３章： WebスクレイピングとAPI

2023.02.23

WebスクレイピングとAPIの概要

WebスクレイピングとAPIは、Web上のデータを取得するための手段です。

Webスクレイピングは、Webページから必要な情報を抽出するための技術で、通常はHTMLやXMLといった言語を使用してWebページが構築されている場合に使用されます。Webスクレイピングは、自動化されたスクリプトを使用して、Webページの内容を解析し、必要な情報を抽出することができます。ただし、WebスクレイピングはWebサイトの利用規約に違反する場合があり、許可を得た場合にのみ使用することができます。

APIは、Application Programming Interfaceの略で、プログラムがWebサービスと通信するための方法を提供するものです。APIは、Webサイトの所有者が提供するプログラミングインターフェースで、プログラムがデータを取得したり送信したりするために使用されます。Webスクレイピングとは異なり、APIを使用する場合は、Webサイトの所有者が許可を与えている場合にのみデータを取得できます。一般的に、APIはデータを構造化された形式で提供するため、Webスクレイピングよりもデータの取得や解析が容易です。

3.1 Webスクレイピング

Webスクレイピングは、Webサイトから情報を取得するための技術です。Webスクレイピングを行うことで、Webサイトからテキストや画像、表データなど、さまざまな形式の情報を収集することができます。

Webスクレイピングは、Pythonをはじめとするプログラミング言語を用いて実装することが一般的です。主なライブラリとしては、Beautiful SoupやScrapyが挙げられます。

ただし、WebスクレイピングはWebサイトの利用規約に反する場合があるため、注意が必要です。Webスクレイピングを行う前に、Webサイトの利用規約を確認し、必要に応じてWebサイトの管理者に許可を得るようにしましょう。

BeautifulSoupとRequestsの概要

BeautifulSoupとRequestsは、PythonでWebスクレイピングを行うためによく使われるライブラリです。

Requestsは、HTTPリクエストを送信してWebページのHTMLソースコードを取得するためのライブラリです。また、CookieやHeaderなどの情報を設定したり、HTTPプロキシの利用などもできます。

一方、BeautifulSoupは、取得したHTMLソースコードを解析するためのライブラリです。HTMLソースコードをパースして、要素のタグや属性、テキストなどを取得することができます。また、CSSセレクターを用いた要素の抽出も可能です。

これらのライブラリを組み合わせることで、Webページから必要な情報をスクレイピングすることができます。ただし、WebスクレイピングはWebサイトの利用規約に違反する場合があるため、注意が必要です。

HTMLの解析とデータの取得

Webスクレイピングにおいて、HTMLの解析とデータの取得は重要なステップです。BeautifulSoupとRequestsを使用することで、HTMLの解析とデータの取得を行うことができます。

まず、Requestsを使ってWebページのHTMLデータを取得します。次に、BeautifulSoupを使ってHTMLデータを解析し、必要な情報を抽出します。

以下は、例としてPythonでWebページからのデータ取得と解析を行うためのコードです。

python

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

#WebページからHTMLデータを取得
url = ‘https://example.com’
res = requests.get(url)

#HTMLデータをBeautifulSoupで解析
soup = BeautifulSoup(res.content, ‘html.parser’)

#必要な情報を抽出する
title = soup.title.text
links = [link.get(‘href’) for link in soup.find_all(‘a’)]

このコードでは、requests.get()メソッドを使ってurlからHTMLデータを取得しています。そして、取得したHTMLデータをBeautifulSoupオブジェクトに変換し、必要な情報を抽出しています。例えば、soup.title.textでページのタイトルを取得し、soup.find_all(‘a’)で全てのリンクを取得しています。

WebスクレイピングはWebサイトの利用規約に違反する可能性があるため、注意が必要です。また、必ず自分が許可された範囲内でのみスクレイピングを行うようにしましょう。

3.2 API

APIの概要

API (Application Programming Interface) は、外部からアクセス可能なソフトウェアコンポーネントのことで、ソフトウェア同士が情報を共有するための手段の一つです。APIを提供する側は、利用者が使用できるように、APIの仕様を公開します。利用者はその仕様に従ってAPIを呼び出すことで、必要な情報を取得したり処理したりできます。

APIを利用することで、Web上の様々な情報やサービスを簡単に取得することができます。たとえば、TwitterのAPIを利用すれば、Twitter上のツイートを取得することができます。また、Google MapsのAPIを利用すれば、地図情報を取得することができます。このように、APIを利用することで、Web上の様々な情報を統合して利用することができます。

１．Pythonでよく使うAPI 10選

  1. Requests：HTTPリクエストを送信するためのPythonライブラリ。
  2. BeautifulSoup：HTMLやXMLなどのマークアップ言語からデータを抽出するためのライブラリ。
  3. Tweepy：TwitterのAPIをPythonで利用するためのライブラリ。
  4. Google Maps Platform API：Google Mapsの機能を利用するためのAPI。
  5. OpenAI API：自然言語処理などの人工知能APIを提供するOpenAIのAPI。
  6. Stripe API：オンライン決済を行うためのAPI。
  7. AWS SDK for Python (Boto3)：Amazon Web Services(AWS)をPythonで利用するためのSDK。
  8. PyGithub：GitHubのAPIをPythonで利用するためのライブラリ。
  9. Twilio API：SMSや音声通話などの通信機能を提供するAPI。
  10. IBM Watson API：自然言語処理や音声認識、画像解析などの人工知能APIを提供するIBM WatsonのAPI。

２．RESTful APIの基本的な利用法

RESTful APIを利用する基本的な手順は以下の通りです。

  1. APIのエンドポイント（リクエストを送信する先のURL）を確認する。
  2. 必要に応じてAPIキーを取得する。
  3. リクエストのメソッド（GET、POST、PUT、DELETEなど）を決定する。
  4. リクエストのパラメーターを決定する。パラメーターには、エンドポイントに含まれるもの、またはリクエスト本文に含まれるものがあります。
  5. リクエストを送信する。Pythonの場合、requestsライブラリを使用してリクエストを送信できます。
  6. 応答を処理する。応答はJSON形式であることが多く、jsonライブラリを使用してデータを解析できます。

RESTful APIは、Webアプリケーションやモバイルアプリケーションの開発など、多くの場面で利用されています。Pythonを使ってRESTful APIを利用することで、さまざまなWebサービスやデータを取得・処理することができます。

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