Webスクレイピングってよく耳にするけど、何のこと？ PythonでWebスクレイピングをする方法が知りたい！ 今割と界隈ではお熱であるWebスクレイピングですが、あなたは知っていますか？ Webスクレイピングとはウェブサイトから任意の情報を取得する技術です。スクレイピングができると、プログラマとしてもスキルの幅が広がりとても便利です。 ぼくも様々な方法でスクレイピングを行なっていますが、その技術のみで仕事も取れるくらい需要のあるスキルですので、是非マスターしてきましょう！ 今日は、

ようこそ(^^)/ 人生を豊かに生きるためには、健康とお金がとても大切と考える当サイトの管理人ぱんぱんぱぱです。 さて、株式投資を長く続けていると、だんだんと保有する株式数が増えてはきませんか？ 株式数が増えると、個別の値動きやイベントが把握できず、管理が困難になってしまいます。 現在管理人は、家族名義の証券口座を含めると、５つの証券口座を利用しています。 5つの証券口座で、60銘柄の単元株と16銘柄の端株を管理しています。 個人で76銘柄の管理は、無理です。 ぱんぱんぱぱ 頭の中はメダパニです！ 管理人の場合、NISAや株主優待を最大限に活用するため、家族名義で保有する銘柄が少なくありません。 ５つの口座で延べ104銘柄の管理は、破たん寸前です。 最近は、約定したことすら忘れてしまうことがあります。 www.panpanpapa.com たくさんの株式をリアルタイムで一元管理するにはどう

IT業界は変化が激しく、人気の言語も時代とともに移り変わっていきます。最新の情報を追い続けるのは簡単ではないので、「将来性のある言語はどれ？」「単価が高くて稼げる言語は？」と気になっている人も多いのではないのでしょうか。 本記事では、「レバテックフリーランス」に蓄積されたデータを元に、プログラミング言語別の月単価・案件数を集計しランキングを作成しました。ランキング上位の言語については、将来性や市場価値を上げるためのポイントなども紹介しています。今回のランキングデータを元に、今後の案件選びやスキルアップの参考にしてみてください。 最新版のランキングはこちら▼ 【1位はGoの87万円】プログラミング言語別単価ランキング｜2023年7月最新版 ※本記事の調査結果や画像を引用する際は【レバテックフリーランス調べ】とご記載ください。 レバテックフリーランスはITエンジニア専門の フリーランスエージェ

動画教材紹介私(清水 義孝)が作成したコース「PythonでWebスクレイピング・クローリングを極めよう！(Scrapy、Selenium編)」(Udemyへのリンク)が発売中！ 発売数３,６００本突破を記念して、５月８日まで６７%オフ(最安値)大セール中！！！ Pythonにおけるデータ型の定義(指定)方法変数名を付けた後に、通常は代入という変数に対して値を設定する処理をします。Pythonでは、その際に代入した値によって変数のデータ型（数値、文字列など、どのようなタイプのデータか）が決まります。 例えば変数testに対して文字列'abc'を代入すると、 変数testのデータ型はstr（文字列）になり、 一方で、変数testに対して整数6を代入すると、 変数testのデータ型はint（整数）になります。 Pythonにおけるデータ型の種類一覧Pythonの主なデータ型は以下になります。

Webには有意な情報が大量に存在しています。例えば、購入したい商品がある場合、ちょっと検索してみるだけで販売している店舗やサイト、おおよその価格や購入した人のレビューまで見ることが可能です。さらに応用することもでき、同じ商品を扱っているWebサイトを探して情報収集、比較することで、最安値や最速到着時期も知ることができるでしょう。継続的に情報を収集すれば、商品の人気の上昇/下降や底値までも知ることができます。 しかし、人間がわざわざWebサイトを巡り情報を集めるのは大変です。そこで、プログラムを使って自動的にWeb上に存在する情報を集めるスクレイピングといわれる技術が開発されました。スクレイピングの有意性は明らかで、サービスとして提供されるようになり活用が広まっています。利便性は非常に高く、用途も幅広いです。 一方で気になるのは、スクレイピングでWebサイトから情報を収集することに問題はない

現代では、多くの企業がAIなどの最新技術を導入し、データ活用の効率化は会社の行末を左右するまでになりました。データを収集する方法の一つとして、スクレイピングが挙げられます。 スクレイピングとは具体的にどんな技術を指すのか、どんなメリットがあるのかは、その名前からだけではわかりません。本記事では、スクレイピングの基礎知識や、具体的な活用場面、導入に際して注意するべきことを初心者向けに分かりやすく紹介します。 ▼更にデータ分析について詳しく知るには？ データ分析とは？分析手法や実施するメリットとおすすめのツールを紹介 ▼社内のデータをAI化するには？ ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり） スクレイピングの基礎知識 スクレイピングとは「データを収集しかつ目的に合わせて加工すること」を意味します。収集したデータとは、画像やWeb上の情報を指します。似たような言葉に「クローリン

WEBスクレイピングとは、WEBサイトから情報を自動的に取得し、必要に応じて、情報の加工などを行うことです。取得したデータは、ファイルやデータベースに保存します。 Pythonでは、newspaper3kというライブラリを利用して、非常に簡単にテキストデータをWEBサイトから自動的に取得することができます。 ニュースサイトやブログから、 自動的にデータを取得し保存したい。キーワードを取得して、トレンドを把握したい。自然言語処理を用いてサマリーだけを取得したい。という場合に利用すると便利です。 これを応用して、次のようなこともできます。 ニュースサイトのトップページに表示されている複数の記事を順に巡回し、ニュース記事やサマリー、キーワードをダウンロードし、後からまとめて読む。ブログ村やはてなブログなどのブログサイトや、個人ブログのトップページに表示されている複数の記事を順に巡回し、ブログ記事

最近、プログラミング言語Python（パイソン）の人気が高まっています。Pythonを使いこなせば、Excel操作やWeb操作からデータ分析まで、さまざまな作業を自動化することができ、DXを進める際に、必要な要素を兼ね備えていることが人気の理由の一つです。 今回は、Web上に存在するデータを自由自在に取得すること、いわゆる「スクレイピング」について実際にプログラミングを動作させながら体験をします。 スクレイピングを行い、自由自在にWeb上からデータを取得できれば、下記のような幅広い用途に使用することが可能です。 ・「デジタル・AIを使った新技術」など、新規事業のための情報収集を行う ・自社商品のマーケティングのために、競合他社の値段設定を収集する ・WEBからExcelなどへ、転記を行っている業務を自動化する 本セミナーでは「Pythonとは」という基本的な部分から、スクレイピングを行う際

Pythonはどんなプログラミング言語なの？ Pythonが扱えると、何ができるの？ 今後のPythonの将来性が気になる… 国内におけるIT人材不足の深刻化を背景に、ITエンジニアといったプログラミングスキルがある人材の需要は増し、他の職種に比べ高い報酬を設けるケースが増えてきました。 そんな現状から、プログラミングに関心を抱いている人も多いですよね。 なかでも「Python」は、国外を問わず人気が高いプログラミング言語の1つです。AI開発に活用できる汎用性や需要の高さから、就職・転職や副業を見据えた習得に適した言語といえます。 本記事では、Pythonというプログラミング言語の特徴を、できることや将来性も交えわかりやすく解説します。Pythonを扱う代表的な職種も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

※この記事にはプロモーションが含まれています。 Python初心者「Pythonのスキルを上げる良い方法はないかなぁ？」、「Udemyというオンラインサービスが良いと聞いたけれども、実際はどうだろうか？本当に役に立つのだろうか？」 この記事では、このような疑問にお答えします。 本記事の内容 Udemyの紹介となぜUdemyの講座がお勧めなのか Udemyの中でPythonのスキル向上に役立つ講座５選 初心者へおすすめのPython3入門講座 データ収集(Webスクレイピング)のおすすめ講座 データサイエンスのおすすめ講座 人工知能と機械学習のおすすめ講座 データ分析のおすすめ講座 Udemyの講座の購入方法 この記事を書いた人 清水 義孝「この記事を書いている私（清水 義孝）は、現在、グローバル企業でデータサイエンティストとして働いております。」 元々はJavaやWeb系システムのプログラ

クローリングとはプログラムがWebサイトを巡回すること まずは、クローリングの概要について解説します。 クローリングとは、Web領域でプログラムを使うことによってWebページの情報収集する手法のことです。泳法のひとつであるクロールのような這いつくばるイメージが由来となっています。新しいWebサイトを認識し、情報を取得するために使われる技術です。 クローリングを行うプログラムは「クローラー」、もしくは「スパイダー」と呼ばれます。クローラーが機能しているおかげで、検索エンジンにWebサイトの情報が送られ、ユーザーの検索意図に沿った検索結果が表示されるようになるのです。 以下では、クローラーについてのさらに詳しい情報や「クローラビリティ」という概念、同じような意味で使われる「スクレイピング」、クローリングするファイルの種類についてお話しします。 クローラーとは？検索エンジンにインデックスされる仕

Python実行環境をGUIで管理、「Anaconda Navigator」を活用する condaを使って環境を管理する方法のほかに、Anaconda Navigatorを使って環境を管理する方法もあります。Anaconda Navigatorの画面から、GUI操作でconda環境を作ってみましょう。 2022.11.18 古いPythonもバッチリ動く、「conda」で複数の実行環境を切り替え 「conda」は、Anacondaに同梱されている「パッケージ管理および環境管理システム」です。condaで作成した環境は、「conda環境」や「conda仮想環境」と呼ばれます。conda環境を複数作れば、複数のPythonの実行環境を切り替えながら使えます。 2022.11.17

Webスクレイピングとは？Webスクレイピングとは、Webサイトから大量の情報を自動的に抽出するソフトウェア技術のことです。 データの多くはHTML形式の非構造化データであり、スプレッドシートやデータベースの構造化データに変換することで様々なアプリケーションに利用することができます。 Webサイトから入手した情報を加工して新たな情報として生成されるため、手動でデータ収集を行う際に掛かる手間や時間の大幅な削減が見込めます。 Webスクレイピングの構成WebスクレイピングはWebクローラーとWebスクレーパーの２つの仕組みで構成されています。 WebクローラーWebクローラーでは、インターネット上でコンテンツのインデックスを作成、検索を行います。 一般的にはWebや特定のサイトを「クロール」してURLを発見し、Webスクレーパーに渡します。 WebスクレーパーWebスクレーパーとは、Webペー

Pythonで、NBAの試合結果をスクレイピングで取得し、LINEに通知するプログラムを作成してみました。 今回スクレイピングに使ったサイトは、Yahoo!さんが提供している スポーツナビ(sportsnavi) からNBAの試合情報を取得しましたので、参考にしてみてください。 コピペして使うもよし！ちょっと改良して使うも良しです！ では解説していきます。 こんな方におすすめ PythonでNBAの試合日程を自動で取得したい人！ Pythonで1円でも稼いでみたい人！ Pythonでスクレイピングの練習がしたい人！ スポーツナビから試合情報が取得できなくなった人！ from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver import ChromeOp

最近とても流行っているプログラミングサイトをいくつかお勧めします。プログラミングの効率を高め、よりよく独学に役立つと思います。 1.AtCoder AtCoderは、プログラミング初級者から上級者まで楽しめる、日本国内最大の競技プログラミングコンテストサイトです。オンラインで毎週開催プログラミングコンテストを開催しています。競技プログラミングを用いて、客観的に自分のスキルを計ることのできるサービスです。 【リンク】https://atcoder.jp/ 2.Paiza paizaラーニングは、オンラインでプログラミングしながらスキルアップできる、プログラミング入門学習コンテンツです。Paiza独自のシステムにより、面倒な環境構築が不要、Webブラウザがあれば5秒で学習が開始できます。わかりやすい1本3分の動画と豊富な演習問題で初心者〜中級者のプログラミング学習を支援します。 【リンク】ht

近年、スクレイピングは、リスト作成やデータ収集などにおいて役立つことから注目を集めています。とはいえ、スクレイピングについて、特徴や利用する際の注意点などについて詳しくない方も多いのではないでしょうか。スクレイピングをうまく活用することで、大量のデータ収集やCSVファイルにまとめる作業を効率化できます。ただし、マナーを守って正しく利用しなければ、法に抵触する可能性もあるので注意が必要です。そこで本記事では、スクレイピングを活用するメリットとデメリット・注意点について解説します。その上で、おすすめのスクレイピングツールを9つ紹介します。 スクレイピングツールを活用するメリット ​​ スクレイピングツールを活用するメリットは下記の2つです。 膨大なデータを効率的に抽出できる 自動化することで業務効率化が叶う それぞれ詳しく見ていきましょう。 膨大なデータを効率的に抽出できる インターネット上に