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【Python】Webスクレイピングの注意点を詳しく解説

2024/07/28に公開
Python
webスクレイピング
tech

1. はじめに

Webスクレイピングは、Webサイトからデータを自動的に抽出する技術で、多くの分野で有用です。しかし、適切に行わないと法的問題や技術的なトラブルを引き起こす可能性があります。この記事では、Pythonを使用したWebスクレイピングにおける注意点を詳しく解説します。

2. 法的な注意点

2.1 利用規約の確認

Webサイトの利用規約には、スクレイピングに関する規定が含まれていることがあります。スクレイピングを行う前に、必ず対象サイトの利用規約を確認し、スクレイピングが許可されているかを確認してください。

具体的な確認方法：

  1. 対象サイトのフッター部分に「利用規約」や「Terms of Service」などのリンクを探す。
  2. サイトマップページがある場合は、そこから利用規約ページを探す。
  3. サイト内検索機能がある場合は、「利用規約」や「Terms」などで検索する。

例：Amazonの場合

  1. ページ下部の「利用規約」リンクをクリック。
  2. 利用規約ページ内で「クローラー」「自動化されたツール」などのキーワードを探す。
  3. 以下のような記述がある場合、スクレイピングは禁止されていると判断できます：
    "当社の事前の書面による許可なしに、データマイニング、ロボット、クローラー、その他の自動化されたツールを使用してAmazonサービスにアクセスすることは禁止されています。"

2.2 著作権とデータの使用

スクレイピングで取得したデータには、著作権が存在する場合があります。取得したデータを商用利用する場合や公開する場合は、著作権法に違反しないよう注意が必要です。

2.3 プライバシーの保護

個人情報を含むデータをスクレイピングする場合、プライバシー保護の観点からも注意が必要です。個人情報を収集・利用する際は、適切な手続きを踏むことが求められます。

3. 技術的な注意点

3.1 サイトの負荷を考慮

短時間に大量のリクエストを送ると、対象サイトに過剰な負荷をかけることになります。これは、サイトの運営者にとって迷惑であり、場合によってはアクセス制限を受けることもあります。

対策

  • リクエストの間隔を設定: リクエスト間に適切な待機時間を設ける。
    import time
time.sleep(1)  # 1秒待機
  • ランダムな待機時間: リクエスト間の待機時間をランダムに設定する。
    import random
time.sleep(random.uniform(1, 3))  # 1〜3秒のランダムな待機

3.2 robots.txtの確認

robots.txtは、Webサイトの管理者がクローラーやボットに対して、サイトのどの部分にアクセスしてよいか、どの部分にアクセスしてはいけないかを指示するためのテキストファイルです。これは、サイトのルートディレクトリに配置されています。

簡単に言えば、robots.txtは「ボットさん、ここは見ていいよ、でもここは見ちゃダメだよ」というサイト管理者からの指示書のようなものです。

具体的な確認方法

  1. ブラウザのアドレスバーに、対象サイトのURLの後ろに /robots.txt を追加して Enter キーを押します。

例：

  1. 表示されたテキストファイルの内容を確認します。

例：Amazonのrobots.txtの一部

User-agent: *
Disallow: /search
Disallow: /gp/cart
Disallow: /gp/yourstore

この例では：

  • User-agent: * は全てのボットに対する指示を意味します。
  • Disallow: /search は /search ディレクトリへのアクセスを禁止しています。

スクレイピングを行う際は、このrobots.txtの指示に従い、Disallowされているパスにはアクセスしないようにしましょう。

3.3 ユーザーエージェントの設定

一部のサイトは、ユーザーエージェントを確認してスクレイピングをブロックすることがあります。適切なユーザーエージェントを設定することで、スクレイピングが成功しやすくなります。

例

import requests

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
response = requests.get('https://www.amazon.com', headers=headers)

3.4 ページの動的生成

JavaScriptで動的に生成されるコンテンツは、通常のリクエストでは取得できません。この場合、ヘッドレスブラウザ（例：Selenium）を使用して、JavaScriptを実行した後のページを取得する必要があります。

例

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.amazon.com')
html_content = driver.page_source
driver.quit()

4. データの整形と保存

4.1 データの整形

取得したデータは、そのままでは使いにくい場合があります。必要に応じてデータを整形し、利用しやすい形式に変換します。

例

import pandas as pd

data = {'title': titles, 'link': links}
df = pd.DataFrame(data)

4.2 データの保存

整形したデータは、適切な形式で保存します。CSVやJSON形式が一般的です。

例

df.to_csv('data.csv', index=False)

5. まとめ

Pythonを使用したWebスクレイピングの注意点について詳しく解説しました。スクレイピングは強力なツールですが、法的・技術的な注意点を遵守し、責任を持って使用することが重要です。Webサイトの所有者の権利を尊重し、適切な方法でデータを収集しましょう。

スクレイピングスキルを向上させるには、さまざまなWebサイトでの実践と、より高度なテクニックの学習が有効です。また、APIが利用可能な場合は、APIを優先的に使用することをおすすめします。

Citations:
[1] https://www.amazon.co.jp
[2] https://apps.apple.com/jp/app/amazon-ショッピングアプリ/id374254473
[3] https://www.aboutamazon.jp
[4] https://amazon-press.jp/Top-Navi/About-Amazon/Milestones.html
[5] https://www.youtube.com/channel/UCQJY-WTEcAdtDgRumET61wg/videos

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