Webスクレイピングにプロキシを使用するには?

Web スクレイピングは、データ分析、機械学習アルゴリズム、リード獲得を含む (ただしこれらに限定されない) さまざまなビジネス アプリケーションにとって重要なツールに進化しました。その価値にもかかわらず、一貫した大規模なデータの取得には多くの課題があります。これには、IP 禁止、CAPTCHA、ハニーポットなどの Web サイト所有者による対策が含まれます。プロキシは、これらの問題に対する強力な解決策を提供します。このガイドでは、Web スクレイピングとプロキシ サーバーとは何か、Web スクレイピングにおけるそれらの役割、さまざまなプロキシ タイプ、およびそれらを効果的にテストする方法について詳しく説明します。

Webスクレイピングの複雑さ

Web スクレイピングは、オンライン ソースからプログラムによって情報を抽出する技術です。これには通常、複数の Web ページからデータをクロールして取得するための HTTP リクエストまたはブラウザーの自動化が含まれます。データは多くの場合、スプレッドシートやデータベースなどの構造化された形式で保存されます。

これは、Python を使用してデータをスクレイピングするための簡単なコード スニペットです。 requests 図書館：

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import requests

response = requests.get("http://example.com/data")
data = response.text  # This would contain the HTML content of the page

自動スクレイピング システムは、ユーザー定義のパラメーターに基づいて迅速なデータ収集を可能にすることで、競争力を高めます。ただし、Web サイトには多様性があるため、効果的な Web スクレイピングには幅広いスキルセットとツールが必要です。

Webスクレイピングにおけるプロキシの評価基準

Web スクレイピング タスクのプロキシを評価するときは、速度、信頼性、セキュリティという 3 つの主な基準に焦点を当てます。

スピード

遅いプロキシを使用すると、遅延やタイムアウトにより Web スクレイピングが危険にさらされる可能性があります。最適なパフォーマンスを確保するには、cURL や fast.com などのツールを使用してリアルタイムの速度テストを実施することを検討してください。

確かに、Web スクレイピング タスクの効率性と信頼性を確保するには、プロキシ サーバーの速度とパフォーマンスを測定する方法を理解することが重要です。以下は、cURL と fast.com を使用してプロキシ サーバーのロード時間とパフォーマンス スコアを測定するためのガイドラインです。

cURL を使用したプロキシ速度の測定

cURL は、さまざまなネットワーク プロトコルを使用してデータを転送するために使用されるコマンド ライン ツールです。 Web ページのダウンロードにかかる時間を測定することで、プロキシ サーバーの速度をテストするのに非常に役立ちます。

1. プロキシ経由の cURL リクエストの基本構文:

   バッシュコードをコピーする
   curl -x http://your.proxy.server:port "http://target.website.com"
   

2. cURL を使用した時間の測定: 使用できます -o 出力を破棄するフラグと、 -w フラグを使用して、次のように時間の詳細を出力します。

   バッシュコードをコピーする
   curl -x http://your.proxy.server:port "http://target.website.com" -o /dev/null -w "Connect: %{time_connect} TTFB: %{time_starttransfer} Total time: %{time_total}\n"
   

   これにより、次のメトリクスが得られます。

   • 接続する： サーバーへの TCP 接続が確立されるまでにかかった時間。
   • TTFB (最初のバイトまでの時間): 接続が確立されてから最初のバイトを受信するまでにかかった時間。
   • 合計時間: 操作にかかった合計時間。

3. 結果を理解する:

   • 一般に、時間が短いほどプロキシが高速であることを意味します。
   • 時間が異常に長い場合は、プロキシの信頼性が低いか、混雑していることを意味している可能性があります。

Fast.com を使用したプロキシ速度の測定

Fast.com は、インターネット速度を測定する Web ベースのツールです。プロキシの速度を直接測定するわけではありませんが、プロキシ サーバーに接続しているときの速度を手動で確認するために使用できます。

1. 手動テスト:

   • プロキシ サーバーを使用するようにシステムを設定します。
   • Web ブラウザを開いて、次の場所に移動します。 速い.com.
   • 「実行」をクリックして速度テストを開始します。

2. 結果を理解する:

   • Mbps スコアが高いほどインターネット速度が速いことを意味し、プロキシが高速であることを示します。
   • Mbps スコアが低い場合は、プロキシが遅いか、高トラフィックが発生していることを意味している可能性があります。

3. 自動テスト:

   • Fast.com には自動テストに使用できる API がありますが、プロキシを介して直接機能しない場合があります。このためには、Fast.com API リクエストをプロキシ経由でルーティングするための追加のプログラミングが必要になります。

概要表

cURL や fast.com などのツールを利用すると、プロキシ サーバーのパフォーマンスを包括的に測定できるため、Web スクレイピング アーキテクチャを設定する際に情報に基づいた決定を下すことができます。

信頼性

稼働時間と信頼性で知られているプロキシを選択してください。一貫した操作により、Web スクレイピングの作業が妨げられることがなくなります。

安全

データを暗号化する安全なプロキシを選択します。 SSL Labs または Qualys SSL Labs を使用して、SSL 証明書を評価し、セキュリティ評価を取得します。

選択したプロキシが長期にわたり必要な基準を満たしていることを確認するには、継続的な監視が不可欠です。

必要なプロキシの数の計算

必要なプロキシの数を計算する式は次のとおりです。

たとえば、1 秒あたり 100 のリクエストが必要で、各プロキシが 10 リクエストに対応できる場合は、10 個のプロキシが必要になります。ターゲット ページをクロールする頻度は、リクエストの制限、ユーザー数、ターゲット サイトの許容時間など、さまざまな要因によって決まります。

プロキシテストとWebスクレイピング用のツール

さまざまなソフトウェアとライブラリがプロキシ評価と Web スクレイピングの両方に役立ちます。

• スクレイピー: プロキシ管理が組み込まれた Python ベースの Web スクレイピング フレームワーク。
• セレン: ブラウザの操作を自動化するツール。スクレイピングやプロキシ テストに非常に役立ちます。
• チャールズ代理人: クライアントとサーバー間の HTTP トラフィックのデバッグと監視に使用されます。
• 美しいスープ: HTML および XML ドキュメントを解析するための Python ライブラリ。他のスクレイピング ツールと組み合わせてよく使用されます。

確かに、コード例を提供することで、これらのツールを Web スクレイピング プロジェクトにどのように適用できるかをより実践的に理解できるようになります。以下にそれぞれのコード スニペットを示します。

Scrapy: プロキシ管理と Web スクレイピング

Scrapy は、Web スクレイピング タスクを簡素化し、組み込みのプロキシ管理機能を提供する Python フレームワークです。以下は、Scrapy でプロキシを設定する方法を示すサンプル コード スニペットです。

パイソンコードをコピーする
import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    
    def start_requests(self):
        url = 'http://example.com/data'
        yield scrapy.Request(url, self.parse, meta={'proxy': 'http://your.proxy.address:8080'})
        
    def parse(self, response):
        # Your parsing logic here

Selenium: Web スクレイピングとプロキシ構成

Selenium はブラウザの自動化に人気があり、対話が必要な Web サイトや AJAX が読み込まれたコンテンツを含む Web サイトをスクレイピングする場合に特に便利です。以下に示すように、Selenium でプロキシを設定することもできます。

パイソンコードをコピーする
from selenium import webdriver

PROXY = 'your.proxy.address:8080'
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
chrome_options.add_argument(f'--proxy-server={PROXY}')

driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
driver.get('http://example.com/data')

# Your scraping logic here

Charles Proxy: HTTP モニタリング (注: コードベースのツールではありません)

Charles Proxy はクライアントとサーバー間の HTTP トラフィックをデバッグするアプリケーションであるため、コードを介してプログラムすることはできません。これをコンピュータにセットアップし、Charles を介してトラフィックをルーティングするようにシステム設定を構成します。これにより、デバッグ目的でリクエストとレスポンスを監視、傍受、変更できるようになります。

美しいスープ: Python を使用した HTML 解析

Beautiful Soup は、HTML および XML ドキュメントの解析に使用される Python ライブラリです。本質的にプロキシをサポートしていませんが、次のような他のツールと組み合わせて使用できます。 requests データを取得します。簡単な例を次に示します。

パイソンコードをコピーする
from bs4 import BeautifulSoup
import requests

response = requests.get('http://example.com/data')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

for item in soup.select('.item-class'):  # Replace '.item-class' with the actual class name
    print(item.text)

これらは単なる基本的な例ですが、Web スクレイピング プロジェクトの各ツールの機能をさらに詳しく調べるための良い出発点となります。

要約すれば

プロキシは、注意深く選択してテストする限り、効率的な Web スクレイピングに不可欠なツールです。このガイドを使用すると、Web スクレイピングの実践を向上させ、データの整合性とセキュリティを確保できます。あらゆるスキル レベル向けにさまざまなツールが利用可能で、スクレイピング プロセスとプロキシの選択の両方に役立ちます。