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スクレイピングと
Python
2015/11/22 関根裕紀
PyCon mini Hiroshima
自己紹介
• 関根裕紀(せきね ひろのり)
• 株式会社SQUEEZE
• Twitter: @checkpoint
業務でのPython
• ホームシェア(民泊)などの物件の管理、ま
たそれに伴う各種オペレーションを一元的に
管理するクラウドサービス を提供(Mister
Suite)
• 実際の業務ではDjango、Scrapyを使用
• エンジニア積極採用中!
Pythonとの関わり(1)
• PyCon JP 2014 スタッフ
• PyCon JP 2015 プログラムチーム副座長
• Pythonもくもく会(主催)
Pythonとの関わり(2)
• LLDiver
• PyCon JP 2014
• Phone Symposium Tokyo 2015
• PyCon mini Hiroshima (Today!!)
• Pythonエンジニア養成読本(共著)
アジェンダ
• Webスクレイピングとは?
• PythonでのWebスクレイピング
• Webスクレイピングのサンプル紹介
Webスクレイピングとは?
Webスクレイピングとは、WebサイトからWebページのHTMLデータを収
集して、特定のデータを抽出、整形し直すことである。
Webスクレイピングを行うことで、Webページを対象として、あたかも
Web APIを利用しているかのようにデータを効率的に取得・収集すること
が可能になる。用途の例としては、部分的にコンテンツを取り出して携帯
電話向けのコンテンツを生成したり、小見出しの一覧を生成したり、といっ
た使い方あある。Webスクレイピングは様々な手段で実現可能であるが、
PHPやPerlといったスクリプト言語を使用して行われることが多い。
( http://www.sophia-it.com/content/Webスクレイピング ) IT用語辞典より
Webスクレイピング
• WebサイトからHTMLのデータを収集
• 特定のデータを抽出、加工
• 抽出したデータを再利用
• クローリング + スクレイピング
クローリング
• 英語の意味は、[はう、ゆっくり進む]
• Webページのリンクの内容をたどる
• Webページの内容をダウンロードして収集
• クローラー、スパイダーと呼ばれる
スクレイピング
• 英語の意味は、[ 削ること ]
• ページの内容から必要な情報を抽出
用途
• 検索エンジン
• 価格比較
• 気象データの監視
• サイトの変更検出
• Webサイトの情報解析、研究(比較、分類、統計)
Webサービスを使用
• kimono ( https://www.kimonolabs.com/ )
• import.io ( https://import.io/ )
プログラミング
• wget, cURL
• Ruby ( Nokogiri、Mechanize)
• Perl(Web::Scraper)
Pythonでのスクレイピング
• 標準ライブラリ
• BeautifulSoup
• pyquery
• Scrapy
• その他
バッテリー付属言語
Python
標準ライブラリ
• Pythonの標準ライブラリはとても充実
• ネットワーク、正規表現、etc
• Pythonの処理系だけあれば良い
• 簡単なスクレイピングであれば十分実用的
サンプル
サンプル(requests版)
Beautiful Soup
• 2004年位から存在するライブラリ
• HTMLやXMLからデータを抽出して取得
• 最新バーションはBeautiful Soup 4系
• Python 2.7、Python 3.2に対応
サンプル
pyquery
• jQuery風にHTML/XML操作が可能
• パーサーにはlxmlを使用(高速)
• JQuery風のセレクタを利用できる
サンプル
Selenium
• Webブラウザのオートメーションツール
• 実際にブラウザを操作してコンテンツを取得
• PhantomJS(ヘッドレスブラウザ)と連携可
• JavaScript(Ajax)を利用しているサイトの
コンテンツも簡単に取得できる
サンプル
Scrapy
Scarpyは速くて、ハイレベルなスクレイピング
クローラーのフレームワーク。Webサイトのク
ロールと、構造化されたデータを取り出すのに
使用する。幅広い目的に使用できる。データマ
イニングから、モニタリング、自動テストなど
Scrapy
Scrapyの特徴
• クローリング、スクレイピングフレームワーク
• Djangoに影響されている(Middlewareなど)
• スクレイピングに必要な機能がそろっている
• ドキュメントが充実している
• Python2.7のみ対応(3にも対応するらしい)
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• ダウンロード、抽出、保存
• ダウンロードしたドキュメントのキャッシュ
• 強力なコマンドラインシェル
• Robots.txtのパース
• 非同期、並行ダウンロード(Twistedを使用)
• ドメイン、IPアドレス単位のクロール間隔調整
• エラー時のリトライ
• ログ出力
Scrapyのアーキテクチャ
https://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/architecture.html
コンポーネント
• Scrapy Engine
• Scheduler
• Downloader
• Spiders
• Item Pipeline
• Downloader middlewares
• Spider middlewares
Scrapy Engine
• コンポーネント間のデータフローを制御する
• 特定のアクションが発生したら、イベントを
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Spider
• ユーザーが作成するカスタムクラス
• 取得したいURL、抽出する項目を記述する
• ダウンロードしてコンテンツをスクレイピン
グして、Itemを作成する
Scheduler
• EngineからRequestを受け取り、スケジュー
リングする
Downloader
• 実際にWebページを取得する。
• Downloader middlewaresで処理を差し込む
事ができる。(キャッシュなど)
• Ajaxのコンテンツは、Seleniumでダウンロー
ドさせたりなど、処理の変更も可能。
Item Pipeline
• スパイダーによって抽出されたアイテムを出力
• データのクレンジング、検証
• 永続化(JSON、File、DB、Mail)など
開発手順
• Scrapyプロジェクトの作成
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プロジェクトの作成
$ scrapy startproject scrapy_sample
サンプル
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サンプル紹介
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• 20000円以内
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• requests (HttpClient)
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• SqlAlchemy ( O/R Mapper)
ライブラリ - Web
• Bottle ( Web Application Framework)
• Highcharts ( Graph Library)
• SqlAlchemy ( O/R Mapper)
Bottle
• 軽量なWebアプリケーションフレームワーク
• ルーティング
• テンプレートエンジン
• HTTPユーティリティ
• ビルトインのサーバー
HelloWorld
SQLAlchemy
• データベースやSQLに関連する機能を提供す
るライブラリ
• O/Rマッパーは提供される機能のうちの1つ
モデルの定義
レコード作成、検索
デモ
デモ
ソースコード(モデルの定義)
ソースコード(スクレイピング)
ソースコード(クローリング)
ソースコード(Web)
ソースコード(Web)
ソースコード(Web)
まとめ
• Pythonでスクレイピングを行う場合、色々な
アプローチがある。
• 標準のライブラリから、フレームワークまで
選択肢は沢山ある。
• 実際の要件に合わせて使用すれば良い。
参考資料
• http://scrapy.org ( Scrapy )
• http://www.slideshare.net/MasayukiIsobe/web-scraping-20140622isobe
• https://github.com/gawel/pyquery/ ( pyquery )
• http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/ ( BeautfulSoup )
• http://orangain.hatenablog.com/entry/scrapy
• http://akiniwa.hatenablog.jp/entry/2013/04/15/001411
• http://tokyoscrapper.connpass.com/ ( Webスクレイピング勉強会 )
• http://www.slideshare.net/nezuQ/web-36143026?ref=http://www.slideshare.net/
slideshow/embed_code/36143026
• http://qiita.com/nezuq/items/c5e827e1827e7cb29011( 注意事項 )
ご静聴ありがとうございました

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