毎日同じような作業でこのように思っている人はいないでしょうか。 あ～毎日ネットにアクセスして、同じデータ収集するの面倒くさいなぁ こういう退屈な作業、自動でやってくれないかな でもプログラミングできないしなぁ。勉強すんのも面倒くさいなぁ。 そんな人に朗報です。今回は、プログラムをかけない人でも、ネットから情報を自動収集する方法をまとめます。 今回使うのは、Google Spreadsheetという、エクセルに似たWeb上のアプリケーションです。実はネット上の情報を自由に取得（スクレイピング）できるツールだとは知られていません。そんな裏の使い方を今回は説明したいと思います。

PythonによるWebスクレイピングの実践入門を書きたいと思います。 概論的なところは除いて、フィーリングで理解していくスタイルで行きたいと思います。 ※追記 本記事は少し難しいやり方をとっていますが、学習すると言う意味ではとても価値あるものだと思います。 本記事を読み終えた後はこちらのテクニック編をご覧になるとサクッと出来たりします。 Python Webスクレイピング テクニック集「取得できない値は無い」JavaScript対応 やること 最終的には「1時間ごとに日本経済新聞にアクセスを行いその時の日経平均株価をcsvに記録する」 プログラムを組んでみたいと思います。 注意 注意事項です。よく読みましょう。 岡崎市立中央図書館事件(Librahack事件) - Wikipedia Webスクレイピングの注意事項一覧 何を使うの？ 言語:Python 2.7.12 ライブラリ:urll

おはようございます。 裏技ってつけると急にワザップ感が出て、懐かしいですよね〜。 こないだ飲み会で同期とそんな話をしておりました。 本題 ログインが必要なWebサイトで画像を引っこ抜いて欲しいという依頼があり、スクリプトを書くかな〜と迷ったんですが、よく考えたらシェル芸だけで出来るな〜と思ったので共有したいと思います。 今回はデザイナーにGitHubのIssueに貼ってある画像200枚以上をzipで欲しいって言われたので、それを題材にします。 環境 Chrome curl grep egrep やり方 1. Chromeでおもむろにデベロッパーツールを開く Macなら Shift + Cmd + c等で開けます。 2. networkを選択する そのページのリクエストを見つける たぶん、一番上のはず。 3. 右クリックして、Copy as cURLを選択 今回の肝はこれで、ブラウザで送った

【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～Pythonスクレイピングpandasデータ分析 やりたいこと はてなブックマークで、Python記事を検索しトレンドを分析 はてなブックマークにSeleniumでログイン ブックマーク数をスクレイピング 時系列比較を行う バズるタイトルを分析 実装方法 詳しくは下記記事を参考にしてください。Pandasを利用したデータ分析まで載せています。 【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ 実装 from selenium import webdri

注：この猫ちゃん画像は昔私が撮影した猫ちゃんで、ネットから落とした画像ではありません 追記：現在このスクリプトは使用できないようです Yahoo画像検索の仕様が変わったらしく、2018/08/12 の時点でこのスクリプトは使用できないようです。仕様が変わると適用できなくなるのは、スクレイピングのスクリプトの宿命ですね。今のところ対応の予定はありません。申し訳ございません。 ネットから画像収集しようとしたら意外に大変だった 最近、以下で書いているように機械学習に興味津々だったりします。 機械学習やディープラーニングを試していると、やっぱり試したくなるのが、チュートリアルで使用しているデータセット以外のデータにも同じ手法が適用できるかどうかですね。 とりあえず画像をネットから収集しようかなと思い、googleの画像検索の結果を一つ一つ右クリックで落とし始めたのですが、どう考えても非人間的過ぎま

一般的なスクレイピング手法とその問題点 スクレイピングというと、HTTPクライアントライブラリを用いてHTML取得し、HTML/XMLパーサーで解析するというのが一般的だと思います。 この手法の場合、以下の場合にうまく処理できません。 ターゲットのページがJavaScriptにより動的にDOMを操作する場合 HTML/XMLパーサーが取得したHTMLを正しく解釈できない場合(正しくないHTMLでもブラウザはなんとか処理するが、パーサーライブラリは正確なHTMLでないと処理できないことがある) 特に問題になるのは前者でしょう。最近のWebサイトではJavaScriptでDOMを操作することは珍しくなくなってきています。SPAであればなおさら難しく、もはやこういった手法によるスクレイピングは不可能でしょう。 ヘッドレスブラウザによるスクレイピング 動的なDOMやパーサーがうまく解釈できないとい

- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ

はじめに こんにちは、データ分析部の久保 (@beatinaniwa) です。 今日は義務教育で教えても良いんじゃないかとよく思うWebクロールとスクレイピングの話です。 私自身、日頃は社内に蓄積されるニュース記事データや行動ログをSQLやPythonを使って取得・分析することが多いですが、Web上にある外部データを使って分析に役立てたいというシーンはままあります。 単独のページをガリガリスクレイピングしたいときなどは、下の1年半ぐらい前の会社アドベントカレンダーに書いたような方法でやっていけば良いんですが、いくつもの階層にわかれたニュースポータルサイトやグルメポータルサイトを効率よくクロール+スクレイピングするためには、それに適したツールを使うのがすごく便利です。 qiita.com そこでPython用スクレイピングフレームワークScrapyの登場です。 Scrapy | A Fast

昔、Rubyでクローラー/Webスクレイピングの本を書きました。今でもちょくちょくとスクレイピングのコードを書いたりはするのですが、実行基盤についてはサーバの運用管理が面倒くさいのでAWS Lambdaを使うことが多いです。そうなると、Lambdaは基本的にはRubyが使えないので、言語はPythonかNode.jsを利用することになります。Pythonもいいけど、今後のことを考えるとNode.js力を高めておきたいと考えています。ということで、Node.js縛りでスクレイピングの仕方です。 スクレイピング対象のページの種類 私の中の勝手な定義ですが、スクレイピングには3種類あります。 1. 静的サイト／JavaScript不要なページに関するスクレイピング 2. 対話型サイト／JavaScript不要なページに関するスクレイピング 3. JavaScript前提のページに関するスクレイピ

みなさん DBPedia をご存知でしょうか．DBPedia とは，Wikipedia から構造化データ (RDF) として情報を抽出するものです．DBPedia では Linked Data として情報が体系化されているので，Wikipedia 内の必要な情報を，非常に簡単に抽出することができます． 「◯◯ の情報を Wikipedia からスクレイピングして取ってきて…」みたいな話をよく耳にし，そんなのスクレイピングしなくても DBPedia 使えば一瞬なのに… と感じることが最近多々あるので，DBPedia の普及もかねて簡単にまとめてみることにしました．DBPedia なんて初めて聞いたという方は，ぜひチェックしてみて下さい． Linked Data の基本 Linked Data では，エンティティ，プロパティ，リテラル の 3 つを使って情報を表現します．エンティティは上図の

#この記事について Pythonとlxmlを使って、webスクレイピングでYahoo!ファイナンスから投資信託の基準価格を取得する方法を解説します。 [追記] Yahoo!ファイナンスからのデータスクレイピングは規約上禁止されているようなので、代わりの方法を利用ください。 Pythonでスクレイピング - 投信協会webから投資信託の基準価格を取得する ##環境 Windows10 x64 Python 2.7.11 lxml 3.5.0 ##変更履歴 2016/1/16 lxml.html.parse()にurlを直接渡すようにした。urllib2のimportを無くした。 url生成の際に引数をdictに取ってからformat()で展開するようにした。 forの回し方を変更 ElementTreeからXPathで取得した要素に.encode('utf-8')する処理をあらかじめmap(

2. 自己紹介 • 関根裕紀（せきね ひろのり） • アライドアーキテクツ株式会社 • ソフトウェア・エンジニア • マーケティングを支援するサービスの開発 • 新卒メンバー、若手メンバーの教育支援 • Twitter: @checkpoint 3. Pythonとの関わり • PyCon JP スタッフ (2014, 2015) • Pythonエンジニア養成読本（Web開発） • スピーカー • AWDD • LLDiver • PyCon JP 2014 • Phone Symposium Tokyo 2015

2015年8月末に、クローラー／スクレイピング本が2冊同時に発売です。Python版メインのものとJavaScript版メインのものです。なかなか市場のニーズ突いてきていますね。 実践 Webスクレイピング&クローリング-オープンデータ時代の収集・整形テクニック 作者: nezuq,東京スクラッパー(協力)出版社/メーカー: マイナビ発売日: 2015/08/28メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見るJS+Node.jsによるWebクローラー/ネットエージェント開発テクニック 作者: クジラ飛行机出版社/メーカー: ソシム発売日: 2015/08/31メディア: 単行本この商品を含むブログを見る 実践 Webスクレイピング&クローリング-オープンデータ時代の収集・整形テクニック 実践 Webスクレイピング&クローリング-オープンデータ時代の収集・整形テクニックは、Py

import.ioとは import.ioは、データ化したいページのURLを入力するだけで、自動でデータ箇所を判断して情報を集めてくれるスクレイピングサービスです。 無料で利用することができ、セットアップも、データ収集用のトレーニングなども必要ありません。 URLを入力して、ボタンを押すだけという簡単さから、誰にでも利用できるデータ収集ツールだと思います。 以下では、その簡単な使い方や、利用例などを紹介したいと思います。 定期的なサイトへのスクレイピングは相手サイトの負荷になるので、一日に何度も何度も同一サイトに使用するのはやめましょう。加えて、取得したデータを、そのまま何かに利用すると著作権違反になる恐れもあります。 基本的な使い方import.ioの最大の特徴は、使い方の簡単さです。 以下では、その使い方の例として、IKEAのソファー検索結果ページのデータを取得してみたいと思います。

Scraperとは Scraperは、WEBページ上の規則性のあるデータを手軽に取得することができるChrome拡張です。 例えば、テーブルデータや、Aリンクデータ、のような特定のHTML要素に入っている情報を、片っ端から取得してテーブルデータ化することができます。 また、その取得したデータをワンクリックでGoogleスプレッドシートに保存することができます。 テーブルデータのスクレイピングは以下の動画を見た方が分かりやすいかも。 以下では、その使い道などをいくつか考えてみました。 テーブルデータの取得最もオーソドックスな使い方と言えば、動画にも出てきたテーブルデータの取得です。 例えば、信長の野望の以下のような武将データテーブルがあったとします。 これを、以下のように選択して、Chromeの右クリックメニューから「Scrape similar（似たものをスクレイプ）」を選択します。 する

簡単なサンプルと解説を書いてみました． Yasuriでお手軽スクレイピング よろしければ使ってみてください＞＜ Yasuri とは Yasuri (鑢) は簡単にWebスクレイピングを行うための、"Mechanize" をサポートするライブラリです． Yasuriは、スクレイピングにおける、よくある処理を簡単に記述することができます． 例えば、 ページ内の複数のリンクを開いて、各ページをスクレイピングした結果をHashで取得する ページ内の複数のテキストをスクレイピングし、名前をつけてHashにする ページ内に繰り返し出現するテーブルをそれぞれスクレイピングして、配列として取得する ページネーションで提供される各ページのうち、上位3つだけを順にスクレイピングする これらを簡単に実装することができます． 例 require 'yasuri' require 'mechanize' # Nod

CapybaraとPhantomJS、Nokogiriを利用してのクローラー・スクレイピングの紹介です。 PhantomJSとは？ PhantomJSは、ヘッドレスブラウザと呼ばれるWebKitのエミュレータです。ヘッドレスブラウザとは、GUIではなくCUIから利用できるブラウザでプログラムから呼ばれます。UIのテストツールとしてSeleniumのようなサービスがあります。Seleniumはブラウザを直接操作するので、環境依存や動作が重いといった幾つかの問題点があります。そこでよく利用されるのがPhantomJSです。Seleniumに比べて、軽量というメリットがあります。RubyからPhantomJSを扱うライブラリとして、Poltergeistがあります。 Capybaraとは？ Capybaraは、WebシステムのUI層のテストをサポートするためのライブラリです。主にDSL機能とDr

2016-12-09追記 「Pythonクローリング&スクレイピング」という本を書きました！ Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログを見る これはクローラー／スクレイピング Advent Calendar 2014の7日目の記事です。 Pythonでクローリング・スクレイピングするにあたって、いろいろなライブラリがあるので一覧でまとめてみます。 以下の4つのカテゴリにわけて紹介します。 Webページを取得する Webページからデータを抜き出す Webページの自動操作 総合的なフレームワーク なんでこれが載ってないの？この説明はおかしい！などありましたらお気軽にお知らせください。なお、この記事はいろいろなライブラリを紹介することを目

話題のAWS Lambda Advent Calendar 2014の14日目です。クロスポストで、クローラー／スクレイピング Advent Calendar 2014の14日目でもあります。 re:Inventで発表されて以来、注目のLambdaです。サーバを用意しなくても、バッチを直接実行できるとあって、ユースケースを考えるだけで夢が広がります。今年はクローラー本を出したこともあって、Lambdaで作るクローラー／スクレイピングをテーマにします。 クローラー／スクレイピングとは？ Webクローラーは、Webサイトを巡回してデータを取得するプログラムです。スクレイピングは、取得したデータから目的の情報を抜き出すことを指します。一般的には、クローラーの中に、スクレイピングの機能を包含していることが多いです。また、特定のページだけ取得してデータを抜き出すことを、スクレイピングと呼ぶことが多い

クローラー／スクレイピングに関する話題ならなんでも誰でも OK な Advent Calendar です。 Webからどうやって情報を集めるか、いろいろな方法を共有しましょう。 例: 言語別のクローラー／スクレイピング方法 ノンプログラムで使えるサービス やっぱりExcel最高！！ 情報収集に関する注意点（著作権法、岡崎図書館事件）