概要
Pythonを活用したウェブスクレイピングを実際に使用している企業を紹介します。
この記事では、実際のPythonコードを交えて、ウェブスクレイピングをどのように活用しているかを解説していきます。
詳細内容
1. ScrapeHero
ScrapeHeroは、ウェブスクレイピングによって収集された大量のデータを処理することで、顧客が最新の市場傾向を理解し、ビジネス上の意思決定を支援するサービスです。
以下は、Pythonリクエストを使用してスクレイピングされた、Webサイトからテーブルの内容を収集するスクリプトの例です。
import requests
from bs4 import BeautifulSoupurl = 'https://docs.scrapehero.com/web-scraping-tutorial-sites/'
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
table = soup.find_all('table')[0]
rows = table.find_all('tr')[1:]for row in rows:
cols = row.find_all('td')
print(cols[0].get_text(), cols[1].get_text(), cols[2].get_text())
このコードでは、リクエストを行うために`requests`モジュールをインポートし、`BeautifulSoup`を使用してHTMLを解析します。
解析後に、特定の`table`要素を取得するために`soup.find_all`を使用し、`tr`および`td`要素を検索し、表示するために`print`ステートメントを使用しています。
2. DataHen
DataHenは、eコマース、不動産、医療、金融などの分野でウェブスクレイピングとデータ収集サービスを提供する企業です。
以下のコード例では、オフラインで実行されたスクリプトによってWebサイトからスクレイピングされたデータを取得し、Googleドライブに自動アップロードする方法を示しています。
import requests
import csv
import datetime
from google.colab import drive
# Google Driveに接続
drive.mount('/content/drive')
# 収集先のURLを定義
url = 'https://www.example.com'
# URLからデータを抽出し、CSVファイルに保存
r = requests.get(url)
filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") + '.csv'
with open(filename, mode='w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(['Name', 'Description'])
# スクレイピングして取得したデータをクロール
writer.writerow([name, description])
# Google Driveにファイルをアップロード
save_path = '/content/drive/My Drive/{0}'.format(filename)
wanted_file = drive.CreateFile({'title': filename})
wanted_file.Upload()
このコード例では、Google Colabで実行された場合、Googleドライブに接続します。
次に、ウェブサイトからデータを収集し、CSVファイルとして保存します。
そして、`drive.CreateFile()`を使用してファイルをアップロードし、Googleドライブに保存します。
3. ParseHub
ParseHubは、データ抽出とスクレイピングのためのデスクトップアプリケーションであり、非プログラマでもスクレイピングを行うことができるサービスです。
以下は、Pythonリクエストを使用してスクレイピングされた、Webサイトからテキストの内容を収集するスクリプトの例です。
import requests
url = 'http://example.com'
r = requests.get(url)
print(r.text)
このコード例では、リクエストを行うための`requests`モジュールを使用し、`get`メソッドを使用して、取得したウェブサイトのテキストコンテンツを表示しています。
この方法は、特定の要素だけでなく、ウェブサイト全体から情報を取得するためにも使用されます。
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