【Webスクレイピング超入門】2時間で基礎を完全マスター!PythonによるWebスクレイピング入門 連結版

python使い方

Pythonは、Webスクレイピングという人気のあるタスクを実行するための優れたツールです。Webスクレイピングは、Webサイトから情報を抽出して必要なデータを取得することを指します。本記事では、Pythonを使用したWebスクレイピングの基礎について詳しく解説していきます。

Pythonを使ったWebスクレイピングの魅力は、その柔軟性と効率性にあります。Pythonの豊富なライブラリとモジュールを活用することで、簡潔かつ効果的なスクレイピングコードを記述することができます。さらに、Pythonの使いやすさや豊富なドキュメンテーションも、初心者にとっては大きな利点です。

PythonによるWebスクレイピングの基本

Webスクレイピングとは?

Webスクレイピングは、Webサイトから情報を収集し、必要なデータを抽出する処理のことを指します。例えば、ニュースサイトから最新の記事の見出しや本文を取得したり、商品の価格やレビューを取得したりすることができます。Webスクレイピングを行うためには、Pythonの特定のライブラリやモジュールを使用します。

PythonのWebスクレイピングにおすすめのライブラリ

Pythonには、Webスクレイピングに役立つさまざまなライブラリが存在します。以下に、特におすすめのライブラリを紹介します。

  1. Requests:HTTPリクエストを送信し、Webページの情報を取得するためのライブラリです。シンプルで使いやすく、基本的なWebスクレイピングに適しています。
  2. Beautiful Soup:HTMLやXMLの解析に特化したライブラリで、Webページの要素を簡単に抽出することができます。柔軟なセレクター構文やパース機能を備えており、高度なスクレイピングにも対応しています。
  3. Selenium:ブラウザ自動化ツールであり、JavaScriptが動作するページや動的な要素を含むページのスクレイピングに適しています。ブラウザを制御して操作することができるため、ユーザーの操作を再現することも可能です。
  4. Pandas:データ解析や処理に特化したライブラリであり、スクレイピングしたデータを整理・分析する際に役立ちます。データのフィルタリングや集計、グラフの作成などが簡単に行えます。
  5. newspaper3k:新聞記事やブログ記事などの情報を簡単にスクレイピングするためのライブラリです。記事の本文や見出し、画像などを取得することができます。

これらのライブラリを組み合わせることで、効率的なWebスクレイピングプロジェクトを実現することができます。

PythonによるWebスクレイピングの手法

Pythonを使用したWebスクレイピングには、いくつかの一般的な手法があります。以下に、よく使用される手法を紹介します。

1. HTTPリクエストを送信してWebページを取得する

Webスクレイピングの最初のステップは、対象のWebページにHTTPリクエストを送信してページのHTMLデータを取得することです。Requestsライブラリを使用すると、簡単かつ効率的にHTTPリクエストを送信することができます。

import requests

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)

html_data = response.text

上記の例では、”https://example.com”というURLに対してGETリクエストを送信し、レスポンスとして返ってきたHTMLデータを取得しています。

2. Beautiful Soupを使用してデータを抽出する

取得したHTMLデータから特定の情報を抽出するためには、Beautiful Soupライブラリを使用します。Beautiful Soupを使うと、HTMLデータをパースし、要素や属性を指定してデータを抽出することができます。

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_data, "html.parser")

# 特定の要素を抽出する例
title = soup.find("h1").text
paragraphs = soup.find_all("p")

# 属性に基づいて要素を抽出する例
link = soup.find("a", href="https://example.com")

上記の例では、Beautiful Soupを使用してHTMLデータをパースし、h1要素のテキストやp要素のリスト、特定の属性を持つa要素を取得しています。

3. スクレイピングしたデータを加工・保存する

スクレイピングしたデータを必要に応じて加工・整形し、保存することも重要です。Pandasライブラリを使用すると、データの整理や分析が簡単に行えます。

import pandas as pd

# スクレイピングしたデータをデータフレームに変換する例
data = {
    "title": ["Title 1", "Title 2", "Title 3"],
    "description": ["Description 1", "Description 2", "Description 3"]
}

df = pd.DataFrame(data)

# データフレームをCSVファイルに保存する例
df.to_csv("data.csv", index=False)

上記の例では、スクレイピングしたデータをデータフレームに変換し、CSVファイルとして保存しています。

PythonによるWebスクレイピングの注意点

Pythonを使用したWebスクレイピングには、いくつかの注意点があります。以下に、特に重要なポイントを紹介します。

1. 利用規約や著作権に注意する

Webスクレイピングを行う際には、対象のWebサイトの利用規約や著作権に注意する必要があります。一部のWebサイトでは、スクレイピングを禁止している場合があります。また、スクレイピングしたデータを使用する際には、著作権法に違反しないように注意しましょう。

2. リクエストの頻度に配慮する

Webサイトへのリクエストは、過度に頻繁に行うとサーバーに負荷をかける可能性があります。そのため、適切なリクエスト間隔を設定し、サーバーへの負荷を最小限に抑えるようにしましょう。

3. ロボット排除規定に従う

Webサイトの管理者は、クローラーに対してアクセス制御を行うためのrobots.txtファイルを提供することがあります。スクレイピングを行う際には、このロボット排除規定を尊重し、適切にクローリングを行うようにしましょう。

まとめ

Pythonを使用したWebスクレイピングは、効率的で柔軟な方法でWebサイトから情報を抽出するための手法です。この記事では、Pythonを使ったWebスクレイピングの基礎について解説しました。Pythonの豊富なライブラリとモジュールを活用し、スクレイピングプロジェクトを効率的に実現しましょう。ただし、スクレイピングを行う際には利用規約や著作権に注意し、適切な方法でデータを取得・利用するよう心がけましょう。

【WEBスクレイピングで注意したい事】

  • Webスクレイピングは、Webサイトの構造や仕様の変更によって動作しなくなる可能性があります。定期的なテストとメンテナンスを行い、スクレイピングコードを最新の状態に保つことが重要です。
  • スクレイピングの対象となるWebサイトは、一部のサイトでスクレイピングを禁止している場合があります。利用規約やrobots.txtファイルを確認し、適切な方法でスクレイピングを行いましょう。
  • スクレイピングには時間がかかる場合があります。大量のデータを取得する際には、適切な待機時間や並列処理の導入など、効率的な方法を検討しましょう。
1:Python@グラマー2022.10.18(Tue)

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pythonニュース

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This is description

セクション 2. 演算子

  • 比較演算子– 比較演算子と、比較演算子を使用して 2 つの値を比較する方法を紹介します。
  • 論理演算子– 論理演算子を使用して複数の条件を組み合わせる方法を示します。

Python 比較演算子の概要

プログラミングでは、値を別の値と比較したいことがよくあります。これを行うには、比較演算子を使用します。

Python には、次の 6 つの比較演算子があります。

  • <( )未満
  • 以下 ( <=)
  • >( )より大きい
  • 以上 ( >=)
  • ==( )に等しい
  • !=( )と等しくない

これらの比較演算子は 2 つの値を比較し、ブール値Trueまたはを返しますFalse

また、これらの比較演算子を使用して、数値と文字列の両方を比較できます。

小なり演算子 (<)

より小さい演算子 (<) は 2 つの値を比較Trueし、左側の値が右側の値より小さい場合に戻ります。それ以外の場合は、次を返しますFalse

left_value < right_value
コード言語:  Python  ( python )

次の例では、Less Than ( <) 演算子を使用して 2 つの数値を比較しています。

>>> 10 < 20
True
>>> 30 < 20
False
コード言語:  Python  ( python )

数値で小なり演算子を使用すると、それは非常に明白です。

次の例では、より小さい演算子 ( <) を使用して 2 つの文字列を比較しています。

>>> 'apple' < 'orange'
True
>>> 'banana' < 'apple'
False
コード言語:  Python  ( python )

の文字がの文字の前にあるため、式'apple' < 'orange'は戻ります。Trueaappleoorange

同様に、文字は文字の後にあるため、が'banana' < 'apple'返されます。False'b''a'

次の例は、変数で小なり演算子を使用する方法を示しています。

>>> x = 10
>>> y = 20
>>> x < y
True
>>> y < x
False
コード言語:  Python  ( python )

以下演算子 (<=)

以下の演算子は、2 つの値を比較しTrue、左の値が右の値以下の場合に戻ります。それ以外の場合は、次を返しますFalse

left_value <= right_value
コード言語:  Python  ( python )

次の例は、以下の演算子を使用して 2 つの数値を比較する方法を示しています。

>>> 20 <= 20
True
>>> 10 <= 20
True
>>> 30 <= 30
True
コード言語:  Python  ( python )

次の例は、以下の演算子を使用して 2 つの変数の値を比較する方法を示しています。

>>> x = 10
>>> y = 20
>>> x <= y
True
>>> y <= x
False
コード言語:  Python  ( python )

大なり演算子 (>)

大なり演算子 ( ) は 2 つの値を比較し、左の値が右の値より大きい場合に>戻ります。Trueそれ以外の場合は、次を返しますFalse

left_value > right_value
コード言語:  Python  ( python )

この例では、大なり演算子 ( >) を使用して 2 つの数値を比較しています。

>>> 20 > 10
True
>>> 20 > 20
False
>>> 10 > 20
False
コード言語:  Python  ( python )

次の例では、大なり演算子 ( >) を使用して 2 つの文字列を比較しています。

>>> 'apple' > 'orange'
False
>>> 'orange' > 'apple'
True
コード言語:  Python  ( python )

以上演算子 ( >=)

より大きいか等しい演算子 ( ) は、2 つの値を比較し、左の値が右の値以上であるかどうか>=を返します。Trueそれ以外の場合は、次を返しますFalse

left_value >= right_value
コード言語:  Python  ( python )

次の例では、より大きいか等しい演算子を使用して 2 つの数値を比較しています。

>>> 20 >= 10
True
>>> 20 >= 20
True
>>> 10 >= 20
False
コード言語:  Python  ( python )

また、次の例では、より大きいか等しい演算子を使用して 2 つの文字列を比較しています。

>>> 'apple' >= 'apple'
True
>>> 'apple' >= 'orange'
False
>>> 'orange' >= 'apple'
True
コード言語:  Python  ( python )

等しい演算子 (==)

等号演算子 ( ==) は 2 つの値を比較Trueし、左の値が右の値と等しい場合に戻ります。それ以外の場合は、次を返しますFalse

left_value == right_value
コード言語:  Python  ( python )

次の例では、等号演算子 ( ==) を使用して 2 つの数値を比較しています。

>>> 20 == 10
False
>>> 20 == 20
True
コード言語:  Python  ( python )

次の例では、等号演算子 ( ==) を使用して 2 つの文字列を比較しています。

>>> 'apple' == 'apple'
True
>>> 'apple' == 'orange'
False
コード言語:  Python  ( python )

等しくない演算子 (!=)

不等号演算子 ( !=) は 2 つの値を比較Trueし、左の値が右の値と等しくない場合に戻ります。それ以外の場合は、 を返しますFalse

left_value != right_value
コード言語:  Python  ( python )

たとえば、次の例では、等しくない演算子を使用して 2 つの数値を比較しています。

>>> 20 != 20
False
>>> 20 != 10
True
コード言語:  Python  ( python )

次の例では、等しくない演算子を使用して 2 つの文字列を比較しています。

>>> 'apple' != 'apple'
False
>>> 'apple' != 'orange'
True
コード言語:  Python  ( python )

概要

  • 比較演算子は 2 つの値を比較し、ブール値または のいずれかを返しTrueますFalse
  • Python には 6 つの比較演算子があります: より小さい ( <)、以下 ( <=)、より大きい ( >)、より大きいか等しい ( >=)、等しい( )、等しく==ない ( !=) です。

Python 論理演算子の概要

場合によっては、複数の条件を同時にチェックしたい場合があります。これを行うには、論理演算子を使用します。

Python には 3 つの論理演算子があります。

  • and
  • or
  • not

andオペレーター_

and演算子は、2 つの条件が両方True同時に存在するかどうかをチェックします。

a and b
コード言語:  Python  ( python )

True両方の条件が の場合に返されますTrue。そしてFalse、条件aまたはのいずれかbがの場合に戻りますFalse

次の例では、演算子を使用して、数値andと比較する 2 つの条件を結合しています。price

>>> price = 9.99
>>> price > 9 and price < 10
True
コード言語:  Python  ( python )

結果はTruepriceが 9 より大きく 10 より小さいためです。

次の例では、が 10 を超えていないFalseため、値が返されます。price

>>> price > 10 and price < 20
False
コード言語:  Python  ( python )

この例では、条件price > 10が返さFalseれ、2 番目の条件price < 20が返されますTrue

次の表は、and2 つの条件を組み合わせた場合の演算子の結果を示しています。

a b aとb
真実 真実 真実
真実 間違い 間違い
間違い 間違い 間違い
間違い 真実 間違い

表からわかるように、条件aとは、両方の条件が に評価された場合にbのみ返されます。TrueTrue

or 演算子

andオペレーターと同様に、orオペレーターは複数の条件をチェックします。Trueただし、個々の条件のいずれかまたは両方が次の場合に戻りますTrue

a or b
コード言語:  Python  ( python )

次の表は、or2 つの条件を組み合わせた場合の演算子の結果を示しています。

a b a または b
真実 真実 真実
真実 間違い 真実
間違い 真実 真実
間違い 間違い 間違い

or演算子はFalse、両方の条件が の場合にのみ戻りますFalse

次の例は、or演算子の使用方法を示しています。

>>> price = 9.99
>>> price > 10 or price < 20
>>> True
コード言語:  Python  ( python )

この例では、が をprice < 20返すTrueため、式全体が を返しますTrue

False次の例では、両方の条件が に評価されるため、次の値が返されFalseます。

>>> price = 9.99
>>> price > 10 or price < 5
False
コード言語:  Python  ( python )

not 演算子

演算子は 1 つのnot条件に適用されます。そして、その条件の結果を反転させ、TrueとなりFalse、 とFalseなりTrueます。

not a
コード言語:  Python  ( python )

条件が の場合Truenot演算子は戻りますFalse。その逆も同様です。

次の表は、not演算子の結果を示しています。

a ではない
真実 間違い
間違い 真実

次の例では、not演算子を使用しています。price > 10返品以来Falsenot price > 10返品True:

>>> price = 9.99
>>> not price > 10
True
コード言語:  Python  ( python )

not演算子とand演算子を組み合わせた別の例を次に示します。

>>> not (price > 5 and price < 10)
False
コード言語:  Python  ( python )

この例では、Python は次の順序に基づいて条件を評価します。

  • まず、 に(price > 5 and price < 10)評価されTrueます。
  • 次に、 にnot True評価されFalseます。

これは、論理演算子の優先順位と呼ばれる重要な概念につながります。

論理演算子の優先順位

式に論理演算子を混在させると、Python は演算子の優先順位と呼ばれる順序でそれらを評価します。

notand、およびor演算子の優先順位を次に示します。

オペレーター 優先順位
いいえ 高い
中くらい
また 低い

これらの優先順位に基づいて、Python は優先順位が最も高い演算子のオペランドを最初にグループ化し、次に優先順位の低い演算子のオペランドをグループ化します。

式に同じ優先順位の複数の論理演算子がある場合、Python はそれらを左から右に評価します。

a or b and c 意味 a or (b and c)
a and b or c and d 意味 (a and b) or (c and d)
a and b and c or d 意味 ((a and b) and c) or d
not a and b or c 意味 ((not a) and b) or c

概要

  • 複数の条件を組み合わせるには、論理演算子を使用します。
  • andPython には、 、or、およびの3 つの論理演算子がありnotます。
  • 論理演算子の優先順位は、notand、の順orです。
8:Python@グラマー2022.10.18(Tue)

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10:Python@グラマー2022.10.18(Tue)

>>7 用いてもプログラム初心者を元に戻すことなどできません。パイソントリートメントにできるのはダメージの予防と補修であって、修復ではない。パイソンキレイなプログラム初心者になりたければ、余計なダメージを負わせないように予防に力を入れるべきなのです。パイソンノープー(お湯シャン)は不潔!?パイソンノープー(お湯シャン)って聞いたことありますか?

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