Webスクレイピングで実践的なデータ分析経験を積もう

はじめに

こんにちは！
僕は研究を行いながら、長期インターンでデータサイエンティストとして働く大学院生です！

学部時代から長期インターンを始め、現在まで４社経験してきました。
この経験から、プログラミングの学習を始めたばかりの人や、長期インターンを行う勇気が出ない人に、学習サポートやデータ分析の実績作り支援などを行わせてもらっています！

僕自身、プログラミングの習得や長期インターン探しに苦労したので、その経験をお伝えすることで、より多くの人が挫折せずデータサイエンティストになるまで成長して欲しいです！

以下でサポートを行なっているのでご興味ある方はご連絡ください！学生・社会人問わず専攻も問わずサポートいたします！

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今回はwebサイトから自動的にデータを収集する技術であるWebスクレイピングについて解説します。本記事では、Pythonを使ったWebスクレイピングの基本から応用までを学びます。

Webスクレイピングとは

Webスクレイピングは、ウェブサイトから情報を自動で取得するテクニックです。このプロセスでは、プログラム（スクリプト）を使ってウェブページにアクセスし、必要なデータを抽出・保存します。人がウェブブラウザを使って情報を手動で検索・コピーするのとは異なり、Webスクレイピングはこのプロセスを自動化し、大量のデータを迅速に収集できます。

従って、データサイエンティストとして新たなデータを取得したい時などにとても有効な技術です。有用なデータは分散しており、手動で集めるには時間がかかりすぎます。Webスクレイピングを使えば、関連する情報を自動で収集し、分析のためのデータベースを素早く構築できます。

Webスクレイピングの基本プロセス

1. ターゲットのWebページを特定する：収集したいデータが含まれるWebサイトを見つける
2. リクエスト送信：Webスクレイピングようのプログラムからウェブサーバーにリクエストを送り、ページのHTMLコンテンツを取得する
3. データの抽出：取得したHTMLから、必要な情報(テキスト、画像、リンクetc)を抽出する。このステップでは、HTMLの構造を解析し、特定のタグや属性に基づいてデータを識別する
4. データの保存：抽出したデータをデータベースやcsvファイルに保存する
   
   ※引用元：https://www.octoparse.jp/blog/web-scraping

開発環境の準備

Pythonのインストールに加えてrequests, beautifulsoup4, seleniumライブラリをセットアップする。

Requests

PythonでウェブサーバーにHTTPリクエストを送信するためのライブラリ。ウェブページのHTMLを取得します。

BeautifulSoup

HTMLとXMLファイルからデータを抽出するためのPythonライブラリ。取得したページから必要な情報を解析・抽出します。噛み砕いて説明すると、requestsで取得してきたHTMLから、自身が欲しいデータ(テキストや画像)のみに加工し、抽出するライブラリである。

Selenium

ブラウザを自動操作するツール。JavaScriptで動的にコンテンツが生成されるページや、ユーザー操作が必要なページのスクレイピングに適しています。
例えば、スクロールしないと追加のデータが表示されない場合や、続きのデータを見たい場合、ボタンを押下し別のページに遷移する必要がある場合などに有効である。

ライブラリのインストール方法

pipを利用して３つのライブラリはインストールできる。

pip install requests beautifulsoup4 selenium

Requestsを使った基本的なスクレイピング

Requestsは、PythonでHTTPリクエストを簡単に扱うことができるライブラリです。Webスクレイピングにおいては、特定のウェブページからHTMLコンテンツを取得するために使われます。このセクションでは、Requestsを使用して実際のウェブページのデータをスクレイピングする基本的な方法を説明し、具体的なコード例を示します。

Requestsの基本的な使用方法

Requestsを使ってウェブページからデータを取得するプロセスは非常にシンプルです。まず、目的のページのURLにリクエストを送信し、レスポンスとしてHTMLコンテンツを受け取ります。このHTMLコンテンツから必要なデータを抽出するためには、後工程でBeautifulSoupのようなパーサーを使用することが一般的ですが、ここではまずRequestsの使用に焦点を当てます。

実際のWebページをスクレイピングする例

以下のコード例では、実際のウェブサイトから情報を取得し、その内容を表示する方法を説明します。この例では、Pythonの公式ウェブサイトから最新のニュースを取得しています。

import requests

# Python公式ニュースページのURL
url = 'https://www.python.org/blogs/'

# Requestsを使用してURLからデータを取得
response = requests.get(url)

# 正常にページが取得できたか確認
if response.status_code == 200:
    print('OK')
else:
    print('Failed to retrieve the webpage')

このコードは、まずrequests.getを使ってPythonのブログページからHTMLを取得します。次に、response.states_codeを確かめることで、正確にページ取得できたかを確認します。

BeautifulSoupによるHTML解析

BeautifulSoupは、HTMLやXMLファイルからデータを抽出するためのPythonライブラリです。ウェブページのマークアップから情報を読み取り、解析する際に非常に役立ちます。このセクションでは、BeautifulSoupを使用してHTMLを解析し、特定のデータを抽出する方法について詳しく説明します。

BeautifulSoupの基本的な使用例

BeautifulSoupを使用するには、まずBeautifulSoupオブジェクトを作成します。これには、解析したいHTMLコンテンツと、使用するパーサーを指定します。一般的にはhtml.parserが使用されますが、他にもlxmlやhtml5libなどのパーサーが利用可能です。

続いて特定のタグを検索します。find()やfind_all()メソッドを使用して、HTML内の特定のタグを簡単に検索できます。

他にも、特定の属性を持つタグを検索することもできます。例えば、class属性がnews-itemの全ての<a>タグを検索するようにコードを書いてみます。

先ほどのRequestsの説明に利用したコードを上書きしていきます。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs

# Python公式ニュースページのURL
url = 'https://www.python.org/blogs/'

# Requestsを使用してURLからデータを取得
response = requests.get(url)

# 正常にページが取得できたか確認
if response.status_code == 200:
    print('OK')
    # BeautifulSoupオブジェクトの作成
    soup = bs(response.text, 'html.parser')
    # すべての<a>タグを検索
    links = soup.find_all('a')
    # 各リンクのテキストとURL（href属性）を表示
    for link in links:
        print(link.text, link['href'])
    # class属性がnews-itemの<a>タグを検索
    news_items = soup.find_all('a', class_='news-item')
    
    for item in news_items:
        print(item.text, item['href'])

else:
    print('Failed to retrieve the webpage')

BeautifulSoupによるHTML解析は、Webスクレイピングの基礎となるスキルです。このライブラリを使いこなせるようになると、インターネット上のあらゆる情報を自在に収集・解析することが可能になります。

Seleniumの活用

Seleniumは、ウェブブラウザの自動化を可能にするツールで、テスト自動化のために広く使われていますが、動的なコンテンツを含むウェブサイトからデータをスクレイピングする際にも非常に有用です。JavaScriptによって動的に生成されるコンテンツや、ユーザーのアクション（クリックやスクロールなど）を必要とするページの情報を取得する場合、Seleniumを使用すると良いでしょう。
動的なコンテンツとはSeleniumのライブラリ説明でも解説した通り、ボタンを押してページ遷移が必要だったり、スクロールすることで追加のデータを閲覧できる仕組みになっていたりするWebページを指す。

Seleniumの基本的な使用例

Seleniumを使用するには、まずSelenium WebDriverをセットアップする必要があります。WebDriverは、実際にブラウザを制御するためのもので、ChromeやFirefoxなど、様々なブラウザ用に提供されています。以下の例では、Google Chromeを使用します。

以下の例では、Wikipediaのメインページから「今日のできごと」のセクションをスクレイピングしてみましょう。このセクションは静的なコンテンツなので、BeautifulSoupでも取得可能ですが、Seleniumの使用例として利用します。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

# Selenium WebDriverのセットアップ
service = Service(ChromeDriverManager().install())
driver = webdriver.Chrome(service=service)

try:
    # Wikipediaのメインページにアクセス
    driver.get('https://en.wikipedia.org/wiki/Main_Page')

    # 「今日のできごと」セクションの取得
    # このIDはページによって異なる場合があるため、適宜調整が必要
    events = driver.find_element(By.ID, 'mp-otd')
    
    # セクションのテキストを表示
    print(events.text)

finally:
    # ブラウザを閉じる
    driver.quit()

このコードは、Wikipediaのメインページにアクセスし、「今日のできごと」セクションのテキスト内容を取得してコンソールに出力します。webdriver_managerを使用することで、ChromeDriverのバージョン管理とセットアップを自動化しています。

このようにSeleniumを活用することで、JavaScriptが多用された動的なウェブページからも効率的にデータを取得することが可能になります。

他にもボタンを押下するメソッドや画面をスクロールするメソッド、XPathというものを指定して、取得したい部分のデータを取得するなどの方法もありますので、より深く学習したい場合は調べてみてください。

実践的なスクレイピング+分析例

実際にWebページからデータを収集し、分析してみましょう。例えば、プロ野球選手の成績をスクレイピングにより取得し、KMeansクラスタリング分析を行うコードを以下に示します。

まずは、スクレイピングコードです。

scraping.ipynb

# 次のリンクから野球の成績データをスクレイピングする
# https://npb.jp/bis/2023/stats/bat_c.html
# 野球の成績データをスクレイピングして、CSVファイルに保存する

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import re

# データを取得する
url = 'https://npb.jp/bis/2023/stats/bat_c.html'
res = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser')

# データを抽出する
table = soup.findAll('table')[0]
rows = table.find_all('tr')[2:]
data = []
for row in rows:
    cols = row.find_all('td')
    cols = [ele.text.strip() for ele in cols]
    data.append(cols)
    
# データを整形する
columns = ['順位', '選手', 'チーム', '打率', '試合', '打席数', '打数', '得点', '安打', '二塁打', '三塁打', '本塁打', '塁打', '打点', '盗塁', '盗塁刺', '犠打', '犠飛', '四球', '故意四', '死球', '三振', '併殺打', '長打率', '出塁率']
    
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
df.to_csv('baseball.csv', index=False)
df.head()

続いてこの取得したデータを使ってKMeansクラスタリング分析を行います。
scikit-learnにあるKMeansにより分析を行います。

clustering.ipynb

#k-meansクラスタリングによって、baseball.csvのデータをクラスタリングする
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
from sklearn.cluster import KMeans

#データの読み込み 
data = pd.read_csv("baseball.csv")

#データの整形
data = data.dropna()
removed_data = data.drop(["順位", "選手", "チーム"], axis=1)

# K-meansクラスタリングを行う
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
kmeans.fit(removed_data)

# クラスタリングの結果を元のデータに追加する
data["クラスタ"] = kmeans.labels_
data.head()

以上がKMeansクラスタリングをスクレイピングデータに適用した分析例です。スクレイピング技術を習得すると、あなたの独自の分析をしやすくなり、実践的な分析経験を積むことができるようになるので、ぜひ習得してみてください。

さいごに

最後まで読んでいただきありがとうございました！
少しでもデータサイエンティストを目指す方の一助となればと思います。

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参考文献

• ウェブスクレイピングとは
  https://www.octoparse.jp/blog/web-scraping
• python + selenium入門
  https://qiita.com/studio_haneya/items/00ef4ad32b85163f95f1
• 図解！PythonのRequestsを徹底解説！
  https://ai-inter1.com/python-requests/
• 図解！Python BeautifulSoupの使い方を徹底解説！
  https://ai-inter1.com/beautifulsoup_1/