要約
pythonとWebスクレイピングを活用することで、ビジネスにおいて競合情報の収集やマーケティング調査など、重要な情報収集を自動化することができます。
また、スクレイピングしたデータを分析することで、新しいビジネス戦略の立案や改善にも活用することができます。
以下では、実際にWebスクレイピングを用いたビジネス活用例を紹介します。
詳細内容
例として、ある競合企業の商品価格を自動的に収集し、分析するスクリプトを紹介します。
具体的には、Amazon.co.jpで販売されている競合企業の製品の値段を取得し、その情報をCSVファイルに保存します。
このスクリプトには、Pythonライブラリの`BeautifulSoup`と`requests`を使用します。
`BeautifulSoup`はHTMLやXMLの解析に特化しており、`requests`はHTTP通信を処理するためのライブラリです。
“`python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv# 取得したい商品のURLを指定
url = “https://www.amazon.co.jp/競合企業の商品URL”# HTTPリクエストを送信してHTMLデータを取得
r = requests.get(url)
r.encoding = r.apparent_encoding# HTMLをパースして価格を取得
soup = BeautifulSoup(r.text, ‘html.parser’)
price = soup.find(‘span’, {‘id’: ‘priceblock_ourprice’}).get_text()# 価格をCSVファイルに保存
with open(‘price_data.csv’, mode=’a’, newline=”, encoding=’utf-8′) as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow([url, price])
“`まずは、取得したい競合企業の商品ページのURLを設定します。
次に、`requests`を使用して、そのURLへのHTTPリクエストを送信します。
取得したHTMLページはエンコーディングを設定して、変数`r`に保存されます。
その後、`BeautifulSoup`を使用してHTMLをパースし、価格の情報を取得します。
この例では、``タグ内の価格情報を取得しています。
最後に、取得した価格情報をCSVファイルに保存します。
ここでは、ファイル`price_data.csv`を追記モードで開き、URLと価格情報の組み合わせを1行ずつ書き込みます。
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