Scrapy + Scrapy Cloudで快適Pythonクロール+スクレイピングライフを送る - Gunosyデータ分析ブログ
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
Node.jsでスクレイピングするならば - プログラマでありたい
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
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