Web スクレイピングは、Web サイトからデータを抽出するプロセスであり、広大なインターネットから情報を収集するための強力な技術として登場しました。このチュートリアルでは、Web スクレイピングに一般的に使用されるさまざまな Python ライブラリとモジュールを調査し、このタスクに Python 3 が推奨される理由を詳しく説明します。

Python Webスクレイピングに必須のパッケージとツール

最新バージョンの パイソン は、Web スクレイピング用に特別に設計された豊富なツールとライブラリのセットを提供し、これまで以上に簡単に Web から効率的かつ効果的にデータを取得できるようにします。

目次

• リクエストモジュール
• 美しいスープ ライブラリー
• セレン
• Lxml
• URLlibモジュール
• PyautoGUI
• スケジュール
• なぜ Python Web スクレイピングなのか?

リクエストモジュール

リクエスト ライブラリは、特定の URL に HTTP リクエストを送信し、応答を返すために使用されます。 Python リクエストには、リクエストとレスポンスの両方を管理するための機能が組み込まれています。

pip install requests>

例: リクエストの作成

Python リクエスト モジュールには、GET、POST、PUT、PATCH、または HEAD リクエストを使用して、指定された URI に HTTP リクエストを行うための組み込みメソッドがいくつかあります。 HTTP リクエストは、指定された URI からデータを取得するか、サーバーにデータをプッシュすることを目的としています。これは、クライアントとサーバー間の要求/応答プロトコルとして機能します。ここでは GET リクエストを使用します。の GETメソッド は、指定された URI を使用して指定されたサーバーから情報を取得するために使用されます。 GET メソッドは、エンコードされたユーザー情報をページ要求に追加して送信します。

import requests # Making a GET request r = requests.get('https://www.techcodeview.com) # check status code for response received # success code - 200 print(r) # print content of request print(r.content)>

出力

隠れたアプリを表示する

詳細については、こちらを参照してください。 Python リクエストのチュートリアル 。

美しいスープ ライブラリー

Beautiful Soup は、解析ツリーをガイド、検索、変更するためのいくつかの簡単なメソッドと Python フレーズを提供します。これは、ドキュメントを調べて必要なものを削除するためのツールキットです。アプリケーションを文書化するのに多くのコードは必要ありません。

Beautiful Soup は、受信レコードを Unicode に、送信フォームを UTF-8 に自動的に変換します。ドキュメントでエンコーディングが定義されておらず、Beautiful Soup がエンコーディングをキャッチできない場合を除き、エンコーディングについて考える必要はありません。その後、元のエンコーディングを選択するだけです。 Beautiful Soup は、LXML や HTML などの有名な Python パーサーの上に位置し、さまざまな解析戦略を試したり、速度と引き換えに柔軟性を確保したりできます。

pip install beautifulsoup4>

例

1. ライブラリのインポート: このコードは、HTTP リクエストを作成するためのリクエスト ライブラリと、HTML を解析するための bs4 ライブラリから BeautifulSoup クラスをインポートします。
2. GET リクエストの作成: GET リクエストを「https://www.techcodeview.com」に送信します。
3. ステータスコードの確認: 応答のステータス コード (通常、成功の場合は 200) が出力されます。
4. HTMLの解析 : 応答の HTML コンテンツは BeautifulSoup を使用して解析され、変数Soupに保存されます。
5. 整形された HTML を印刷する: 読みやすさと分析のために、解析された HTML コンテンツの整形されたバージョンが印刷されます。

import requests from bs4 import BeautifulSoup # Making a GET request r = requests.get('https://www.techcodeview.com) # check status code for response received # success code - 200 print(r) # Parsing the HTML soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser') print(soup.prettify())>

出力

クラスによる要素の検索

ここで、HTML コンテンツからいくつかの有用なデータを抽出したいと思います。スープ オブジェクトには、プログラムで抽出できる入れ子構造のすべてのデータが含まれています。スクレイピングしたい Web サイトには大量のテキストが含まれているため、これらのコンテンツをすべてスクレイピングしましょう。まず、スクレイピングする Web ページを調べてみましょう。

上の画像では、ページのすべてのコンテンツが、クラスentry-contentを持つdivの下にあることがわかります。 find クラスを使用します。このクラスは、指定された属性を持つ指定されたタグを検索します。私たちの場合、エントリコンテンツとしてクラスを持つすべての div が検索されます。

ページのコンテンツが

鬼ごっこ。次に、このクラスに存在するすべての p タグを見つける必要があります。使用できますすべてを見つける BeautifulSoup のクラス。

import requests from bs4 import BeautifulSoup # Making a GET request r = requests.get('https://www.techcodeview.com) # Parsing the HTML soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser') s = soup.find('div', class_='entry-content') content = s.find_all('p') print(content)>

出力：

詳細については、こちらを参照してください。 パイソンの美しいスープ 。

セレン

Selenium は、Web ブラウザの自動化に使用される人気のある Python モジュールです。これにより、開発者は Web ブラウザをプログラムで制御し、Web スクレイピング、自動テスト、Web アプリケーションの対話などのタスクを実行できるようになります。 Selenium は、Chrome、Firefox、Safari、Edge などのさまざまな Web ブラウザをサポートしており、ブラウザ自動化のための多用途ツールとなっています。

例 1: Firefoxの場合

この特定の例では、クエリ パラメータ geeksforgeeks を使用してブラウザを Google 検索ページに誘導しています。ブラウザーがこのページをロードすると、Selenium を使用してプログラムでページとの対話を続行できます。このインタラクションには、検索結果の抽出、リンクのクリック、ページからの特定のコンテンツのスクレイピングなどのタスクが含まれる場合があります。

# import webdriver  from selenium import webdriver # create webdriver object  driver = webdriver.Firefox() # get google.co.in  driver.get('https://google.co.in / search?q = geeksforgeeks')>

出力

例 2: Chrome の場合

1. Selenium ライブラリから Webdriver モジュールをインポートします。
2. Web ドライバー実行可能ファイルへのパスを指定します。ブラウザに適切なドライバーをダウンロードし、そのドライバーへのパスを指定する必要があります。この例では、Chrome ドライバーを使用しています。
3. webdriver.Chrome() を使用して Web ブラウザの新しいインスタンスを作成し、Chrome ドライバ実行可能ファイルへのパスを引数として渡します。
4. ブラウザ オブジェクトの get() メソッドを呼び出し、Web ページの URL を渡すことによって、Web ページに移動します。
5. Selenium が提供するさまざまな方法を使用して、Web ページから情報を抽出します。この例では、ブラウザ オブジェクトの title 属性を使用してページ タイトルを取得します。
6. 最後に、quit() メソッドを使用してブラウザを閉じます。

# importing necessary packages from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager # for holding the resultant list element_list = [] for page in range(1, 3, 1): page_url = 'https://webscraper.io/test-sites/e-commerce/static/computers/laptops?page=' + str(page) driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install()) driver.get(page_url) title = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, 'title') price = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, 'price') description = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, 'description') rating = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, 'ratings') for i in range(len(title)): element_list.append([title[i].text, price[i].text, description[i].text, rating[i].text]) print(element_list) #closing the driver driver.close()>

出力

ラテックスでテーブルを作成する

詳細については、こちらを参照してください。 Python セレン 。

Lxml

Python の lxml モジュールは、XML ドキュメントと HTML ドキュメントを処理するための強力なライブラリです。シンプルな Python API とともに、高性能の XML および HTML 解析機能を提供します。 lxml は、その速度、柔軟性、使いやすさにより、Python Web スクレイピングで広く使用されています。

配列Javaに追加

pip install lxml>

例

以下は、Python Web スクレイピングに lxml モジュールを使用する方法を示す簡単な例です。

1. HTTP リクエストを送信するための request モジュールとともに lxml から html モジュールをインポートします。
2. スクレイピングしたいWebサイトのURLを定義します。
3. request.get() 関数を使用して HTTP GET リクエストを Web サイトに送信し、ページの HTML コンテンツを取得します。
4. lxml の html.fromstring() 関数を使用して HTML コンテンツを解析し、HTML 要素ツリーを返します。
5. XPath 式を使用して、HTML ツリーから特定の要素を抽出します。この場合、すべてのテキスト コンテンツを抽出しています。 ページ上の (アンカー) 要素。
6. 抽出されたリンク タイトルを反復処理して出力します。

from lxml import html import requests # Define the URL of the website to scrape url = 'https://example.com' # Send an HTTP request to the website and retrieve the HTML content response = requests.get(url) # Parse the HTML content using lxml tree = html.fromstring(response.content) # Extract specific elements from the HTML tree using XPath # For example, let's extract the titles of all the links on the page link_titles = tree.xpath('//a/text()') # Print the extracted link titles for title in link_titles: print(title)>

More information...>

pip install urllib3>

import urllib.request # URL of the web page to fetch url = 'https://www.example.com' try: # Open the URL and read its content response = urllib.request.urlopen(url) # Read the content of the response data = response.read() # Decode the data (if it's in bytes) to a string html_content = data.decode('utf-8') # Print the HTML content of the web page print(html_content) except Exception as e: print('Error fetching URL:', e)>

pip3 install pyautogui>

import pyautogui # moves to (519,1060) in 1 sec pyautogui.moveTo(519, 1060, duration = 1) # simulates a click at the present  # mouse position  pyautogui.click() # moves to (1717,352) in 1 sec pyautogui.moveTo(1717, 352, duration = 1) # simulates a click at the present  # mouse position pyautogui.click()>

import schedule import time def func(): print('Geeksforgeeks') schedule.every(1).minutes.do(func) while True: schedule.run_pending() time.sleep(1)>