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Webページのスクレイピングと分析・可視化で使用したPython製WebクローラScrapyについて覚えたことについて記載する。 本記事はメモ程度の内容であり、情報の正確性については保証しない。必ず公式ドキュメントを参照すること。 サンプルコード サンプルコード1 import scrapy class QiitaCalendarSpider(scrapy.Spider): name = "qiita_calendar" allowed_domains = ["qiita.com"] start_urls = ["http://qiita.com/advent-calendar/2016/calendars"] custom_settings = { "DOWNLOAD_DELAY": 1, } def parse(self, response): for href in response
Pythonクローリング&スクレイピングを頂きました。ありがとうございます。まだざっとしか読んでいませんが、Pythonのクローラー本で一番バランスが良いのではないでしょうか? 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: Kindle版この商品を含むブログを見る 本書の内容 PythonでスクレイピングするのであればBeautiful Soup、クローラーフレームワークとしてはScrapyが定番です。この2つをしっかり抑えながら、ブラウザを操作するためのRoboBrowser、ブラウザ+JavaScriptに対処もできるSelenium+PhantomJS、PDFからのテキストの抽出など多岐に渡るテーマを扱っています。またデータ収集術だけではなく、分析を助けるた
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
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