未経験者がPythonでスクレイピングを始める前に知っておくべき内容まとめ

Pythonを学習し始めた矢先、スクレイピングなる存在を知ったそこのあなた。奇遇ですね。筆者もその経路でスクレイピングを学びました（笑）

魅力的に見えるスクレイピングですが、実は違法と見なされる場合がある事をご存知でしたか。知らない間に法を犯していた！とならない為にも、Python歴7年の筆者が事前に知っておきたいスクレイピングに関する情報をまとめました。

最後まで見ていただければ、安全に、楽しく、強力にスクレイピングを実践するための情報を収集できます。では早速見ていきましょう。

スクレイピングとは

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を指します。また、それを行うプログラムを指して『スクレイパ』と呼ぶこともあります。

スクレイピングをすることで、ウェブサイト上に存在している、ありとあらゆる情報をローカル環境下に保存することが可能です。好きなウェブサイトがあっても、知らないうちに閉鎖されていてコンテンツの閲覧ができない！となる前に、スクレイピングを実施していればコンテンツが閲覧できなくなる可能性を回避できます。

スクレイピングと混同されがちな技術としてクローリングというものをご存知でしょうか。続いてご覧ください。

クローリングとの違い

クローリングとは、ウェブサイトのリンクをなぞって、ウェブページを巡回する技術を指します。また、それを行うプログラムを指して『クローラー』と呼ぶこともあります。

ご自身でブログを運営されている方ならご存知かもしれません。“記事を更新した際にGoogleのクローラーに巡回させないと、データベースにインデックスされない”という言葉の羅列を聞いたことのある人も多いでしょう。かの有名企業にも積極的に採用されている技術です。

ウェブサイト内を巡回して（クローリング）から、任意の情報を取得する（スクレイピング）という関係性について、それぞれ異なる技術であるという点も含めて認識しましょう。

スクレイピングは違法行為の可能性がある

ここまでスクレイピングとクローリングについてご紹介しました。しかし冒頭申し上げた通り、クローリングとスクレイピングには違法となる可能性があります。なぜ違法となる場合があるのでしょうか。それは著作権とサーバー負荷の観点から説明可能です。

まず、著作件について。詳細は他サイトの記事※1に譲るとして、概要だけ説明します。

※1スクレイピングは違法？3つの法律問題と対応策を弁護士が5分で解説

コンピュータによって情報を解析すること、もしくは翻訳（ここでは、取得した情報に新たに表現を加えること）以外の場合は著作権法に引っかかる可能性があります。言い換えると、取得した情報を営利目的で他人に譲渡する場合などは違法となります。その為、情報を販売する場合はスクレイピングしたものを、自分で分析した後に再構成する必要があります。取得結果をそのまま、はNGです。

サーバー負荷に関しては過去の判例（岡崎市立図書館事件もしくはLibrahack事件※2）を元に考えてみましょう。問題となったのはサーバーへのアクセス頻度でした。頻度の是非についてここで言及するつもりはありませんが、頻繁すぎるサーバーへのアクセスは、ときにDoS攻撃と見なされる可能性があります。DoS攻撃について詳細を知りたい方はこちら（他サイトの記事）を※3参照ください。

※2岡崎市立中央図書館事件 – ウィキペディア（Wikipedia）
※3Dos攻撃とDDos攻撃の違いとは？

つまり、クローリング/スクレイピングの頻度が高すぎると、サーバーへのDoS攻撃と見なされる可能性がある、ということです。アクセス先のサーバー許容負荷を知らないうちにクローラー/スクレイパをコピペして、URLのみ変更して実行すると・・・恐ろしいですね。事前にサーバーに関して情報を知る必要がありますよね。そこでウェブサイトにはrobots.txtが用意されている場合が多いです。
 

まずはrobots.txtの確認から

robots.txtというファイルには、クローラー/スクレイパに対して、どのURLにアクセスして良いか、してはいけないか、その頻度について等の情報が記載されています。例えば以下のrobots.txtについて見てみると、

例:　robots.txtに記載されている中身について

sitemap: http://example.com/sitemap.xml
User-agent　　 対象となるクローラーの種類
Disallow　　 クロールを禁止するパス
Allow 　　 クロールを許可するパス
Crawl-delay クロールする間隔（秒）
Sitemap サイトマップXMLのURL

などが挙げられます。ここで、Crawl-delayにはクロールの間隔が指定されている場合があり、クロールする場合はこの頻度を守る必要があります。

robots.txtは必ずウェブサイトのトップページに位置しています。使ったことがない人はいないサイトといえばWikipediaがありますね。Wikipediaにもrobots.txtは用意されています。アドレスバーにhttps://www.wikipedia.org/robots.txtを入力すれば閲覧可能です。

APIの提供有無を確認する

クローリング/スクレイピングをする前に、まずはAPIの提供有無を確認してみましょう。APIとはアプリケーション（自分の実行したいコト）と、プログラムを繋ぐ窓口のようなもので、Twitterなどでも公開されています。

例えばTwitterにて特定アカウントのツイートを取得したい場合、API経由で実装が可能です。これを自作のクローラー/スクレイパで実現することも可能ですが、API経由の場合、Twitter側がアクセス制限をかけているので、ユーザーが負荷を気にしすぎる必要はありません。

このように、APIが提供されている場合はAPIを使うことで、より安全にウェブサイトから任意の情報を取得可能となります。APIが存在していない場合に始めて自作のクローラー/スクレイパを実装しましょう。

Pythonでのスクレイピング実践方法

ここまでスクレイピングを始める前に必要な内容をまとめてきました。では、Pythonでスクレイピングを実践するためにはどうすれば良いのでしょうか。

ウェブに関する知識を全て身につけてからPythonでスクレイピングを実践することも、もちろん可能です。しかしせっかくPythonを学習しているのに遠回りしていては時間がもったいないですよね。そこで今回は有用なライブラリ、RequestsとBeautifulSoupについて簡単にご紹介します。

requests

指定したウェブサイトやウェブページのHTML/XML情報を取得します。Pythonには標準ライブラリであるurllib2がありますが、高機能故に少し使い勝手が悪いです。

Requestsの日本語公式を見てみると“人間のためのHTTP”と大げさに記述されています。記述はともかくとして非常に使い勝手が良く、URL文字列を指定することでHTMLの取得が可能です。ただし取得したHTMLには自分にとって必要ない情報が多く含まれています。

そこで活躍するのがBeautiful Soupです。

Beautiful Soup

Requestsで取得したHTMLやXMLから任意のデータを抽出するためのライブラリです。取得したてのHTMLは不必要な情報が大量に含まれています。その中から任意のタグ情報のみを抽出することが可能です。例えばとあるウェブサイトにアクセスし、お気に入りの画像を複数枚見つけ、その画像すべてが欲しいとします。Requestsを使ってHTMLを取得した後に、Beautiful Soupで成形し、IMGタグのsrcのみを抽出する・・・といったことも可能です。

このように2つのライブラリを組み合わせることによって、強力なスクレイパを自作することが可能です。

スクレイピングの効率的な学習方法

スクレイピングを使うことで、効率良くデータ収集できるのは事実です。しかし一方でスクレイピングを実践する為にはHTMLやHTTP等のウェブに関する知識を一定量必要とします。

Pythonを7年使ってきた筆者の経験から判断して、ウェブに関する知識を体系的に学ぶのは難しいです。なぜならネット上にはほとんどすべての情報が存在している一方で、自分にとって必要な知識が体系的にまとまっているものは存在していないからです。一人ひとり実現したいことが異なるので当然ですよね。

餅は餅屋ではありませんが、効率良く学習するためには、質問できる環境が大切です。自分の周りにウェブについて詳しい人がいる場合は、迷わず助言を求めましょう。1人で解決しようとするならば、膨大な時間が必要となってしまいます。

もし周りに詳しい人がいない場合は、プログラミングスクールに通うことをオススメします。プログラミングスクールは、必要な知識を体系的に学べるだけでなく、質問できる環境が整っており、その道のプロから的確な回答が返ってきます。効率良く学習するうえでこの上ない環境といえます。

スクールはどこがおすすめ？

Pythonを学習するのにおすすなプログラミングスクールをご紹介します。

.Pro(ドットプロ)

.Pro(ドットプロ)は少人数制で集中して学習できる通学型のプログラミングスクール^※です。最前線で活躍する現役クリエイターの講師陣が対面指導してくれます。座学や講義ベースのプログラミング授業だけではなく、月1回教室で開催される製作発表会やグループワークなど現場に近い環境で学習を進めます。なお、.Pro(ドットプロ)の教室は東京（渋谷区）の1箇所だけなので、関東圏に在住の方でないと難しいかもしれません。 ※オンラインコースもあり

.Pro(ドットプロ)では、リクルーティングスタッフによる就職・転職サポート、フリーランスや個人事業の開業支援などが受けられます。そのほか、6ヶ月間の受講期間後でも講師陣による学習サポートを受けられるので、もし転職活動中であっても心強いですよね。

公式サイト：.Pro(ドットプロ)|AI×Djangoコース

TechAcademy（テックアカデミー）

TechAcademy（テックアカデミー）はオンライン型のみのサービスです。オフラインでのサービスはありません。学習方法としては、web上にあるカリキュラムを読んで学習していきます。不明点があれば、Slackでのチャットサポートを利用することによって24時間以内に疑問を解決することができます。ただし、チャットでのサポートは午後15時から午後23時の間しか利用できないので、朝型の方にはあまり向いていないかもしれません。

TechAcademy（テックアカデミー）では、チャットサポート以外にも週2回のメンタリングというサービスもあり、現役エンジニアの方とビデオチャットで対話することができます。これにより、不明点を解決したり、学習の進め方について相談することも可能です。

公式サイト：TechAcademy（テックアカデミー）｜Pythonコース

DIVE INTO CODE（ダイブ イントゥ コード）

DIVE INTO CODE（ダイブ イントゥ コード）は、未経験からエンジニアを目指す社会人向けの通学型スクール（オンラインコースあり）です。本気でプログラミングを習得し将来に活かすことを考えている方にはおすすめのプログラミングスクールです。独自のオンライン教材による自主学習だけではなく、同期の受講生とともに行うペアプログラミングやGItを使ったチーム開発など、実際の現場を意識したカリキュラムが組まれています。ただし、教室が東京（渋谷区）の1箇所だけですので、通学コースを受講する場合は関東圏に在住の方でないと難しいかもしれません。

DIVE INTO CODE（ダイブ イントゥ コード）では、年齢制限がありません。未経験者の就業サポートに年齢制限を設けているプログラミングスクールも多いなか、DIVE INTO CODEでは、47歳未経験にしてデータサイエンティストへ転職した男性（機械学習エンジニアコース受講）や、フリーランスとして独立した女性（即戦力コース受講）もいます。

公式サイト：DIVE INTO CODE（ダイブ イントゥ コード）｜機械学習エンジニアコース

まとめ

ここまで、Pythonでのスクレイピングについて解説しました。スクレイピングを始める前に知っておかなければならない内容を紹介しました。

特に、違法行為にならないためにも事前のrobots.txtの確認やAPIの有無は確認しましょう。また、PythonでスクレイピングをするにあたってオススメのライブラリとしてrequestsとBeautiful Soupについてご紹介しました。この2つを組み合わせることで強力なスクレイパを自作可能です。

スクレイピングは魅力的な技術です。一方で幅広い知識が要求される分野でもあります。この記事がスクレイピングの広大な世界への足がかりになれば幸いです。

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