はじめに
Webスクレイピングは、Webサイトから情報を引っ張ってくる技術です。
これが役立つシーンは多くあり、価格比較、データ分析、自動化などで活用できます。
Pythonはこの領域で人気があり、特にBeautifulSoup, Selenium, Scrapyはよく使われています。
しかし、これらはどう違い、どれを選定するのが最適なのでしょうか？
この記事では、Python初学者でも理解できるように、各ライブラリの特性を詳しく解説します。
各ライブラリの特性
BeautifulSoup
できること
Webページの「テキスト」や「画像」などを簡単に取ってこれます。
ユースケース
Webページがシンプルで、動きが少ない（例：ニュース記事、ブログなど）
初学者に優しいポイント
- コードが直感的で短い。
- エラーメッセージが親切で、何が問題かすぐにわかる。
サンプルコード
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
response = requests.get('https://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('title').text
print("ページタイトル:", title)Selenium
できること
ブラウザを操作して、人がクリックしたりスクロールするような動作を模倣できます。
ユースケース
Webページが動的で、ボタンをクリックしたりフォームに入力したりしないとデータが表示されない場合（例：ウェブショッピング、ログインが必要なサイト）
初学者に優しいポイント
画面を見ながらスクレイピングができるので、何をしているか直感的に理解しやすい。
サンプルコード
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://example.com')
title = driver.title
print("ページタイトル:", title)
driver.quit()Scrapy
できること
大量のウェブページから効率よくデータを引っ張ってこれます。より「プロ仕様」です。
ユースケース
複数のページから同じ形式のデータを一括で取得したい時（例：商品リスト、大量のプロフィールデータ）
初学者に優しいポイント
設定や拡張が豊富で、独自の機能を追加しやすい。
サンプルコード
import scrapy
class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'example'
start_urls = ['https://example.com']
def parse(self, response):
self.log(f'Visited {response.url}')
title = response.css('title::text').get()
print(f'ページタイトル: {title}')まとめ
- BeautifulSoup: シンプルな情報収集に最適。コードが短くて初学者向け。
- Selenium: 動的なページやユーザー操作を模倣する場合に使います。
- Scrapy: 大規模なデータ収集に向いていますが、設定が多いため初学者は少し敷居が高い。
初学者でも安心して手を出せるのはBeautifulSoupですが、プロジェクトの要件によってはSeleniumやScrapyが適している場合もあります。一つずつ試して、最も合ったツールを選んでください
コメント