name: "scraping" environment: sdk: '>=2.12.0 <3.0.0' dependencies: http: ^0.13.1 html: ^0.15.0 import 'package:http/http.dart' as http; import 'package:html/parser.dart' show parse; // main関数。非同期処理(await)を使用するのでasync。 void main() async { // 取得先のURLを元にして、Uriオブジェクトを生成する。 final url = 'https://zenn.dev/'; final target = Uri.parse(url); // 取得する。 final response = await http.get(target); // 下の行のコメントを外すこと
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～Pythonスクレイピングpandasデータ分析 やりたいこと はてなブックマークで、Python記事を検索しトレンドを分析 はてなブックマークにSeleniumでログイン ブックマーク数をスクレイピング 時系列比較を行う バズるタイトルを分析 実装方法 詳しくは下記記事を参考にしてください。Pandasを利用したデータ分析まで載せています。 【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ 実装 from selenium import webdri
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
import.ioとは import.ioは、データ化したいページのURLを入力するだけで、自動でデータ箇所を判断して情報を集めてくれるスクレイピングサービスです。 無料で利用することができ、セットアップも、データ収集用のトレーニングなども必要ありません。 URLを入力して、ボタンを押すだけという簡単さから、誰にでも利用できるデータ収集ツールだと思います。 以下では、その簡単な使い方や、利用例などを紹介したいと思います。 定期的なサイトへのスクレイピングは相手サイトの負荷になるので、一日に何度も何度も同一サイトに使用するのはやめましょう。加えて、取得したデータを、そのまま何かに利用すると著作権違反になる恐れもあります。 基本的な使い方import.ioの最大の特徴は、使い方の簡単さです。 以下では、その使い方の例として、IKEAのソファー検索結果ページのデータを取得してみたいと思います。
読んだ本の管理ができる「読書メーター」というサービスにおいて、それぞれの本にどれだけの読者数がいるのかを引っ張ってくるプログラムを書きました。こんな感じで出力されます。 Gist : 読書メーターに登録されている本の読者数を取得するスクリプト プログラム作成の動機 読書メーターは本好きのためのSNSです。「人」に重きを置いたサービスだと思っています。読んだ冊数の変化がグラフ化されていたり、友達として繋がったりできます。一方で、「本」そのものに着目した機能は少なめです。読み終わった読者の数を追うだけでも、おもしろいデータがとれるのではないかと考えました。 そこで、1日ごとに登録読者数の変化を見てみようと思ったのですが、手動でやるのは思った以上に面倒でした。複数の本の変化を調べないと面白いデータは取れないと思ったのですが、注目する本が増えれば増えるほど手間がかかります。だから、プログラムを書い
勉強会やスライドで紹介していましたが、Ruby×クローラーという題材で、『Rubyによるクローラー開発技法』という本を書かせて頂きました。RubyとEmacsの鬼であるるびきちさんとの共著です。 Rubyによるクローラー開発技法 巡回・解析機能の実装と21の運用例 作者: るびきち,佐々木拓郎出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2014/08/25メディア: 大型本この商品を含むブログ (1件) を見る この本を書いた理由 そもそものキッカケは、るびきちさんのエントリーにある通り、SBクリエイティブの編集者さんが、クローラーの作成経験のある人を探していて、私の書いた「オープンソースのRubyのWebクローラー"Anemone"を使ってみる」を読んで打診してくださったというのが始まりです。 私自身も、Webからデータを収集して分析するということは、趣味として長年やってきました。一
例えばふぁぼるっくというサイトから、各ふぁぼの内容を'ツイート'・'個別ページへのリンク'・'ふぁぼ数'を取得する場合、私だったらこうします。 <?php use Diggin\Scraper\Scraper; $scraper = new Scraper; $scraper->process( '#postlist li', array('postlist[]' => (new Scraper) ->process('//div[@itemprop="articleBody"]', 'articleBody', 'html') ->process('//div[@class="name"]/a', 'author_page', '@href', function($uri) { return $uri->toString();}) ->process('//ul["favlist"]//
HTML::TreeBuilder のメソッドを覚えるには人生はみじかすぎる件について HTML::TreeBuilder の ->lookup だの ->find だのを覚えるのは、学習の効率がよくない。つぶしがきかないので、もっと一般的な CSS Selector や XPath などを覚えて、それをつかった方がお得であるといえる。 HTML::TreeBuilder で XPath を利用するには、HTML::TreeBuilder::XPath をインストールすればよく、これは pure perl なので容易に利用できる。 my $tree = HTML::TreeBuilder::XPath->new; $tree->parse($content); my @items = $tree->findnodes(q{//*[@id='topicsfb']//li}); print $
なんか無茶振りされたので。 簡単！たった１３行のコードでHTML取得＆解析をするPerlスクリプト を Web::Scraper というモジュールを使って書き直すと、こんな感じになります。 use strict; use Web::Scraper; use LWP::UserAgent; use Encode; my $scraper = scraper { process "#topicsfb li" => "topics[]" => "TEXT"; }; $scraper->user_agent( LWP::UserAgent->new( agent => "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; Trident/4.0)" ) ); my $result = $scraper->scrape( URI->new("http
１３行のコードで、Yahoo!Japanのトピックス一覧を取得する！ PerlでHTML取得・解析したいときはLWP::UserAgentとHTML::TreeBuilderというのを使うと簡単にできます。 LWP::UserAgentを使うと、Webページの取得ができます。 HTML::TreeBuilderを使うと、HTMLのDOM解析ができます。 この２つのモジュールを使って、Yahoo!Japanのトピックス一覧を取得してみましょう。 コメント行と空行を除くとたったの１３行です。 use strict; use warnings; use LWP::UserAgent; use HTML::TreeBuilder; # urlを指定する my $url = 'http://www.yahoo.co.jp'; # IE8のフリをする my $user_agent = "Mozilla
2009年08月05日 Perlでスクレイピング(Web::Scraperモジュール) スクレイピングとは？ 以前業務で、既存のWebページから、テーブルの値だけを抜き出して処理する、 というスクリプトを作成したことがあるのですが、必要な値だけを抜き出すというのが難しくて、かなり苦労しました。 当時は知らなかったのですが、、 ウェブサイトのデータを必要な部分だけ抽出して利用することを、スクレイピングといい, スクレイピングの技術を利用すれば、Web API やRSSが公開されていないウェブサイトからも, htmlデータから必要な部分だけ抽出して利用することが出来ます。 Perl でスクレイピングを行うには、Web::Scraper モジュールを利用すると、とても簡単です。 自力での苦労を思うと、本当に感動するほど簡潔、簡単でした！ とりあえずCPANのマニュアル
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