Claudeを使ったウェブスクレイピング

2025年のClaudeを使ったウェブスクレイピング: データ抽出を簡単に自動化する

この記事では、Claudeを使用してウェブスクレイピングを行う方法を説明し、どのようにして生産性を向上させることができるかを示します。

ウェブスクレイピングとは？

ウェブスクレイピングは、ウェブサイトから情報を自動的に抽出するプロセスです。これには、テキスト、画像、商品リスト、価格などのスクレイピングが含まれます。スクレイピングは、BeautifulSoupやSeleniumなどの従来のツールを使用して行うことができますが、これらの方法ではパーサーの作成やIPブロッキング、CAPTCHA、サイト構造の変更などのさまざまな課題に対処するために多くの手作業が必要です。

Claudeは、データの抽出と解析を直接自動化することでこのプロセスを簡素化できます。複雑なパーサーを作成する時間を費やす代わりに、Claudeはウェブサイトの構造を理解し、HTMLコンテンツを解釈し、JSONのような構造化された形式でデータを返すことができます。

ウェブスクレイピングにClaudeを使用する理由

Claudeは、Anthropicによって開発された2025年の世界で最も先進的なAIモデルの1つです。Claudeをウェブスクレイピングのワークフローに統合することで、さまざまな利点を体験できます。

スピード: Claudeはウェブサイトを処理し、数分でデータを抽出できます。これは、手動でパーサーを作成したり、サイトの変更に対処したりするよりも大幅に速いです。
精度: Claudeはウェブページのコンテキストを理解し、必要なデータをより正確に抽出できます。また、複雑な構造も容易に処理します。
柔軟性: Claudeは、従来のスクレイピングツールが苦手とする動的に読み込まれるコンテンツを含む、さまざまな複雑さのウェブサイトを処理できます。
コスト効率: データ抽出プロセスを自動化することで、手動介入の必要が減り、よりコスト効率の良いソリューションになります。

Claudeの使い始め方

Claudeをウェブスクレイピングに使用する最初のステップは、Anthropic APIにアクセスすることです。Anthropicにアカウントを作成し、APIキーを生成する必要があります。以下の手順で行えます。

Anthropicアカウントを作成: Anthropicのウェブサイトにアクセスし、メールアドレスまたはGoogleアカウントを使用してサインアップします。
APIキーを取得: アカウントを作成したら、「API Keys」セクションに移動し、APIキーを生成して、安全に保管します。

APIキーを手に入れたら、Python環境にClaudeを統合できます。

PythonでのClaudeの設定

まず、Pythonにanthropicパッケージをインストールします。以下のコマンドを使用して行えます。

pip install anthropic

インストールが完了したら、APIキーを使用してClaudeクライアントを設定します。

import anthropic

ANTHROPIC_API_KEY = "YOUR-ANTHROPIC-API-KEY"  # Set up the client
client = anthropic.Anthropic(api_key=ANTHROPIC_API_KEY)

Claudeを使ったデータ抽出

Claudeを使用したウェブスクレイピングの核心は、extract_with_claude関数を使用することです。この関数は、ウェブページのHTMLコンテンツをClaudeに送信して処理します。これがどのように機能するか見てみましょう。

HTMLをClaudeに送信: requestsライブラリを使用してページのHTMLコンテンツを取得し、それをClaudeに渡します。
HTMLの解析: ClaudeはHTMLを分析し、JSONのような形式で構造化されたデータを返します。

以下は、Claudeを使用してサンプルウェブサイトをスクレイピングする方法の例です。

import requests
import anthropic

# URL of the website to scrape
TARGET_URL = "https://quotes.toscrape.com"

# Send request to the website
response = requests.get(TARGET_URL)

# Extract data using Claude
def extract_with_claude(response):
    message = client.messages.create(
        model="claude-3–5-haiku-20241022",
        max_tokens=2048,
        messages=[{"role": "user", "content": f"Hello, please parse this chunk of the HTML page and convert it to JSON: {response.text}"}]
    )
    text = message.to_dict()["content"][0]["text"]
    return text

# Print the extracted data
print(extract_with_claude(response))

この関数は、ページのHTMLをClaudeに送信し、コンテンツをJSONにパースするようリクエストします。モデルはHTMLを処理し、データを抽出して構造化された形式で返します。

Claudeの応答の理解

Claudeは抽出したデータをJSONのような形式で返すため、扱いやすくなっています。たとえば、ウェブサイトから引用をスクレイピングする場合、Claudeは次のようなデータを返すことがあります。

{"quotes": [{"text": "The world as we have created it is a process of our thinking.","author": "Albert Einstein","tags": ["change", "deep-thoughts", "thinking", "world"]},{"text": "It is our choices, Harry, that show what we truly are, far more than our abilities.","author": "J.K. Rowling","tags": ["abilities", "choices"]}]}

Claudeが引用、著者、および関連するタグをクリーンなJSON形式で抽出している様子がわかります。これにより、スクリプト内でデータを処理し、後で使用するために保存することがはるかに簡単になります。

Claudeの応答からJSONを抽出する

ClaudeはJSONのように見えるテキスト文字列でデータを返しますが、実際のJSONを応答から抽出する必要があります。これは正規表現を使用して行うことができます。以下は、Claudeの出力からJSONを抽出する簡単な方法です。

import re
import json

def pull_json_data(claude_text):
    # Use regex to find the JSON block within the response text
    json_match = re.search(r"```json\n(.*?)\n```", claude_text, re.DOTALL)
    if json_match:
        # Extract and return the JSON
        return json.loads(json_match.group(1))
    else:
        print("Could not find JSON in the response.")
        return None

大きなウェブページの処理

大きなウェブページをスクレイピングする際の一つの課題は、それがClaudeのトークン制限を超える可能性があることです。Claudeには200,000+トークンの制限があり、これはおおよそ400,000文字に相当します。ページがこれよりも大きい場合は、コンテンツをClaudeに送信する前に小さなチャンクに分割する必要があります。

Get Data Journalのストーリーをあなたの受信箱に

このライターからの更新を受け取るために、Mediumに無料で参加してください。

大きなページを小さなチャンクに分割する方法は次のとおりです。

def chunk_text(text, max_tokens):
    """Split the text into chunks based on token limit."""
    chunks = []
    while text:
        # Estimate tokens (1 token ≈ 4 characters)
        current_chunk = text[:max_tokens * 4]
        chunks.append(current_chunk)
        text = text[len(current_chunk):]
    return chunks

この関数は、Claudeがトークン制限を超えずに処理できるように、テキストを小さなチャンクに分割します。

プロキシを使用したウェブスクレイピング

AmazonやWalmartのような一部のウェブサイトは、非ブラウザトラフィックからのリクエストをブロックする可能性があります。これを回避するために、Bright Dataのようなプロキシプロバイダーを使用して、リクエストが実際のユーザーからのものであるかのように見せることができます。

以下は、ウェブスクレイピングのためにClaudeとBright Dataを使用する方法の例です。

import requests

# Set up your proxy credentials
PROXY_URL = "http://brd-customer-<YOUR-USERNAME>-zone-<YOUR-ZONE-NAME>:<YOUR-PASSWORD>@brd.superproxy.io:33335"

# Send request using proxy
response = requests.get(TARGET_URL, proxies={"http": PROXY_URL, "https": PROXY_URL})

# Extract data using Claude
json_data = extract_with_claude(response)

動的ページのためのSeleniumとのClaudeの統合

今日の多くのウェブサイトは、JavaScriptを使用してコンテンツを動的に読み込みます。これらのサイトをスクレイピングするには、Seleniumのようなブラウザ自動化ツールを使用できます。ページソースを取得したら、それをClaudeに渡して処理させることができます。

以下は、SeleniumとClaudeを統合する方法です。

from selenium import webdriver

# Set up Selenium WebDriver
driver = webdriver.Chrome()

# Navigate to the page
driver.get(TARGET_URL)

# Get the page source
page_source = driver.page_source

# Extract data using Claude
json_data = extract_with_claude(page_source)

スクレイピングしたデータの保存

Claudeを使用してデータを抽出したら、後で使用するためにJSONファイルなどのファイルに保存できます。

import json

# Save the extracted data to a file
with open("output.json", "w") as file:
    json.dump(json_data, file, indent=4)

結論

Claudeは、ウェブスクレイピングタスクを自動化するための強力なソリューションを提供します。これにより、時間を節約し、精度を向上させ、複雑なウェブサイトを簡単に扱うことができます。静的ページ、動的に読み込まれるコンテンツ、大規模なデータセットをスクレイピングする場合でも、Claudeはプロセス全体を簡素化します。ClaudeをPython、プロキシ、およびSeleniumなどのツールと統合することで、最小限の手動作業で効率的かつスケーラブルなウェブスクレイパーを構築できます。

ウェブスクレイピングが多くの業界にとってますます重要になる中、ClaudeのようなAIモデルは、ウェブからデータを収集し処理する方法を革新し続けるでしょう。ウェブスクレイピングの未来は、AIによって実現されています。