はじめに この記事では、LangGraphとFirecrawlを使用して、企業のWebサイトから特定の情報を抽出するWebスクレインピングエージェントを構築する方法を紹介します。具体的には、企業のホームページから社長の名前を取得する方法を解説します。 参考にさせていただいた動画 この動画では特定のキーワードをホームページから取得していますが、今回は正規表現では取得できないより抽象的な情報を取得することに挑戦しました。 使用技術 LangGraph LangGraphは、AIエージェントを作るためのツールで、複雑な処理をいい感じに管理してくれる便利なフレームワークです。状態遷移グラフを使って、どの処理をどの順番でやるかを分かりやすく設計できます。 特徴: 処理の流れを図にして確認できる（Mermaid図対応） 条件分岐や並列処理ができて柔軟 タスクの状態を一括管理 本プロジェクトでの役割:

Pythonを使ってみよう～Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ～ 話題のPythonを使って学んでみましょう！ 今回はWebスクレイピングにトライし、その初歩を学びます。 Pythonの最初のバージョン(0.9)は、1991年に登場しました。C#の登場が2000年なので、Pythonの歴史は意外に古い印象です。本稿を執筆している2018年3月時点でのPythonのバージョンは3で、バージョン2とは、かなり仕様が異なります。本稿では、Python3を使用します。 さて、Pythonの特長は、簡潔な言語仕様と、学習のしやすさです。筆者は、これまでC++など、多くのコンピュータ言語を使用してきました。C++などに比べて、Pythonは同じことをするにも、少ないコード量で済み、また学習する時間も節約できます。何らかのコンピュータ言語をすでに使える人であれば、１日勉強すれば、ある程度、Pytho

web上の情報を抽出するスクレイピング技術ですが、いままでphantomJSで行っていましたが、chromeがヘッドレスブラウザに対応したとのことで、そのnodeライブラリであるpuppeteerで実践してみました。 環境構築 とりあえずお試しということで、dockerで構築しました。 構成はnode.jsのdockerイメージにpuppeteerを追加するかたちです。 下記2サイトの手順を大幅に参考にさせていただきました。 Docker コンテナ上で Puppeteer を動かす Puppeteer をDockerコンテナで利用する ディレクトリ構成はこんな感じ。 / ├ app/ │　└ script/ │　 └ app.js │　└ data/ ├ docker-compose.yml ├ Dockerfile └ Package.json FROM node:9.2.0 RUN a

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

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【プログラミング】初心者がPythonでウェブスクレイピングをするためのURL資料まとめ JavaScriptにPHPに覚えることが山ほどあるにもかかわらず、Pythonにも興味が湧いてきた…。どうやら、ウェブの情報をスクレイピング(自動収集)できる。これだけでもかなり魅力的だ。さらにAI化することもできるらしい…。 ということで2018年からPython生活もスタートするためにも資料URLを集めてみたよ…。 ❏Python(パイソン)は、汎用のプログラミング言語である。コードがシンプルで扱いやすく設計されており、C言語などに比べて、さまざまなプログラムを分かりやすく、少ないコード行数で書けるといった特徴がある ❏Pythonは、オランダ人のグイド・ヴァンロッサムが開発した。名前の由来は、イギリスのテレビ局 BBC が製作したコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』である。Pythonとい

こんにちは、メルカリのQA-SETチームで自動化をぶりぶりしている tadashi0713 です。 これまではモバイルアプリ・WebアプリのE2Eテストを中心に自動化をしていましたが、最近ではプロダクト部門・カスタマーサポート部門・コーポレート部門の業務自動化にも挑戦しています。 今回はSelenium WebDriver (以下 Selenium) を使って簡単にできるブラウザ作業自動化についてご紹介します。 10/25にGitHub JapanでLT発表した資料もありますので、合わせてご覧ください。 english-lt.connpass.com 意外と多い、ブラウザを使った繰り返し作業 社内の色々な職種・チームの方々とコミュニケーションをしていると、ブラウザを使った繰り返し作業が多く感じました。 例えば 社内で使用しているWebサービスのアカウントを社員に付与する Chartio(h

- 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

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。

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

photo credit: the local eye sore : man scraping illegal billboard, castro, san francisco (2014) via photopin (license) こんにちは。リスペクトの木村です。 今回は「スクレイピング」についての話題をお送りします。 スクレイピングとは ウェブスクレイピング（Web scraping）とは、ウェブサイトから情報を抽出するコンピュータソフトウェア技術のこと。ウェブ・クローラー(Web crawler) あるいはウェブ・スパイダー(Web spider)とも呼ばれる。 ウェブスクレイピング – Wikipediaより 要するに、「APIを利用せずにWebページのHTMLデータを収集して、データを抽出したり整形する技術」の事を指します。 収集方法も様々で、最近ではkimonoのようなサ

<?php // first.php require_once './vendor/autoload.php'; $client = new Goutte\Client(); $crawler = $client->request('GET', 'http://blog.asial.co.jp/'); // 抽出 $targetSelector = 'h2.lh1_2em'; // アシアルブログの見出しのセレクター $crawler->filter($target)->each(function ($node) { echo $node->text() . "\n"; }); ~/Sites/prac/goutte  php first.php 外部コンテンツをiframeサイズで拡大縮小させたり、固定幅コンテンツをウィンドウサイズでピッタリ表示させる方法 「Monaca for Hyb

キトー君で真性包茎対策ができてしまいます。 包皮を引っ張ることで矯正できてしまうんですよ。 包皮輪狭窄の方も皮を伸ばすことでだんだんと広がっていきます。 テレビや雑誌でも紹介され多くの方が悩みを解決していますのでおすすめです。 そんなキトー君なのですが本当に真性包茎・カントン包茎に効果があるのでしょうか？矯正できるのでしょうか、使い心地や評判が気になりませんか？そこで口コミを調べたら失敗談などの口コミが見つかりました。

<?php use Diggin\Scraper\Scraper; $scraper = new Scraper; $scraper->process( '#postlist li', array('postlist[]' => (new Scraper) ->process('//div[@itemprop="articleBody"]', 'articleBody', 'html') ->process('//div[@class="name"]/a', 'author_page', '@href', function($uri) { return $uri->toString();}) ->process('//ul["favlist"]//p[@class="fav"]', 'fav', 'raw', function($v) {return (int) $v;}) ) ); $r

新年あけましておめでとうございます。今年もボチボチやっていきます。 本稿ではPHP製のWebスクレイピングライブラリGoutteを紹介します。 Goutte（グット）とは Goutteは必要十分な機能を持ったWebスクレイピングライブラリです。そもそもWebスクレイピングというのは、外部Webページから必要なデータを取ってくるくらいの意味です。つまり、GoutteはWebスクレイピングを簡単に行う道具だと考えればいいでしょう。 具体的には、GoutteはWebクローラとHTMLパーサを組み合わせたようなものです。Cookieやフォームの扱いなどWebブラウザとしての機能は一通り揃っていますし、CSS風の要素指定もできるなど、機能面では他のライブラリと遜色ないように感じます。 さらに僕個人がGoutteに期待している点は、安定性とロングサポートです。Goutteは主要機能をSymfony2お

やっぱ jQuery 便利ですよ(*´・ω・)(・ω・｀*)ﾈｰ セレクタ使って jQuery でダカダカやってると、DOM とか正規表現でネチネチやるのがバカらしくなっちゃいます。 と日頃から思ってたりしてまして、サーバサイド JavaScript がメインストリームになって、jQuery でウェブアプリをコーディングできれば超ラクできるかもと期待しています。 で、先日サーバサイドJavaScriptとjQueryでスクレイピングという記事をうpったところ、やっぱ Rhino じゃなくて node.js がえーんよ(´･ω･｀)というコメントを頂きましたので、node.js と jQuery でサーバサイド JavaScript スクレイピングしてみることにしました。 今回は node.js ですので、単にスクレイピングする（コマンドラインから実行する）スクリプトだけじゃなくて、スクレイ