトにアクセスし、すべての商品の価格をチェックすることは不可能だ。そこで、コンピュータ・コーディングの出番となる。Pythonのコードを使えば、ウェブサイトから情報を抽出することができる。これにより、ウェブサイトから価格をスクレイピングすることが簡単になります。
この記事では、Pythonを例にして、eコマースのウェブサイトから価格をスクレイピングする方法について説明します。
一番知りたい項目を自由にチェックしてください。
ステップ4：コードをループさせてより多くのデータを取得する：
ウェブ・スクレイピングは合法か？
ウェブサイトからの価格スクレイピングを扱う前に、ウェブスクレイピングの定義と法的要因について説明しなければならない。
Webスクレイピングは、Webデータ抽出とも呼ばれ、ボットを使って対象のWebサイトをクロールし、必要なデータを収集します。Webスクレイピング」と聞いて、まず思い浮かぶのは、Webスクレイピングは合法なのかという疑問ではないでしょうか。
この答えは、もう一つの質問にかかっている：「スクレイピングしたデータをどうするのか？表示される情報はすべて公共の消費物であるため、個人的な分析のために他のウェブサイトからデータを取得することは合法である。しかし、あなた自身の分析のために使用するデータが、何らかの形でデータの元の所有者に影響を与える場合、それは違法である。しかし2019年、米国の連邦裁判所は、ウェブスクレイピングはハッキング法に違反しないという 判決を下した。
要するに、データの元の所有者に影響を与えないようなウェブサイトからデータを抽出する練習をするのが常にベターなのだ。もうひとつ留意すべきことは、必要なものだけをスクレイピングすることだ。ウェブサイトから大量のデータをスクレイピングすると、ウェブサイトの帯域幅やパフォーマンスに影響を与える可能性が高い。その要素に目を光らせることが重要だ。
ウェブサイトがウェブスクレイピングを許可しているかどうかを確認する方法がわからない場合、それを行う方法があります：
Robot.txtファイルをチェック - この人間が読めるテキストファイルは、特定のウェブサイトからスクレイピングできるデータの量についての情報を提供します。ロボットテキストファイルは、何をスクレイピングし、何をスクレイピングしないかを識別するのに役立ちます。ウェブサイトの発行者によって、ロボットファイルのフォーマットは異なります。サイトマップファイル - サイトマップファイルは、ウェブページ、オーディオ、ビデオ、およびウェブサイトに関する他のファイルに関する必要な情報が含まれているファイルです。検索エンジンはこのファイルを読んで、より効率的にページをクロールします。ウェブサイトのサイズ - 前述の通り、大量のデータをクロールすることは、ウェブサイトの効率とスクレーパーの効率に影響する。ウェブサイトのサイズに注意しましょう。注意：ここで言うウェブサイトのサイズとは、利用可能なページ数のことである。利用規約の確認 - クロールしたいウェブサイトの利用規約を常に確認することをお勧めする。利用規約には、どの程度のデータをスクレイピングできるか、ウェブサイトで使用している技術など、ウェブスクレイピングに関する項目がある可能性が高い。
Pythonを使ってウェブサイトから価格をスクレイピングするには？
さて、あなたはウェブスクレイピングの基本的な理解と、ウェブスクレイピングの背後にある法的要因を持っているはずです。eコマースのウェブサイトからラップトップの価格を見つけるために、簡単なウェブスクレイパーを構築する方法を見てみよう。Python言語とJupyterノートブックを使ってスクレイパーを構築する。
Pythonを使ってウェブサイトから価格をスクレイピングする5つのステップ
ステップ 1: 必要なライブラリのインストール：
Pythonでは、"BeautifulSoup"というライブラリが他のウェブサイトからデータを収集し、ウェブサイトから価格をスクレイピングする。
BeautifulSoupとともに、"Pandas "と "requests "を使っている。 Pandasはデータフレームを作成し、高度なデータ分析を行うために使用され、 requestはウェブサイトからデータを要求するのに役立つHTTPライブラリである。これらのライブラリをpythonにインストールするには、以下のコードを使用する：
frombs4importBeautifuSoup
importrequests
importpandasaspd
importurllib.parseステップ2：ウェブデータの抽出：
この例では、より良い実践のために、ウェブサイト名は表示されません。上記のウェブスクレイピングの法的ガイドラインに従い、以下のステップを踏むことで、結果を得ることができる。ウェブサイトのアドレスを取得したら、それを変数に保存し、リクエストが受け入れられたかどうかをチェックすることができます。データを抽出するには、以下に示すパイソンコードに従ってください：
seed_url ='example.com/laptops'
response= requests.get(seed_url)#リクエストが 受け入れられたか どうかをチェックする
response.status_code# 200はOKステータスを示すコードで、リクエストが受け入れられたことを意味する
200status_codeは、リクエストを受け付けたかどうかの結果を示します。ここでは、status_ code '200' はリクエストが受け入れられたことを意味します。これでリクエストは受理された。次のステップはデータの解析です。
ステップ3：データの解析
構文解析とは、あるフォーマットを別のフォーマットに変換するプロセスです。この場合、HTMLの解析が行われ、データ(HTML)を内部フォーマット(python)に変換します。以下の画像は、BeautifulSoupライブラリを使用してデータを解析する処理を実行するためのpythonコードです：
soup= BeautifulSoup(response.content,'html.parser')ウェブページを解析することで、pythonは名前、タグ、価格、画像の詳細、ページレイアウトの詳細など、すべてのデータを取得します。
上述したように、我々の目的はeコマースサイトでノートパソコンの価格を見つけることである。この例で必要な情報は、ノートパソコンの名前とその価格である。それを見つけるには、スクラップしたいウェブページにアクセスする。ウェブページを右クリックし、"inspect option "を選択する。このような端末が表示されます：
ノートパソコンの名前、価格、コンテナにカーソルを合わせると、ハイライトされたオプションが表示されます。そうすると、ターミナルにハイライトされたdivコードが表示されます。そこからクラスの詳細を得ることができます。クラスの詳細を得たら、すべての情報を以下のパイソンコードに入力する。
results = soup.find_all('div', {'class':'item-container'})
len(results)
results[1]
#NECESSARY DATA:
#Name and Price of the item
Name_of_the_Item= soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text()
print(Name_of_the_Item)
price=soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text()
print(price)
ステップ4：コードをループさせてより多くのデータを取得する：
これでノートパソコン1台の価格がわかりました。もし10台のラップトップが必要ならどうする？forループで同じコードを使えば可能だ。forループを実行するPythonコードを以下に示す。
Name_of_the_item = []
Price_of_the_item = []
for soup in results:
try:
Name_of_the_item.append(soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text())
except:
Name_of_the_item.append('n/a')
try:
Price_of_the_item.append(soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text())
except:
Price_of_the_item.append('n/a')
print(Name_of_the_item)
print(Price_of_the_item)ステップ5：アウトプットの取得
さて、ウェブスクレイピングの全ステップが終わったところで、出力がどのように見えるか見てみよう。
ノートパソコンの名前
ノートパソコンの価格で：
これは可読形式ではない。可読形式、できればテーブル（データフレーム）形式に変換するには、pandasライブラリを使用します。このステップを実行するためのpythonコードを以下に示す。
#Creating a dataframe
product_details=pd.DataFrame({'Name': Name_of_the_item, 'Price':Price_of_the_item})
product_details.head(10)
これで読めるようになった。最後のステップは、分析のためにこのデータフレームをCSVファイルに保存することです。データフレームをCSV形式に保存するpythonコードを以下に示す。
product_details.to_csv("Web-scraping.csv")これを使えば、商品の価格に焦点を当てた簡単な競合分析を行うことができる。手作業で行う代わりに、pythonを使用した自動ウェブスクレイピングは効率的な方法で、多くの時間を節約できます。
ProxyScrape:
WebサイトがWebスクレイピングを許可しているかどうかをチェックする方法について前述したように、プロキシは問題をクリアするのに役立つ。
プロキシは、あなたのローカルIPアドレスを隠すのに役立ち、あなたがオンラインで匿名にすることができます。そうすることで、問題なくウェブサイトからデータをスクレイピングすることができます。 ProxyScrapeは、無料のプロキシだけでなく、プレミアムプロキシを取得するための最良の場所です。 ProxyScrape ：
- あなたの身元を隠し、ブロックされないようにします。
- すべてのOSで使用できる。
- ほとんどの最新ウェブ標準をサポート。
- ダウンロード制限なし。
- スクレーパーの効率を損なうことなく、ウェブスクレイピングを行うことができます。
- 99%のアップタイム保証。
よくある質問
よくある質問
1.ウェブスクレーパーは何をするのか？
2.ウェブサイトから価格をスクレイピングすることは合法ですか？
3.プロキシはウェブスクレイピングに役立ちますか？
結論
この記事では、pythonを使ってウェブサイトから価格をスクレイピングする方法を見てきた。ウェブスクレイピングはオンラインでデータを取得する効率的な方法です。キックスターターのほとんどは、多くの時間とリソースを費やすことなく、すべての倫理的なガイドラインに従って必要なデータを取得するためにWebスクレイピングを使用しています。専用のウェブスクレイピングツールは、価格や製品情報などの様々な情報のためにオンラインで利用可能です。ウェブスクレイピングツールの詳細については、こちらをご覧ください。
この記事は、"ウェブサイトから価格をスクレイピングする方法は？"という質問に答えるのに十分な情報を提供できたと思う。しかし、現実にはウェブサイトから価格をスクレイピングする明確な方法はありません。ウェブサイトから価格をスクレイピングするために専用のウェブスクレイピングツールを使用するか、ウェブサイトから価格をスクレイピングするために独自のパイソンスクリプトを作成することができます。いずれにせよ、時間を節約し、苦労することなく多くのデータを収集することができます。
重要なポイント
- Webスクレイピングは、多くの時間とリソースを費やすことなく、オンラインでデータを取得する効率的な方法です。
- ウェブスクレイピングのプロセスは、すべての倫理的ガイドラインに従って実行されるべきである。
- ウェブスクレイピングには、"BeautifulSoup "のようなPythonライブラリが使われる。
- プロキシを使うことで、干渉を受けずにウェブスクレイピングを行うことができる。
免責事項：この記事はあくまでも学習用です。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行為とみなされる可能性があります。この記事は、いかなる形であれ、違法なウェブ・スクレイピングを支持するものではありません。