Python スクリプトを使用してWeb クローラーからデータを抽出する 2 つの方法

データはあらゆる業界の土台です。 これにより、顧客を理解し、顧客体験を改善し、販売プロセスを強化できます。 ただし、特にビジネスが新しい場合は、実用的なデータを取得することは容易ではありません。 幸いなことに、自社のサイトやプラットフォームから十分なデータを生成できなかった場合は、競合他社のサイトからデータを抽出して使用できます。 これは、Web クローラーとスクレーパーを使用して行うことができます。 それらは同じではありませんが、クリーンなデータ抽出を実現するために、タンデムで使用されることがよくあります。 この記事では、Web クローラーと Web スクレイパーの違いについて説明し、データ抽出とリード生成のための Web クローラーの作成方法についても説明します。

Web クローラーと Web スクレイパー

Web クローラーは、Web サイトをクロールするスパイダーと呼ばれるボットのセットです。ページ上のすべてのコンテンツを読み取ってコンテンツを検出し、データベース内のこのすべての情報をリンクおよびインデックス化します。 また、ページ上の各リンクをたどり続け、すべてのエンドポイントが使い果たされるまで情報をクロールします。 クローラーは特定のデータを探すのではなく、ページ上のすべての情報とリンクをクロールします。 Web クローラーによってインデックス化された情報は、スクレーパーを通過して特定のデータ ポイントを抽出し、使用可能な情報のテーブルを作成します。 スクリーン スクレイピングの後、テーブルは通常、他のプログラムで使用できる XML、SQL、または Excel ファイルとして保存されます。

Web クローラーの作成方法

Python は、タスクを容易にするすぐに使用できるライブラリーを備えているため、Web クローラーを構築するために最も一般的に使用されるプログラミング言語です。 最初のステップは、Scrapy (Python で書かれたオープンソースの Web クロール フレームワーク) をインストールし、後で実行できるクラスを定義することです。 ://www.imdb.com/chart/boxoffice'] def parse(self, response): passここに:

1. Scrapy ライブラリがインポートされます
2. クローラー ボットに名前が割り当てられます。この場合は「IMDBBot」です。
3. クロールの開始 URL は、start_urls 変数を使用して定義されます。 この場合、IMDB のトップ ボックス オフィス リストを選択しました。
4. クロール アクションから抽出されるものを絞り込むためのパーサーが含まれています

コマンド「scrapyrunspiderspider1.py」を使用して、いつでもこのスパイダークラスを実行できます。 このプログラムの出力には、ラップされた形式で保存されたページ内のすべてのテキスト コンテンツとリンクが含まれます。 ラップされた形式は直接読み取ることはできませんが、スクリプトを変更して特定の情報を出力できます。 プログラムのparseセクションに次の行を追加します。 join(e.css('td.titleColumn>a::text').extract()).strip(), '週末': ”.join(e.css('td.ratingColumn')[0].css ('::text').extract()).strip(), 'gross': ”.join(e.css('td.ratingColumn')[1].css('span.secondaryInfo::text') .extract()).strip(), 'weeks': ”.join(e.css('td.weeksColumn::text').extract()).strip(), 'image': e.css(' td.posterColumn img::attr(src)').extract_first(), } … DOM 要素「title」、「weekend」などは、Google Chrome の検査ツールを使用して識別されました。 プログラムを実行すると、次のような出力が得られます。 ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYWVhZjZkYTItOGIwYS00NmRkLWJlYjctMWM0ZjFmMDU4ZjEzXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg」、「タイトル」：「ジャスティスリーグ」}、 「M」、「週7.5」 「1」、「週末」：「2750 万ドル」、「画像」：「https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYjFhOWY0OTgtNDkzMC00YWJkLTk1NGEtYWUxNjhmMmQ5ZjYyXkEyXkFqcGdeQXVyMjMxOTE0ODA@._V1_UX45_CR0,6_jpg_jpg_7AL. 」、「タイトル」：「ワンダー」}、 {「グロス」：「$ 247.3M」、「週」：「3」、「週末」：「$ 21.7M」、「画像」：「https://images-naこのデータは、 SQL 、 Excel 、または XML ファイル、または HTML および CSS プログラミングを使用して表示されます。 これで、Python を使用して IMDB からデータを抽出する Web クローラーとスクレーパーの構築に成功しました。 これが、 Web ハーベスティング用の独自の Web クローラーを作成する方法です。

リードを生成する方法

Web クローラーは、e コマース、ヘルスケア、FnB、製造業など、あらゆる業界で非常に役立ちます。 広範でクリーンなデータセットを取得すると、複数のビジネス プロセスに役立ちます。 このデータを使用して、ターゲット オーディエンスを定義し、アイデア段階でユーザー プロファイルを作成し、パーソナライズされたマーケティング キャンペーンを作成し、営業用の電子メールへのコールド コールを実行できます。 抽出されたデータは、リードを生成し、見込み客を顧客に変えるのに特に便利です。 ただし、重要なのは、ビジネスに適したデータセットを取得することです。 これは、次の 2 つの方法のいずれかで実行できます。

1. 独自の Web クローラーを作成し、ターゲット サイトから自分でデータを抽出する
2. DaaS (Data as a Service) ソリューションを活用する

Python を使用して自分でデータを抽出する方法については既に説明しました。 良い選択肢ですが、DaaS ソリューション プロバイダーを使用することは、おそらく Web データを抽出する最も効率的な方法です。

ソリューションとしてのデータの導入

PromptCloud のようなWeb データ抽出サービス プロバイダーが、ビルドと実行のプロセス全体を引き継ぎます。 クロールしたいサイトの URL と抽出したい情報を提供するだけです。 必要に応じて、複数のサイト、データ収集頻度、および配信メカニズムを指定することもできます。 その後、サービス プロバイダーはプログラムをカスタマイズして実行し、サイトがWeb データの抽出を法的に禁止しない限り、抽出されたデータをユーザーに配信します。 これにより、時間と労力が大幅に削減され、データを抽出するためのプログラムを作成するのではなく、データの使用に集中できます。

最終的な考え

市場にはさまざまなソリューションが存在する可能性がありますが、ほとんどの場合、カスタマイズの余地が十分にありません。 多くの場合、要件に近いデータセットが残されていますが、ビジネス ニーズとは正確には一致していません。 一方、PromptCloud のサービスは、結果をもたらすことが証明されています。 私たちはすでに、e コマース、金融、旅行、不動産、自動車などの業界向けの Web クローラーとスクレーパーを構築しています (すべてのユース ケースをご覧ください)。 特定の構造化されたデータセットを提供することにより、企業内でのインテリジェントな意思決定を可能にします。 当社のプラットフォームは高度にカスタマイズ可能で、ビジネス ニーズに合わせて調整できます。 膨大な量のデータをクロールおよびスクレイピングするために必要な専門知識とインフラストラクチャを備えているため、クロールするサイトが何であれ、数秒で完了します。 お客様の要件をご連絡いただければ、解決策をご連絡いたします。