要約
日本の企業でもPythonを活用した取り組みが増えています。
今回は、日本の大手ECサイトである「楽天市場」がPythonを活用した例を紹介します。
楽天市場では、Webサイト上での商品登録や管理などの機能でPythonを利用しています。
具体的には、商品登録画面に表示される項目や価格などの情報をスクレイピングして、Pythonでデータ整形を行い、データベースに登録するといったことが行われています。
このようにPythonを活用することで、効率化や正確性の向上などが期待されます。
詳細内容
楽天市場では、商品情報をWebサイト上で管理するためにPythonを利用しています。
具体的には、商品登録画面に表示される商品名、価格、在庫数、商品説明などの情報をスクレイピングして、Pythonでデータ整形を行い、データベースに登録するといったことが行われています。
まず、商品情報をスクレイピングするために、Pythonの「requests」モジュールを使用して、対象のWebサイトにアクセスします。
この際、サイトにログインする必要がある場合は、Pythonの「selenium」モジュールや「BeautifulSoup」モジュールなどを使用して、ログイン情報を自動的に入力することができます。
次に、スクレイピングした情報を整形するために、Pythonの「pandas」モジュールを使用します。
pandasは、テーブル形式のデータを扱うためのライブラリであり、スクレイピングした情報をデータフレームという形式に整形することができます。
また、データフレームに対して、列名の変更や欠損値の補完などの処理を行うことができます。
最後に、整形した情報をデータベースに登録するために、Pythonの「sqlalchemy」モジュールを使用します。
sqlalchemyは、PythonからSQLを操作するためのライブラリであり、データベースに接続したり、テーブルを作成したりすることができます。
また、pandasのデータフレームを直接データベースに書き込むこともできます。
以下に、具体的なコード例を示します。
ここでは、楽天市場からスクレイピングした商品情報をデータベースに登録する例を示します。
“`python
import requests
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine# 商品情報をスクレイピング
url = ‘https://example.com/products’
response = requests.get(url)
data = response.json()# スクレイピングした情報をデータフレームに変換
df = pd.DataFrame(data, columns=[‘product_name’, ‘price’, ‘stock’, ‘description’])
df = df.fillna(”) # 欠損値を空文字列に置換する# データベースに接続し、テーブルを作成してデータを登録
engine = create_engine(‘postgresql://username:password@hostname:port/database_name’)
df.to_sql(‘products’, engine, if_exists=’append’)
“`このように、Pythonを活用することでWebスクレイピングやデータ整形、データベース登録などの作業が自動化できます。
特に大量のデータを扱う場合や、複雑な処理を行う場合には、Pythonを利用することで作業の効率化や正確性の向上が期待できます。
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