このサイトは重要な情報が収められた巨大なライブラリです。それはレポートの材料を見つけるだけでなく、お金を稼ぐことにも関係します。つまり、営利企業向けです。したがって、解析は依然として非常に人気があります。データを収集するには、Web クローリングと Web スクレイピングという 2 つの戦略があります。どちらもデータを収集しますが、アプローチは異なります。この記事では、機能を確認し、アプリケーションを比較し、特定のタスクに適切な方法を選択する方法を理解します。
ウェブクローリング
Web クローリングは、Web サイトを自動的にクロールして、検索エンジンによるインデックス作成のためのページに関する情報を収集するプロセスです。クロールの主な目的は、インターネット上で必要な情報を見つけられるようにするための検索インデックスを作成することです。このプロセスは大規模になる可能性があり、多くの場合、何百万もの Web ページが関係します。 Web クローリングの使用例をいくつか示します。
- サーチエンジン。 Google、Bing、Yahoo などの検索エンジンの主な目的は、何百万もの Web ページのインデックスを作成してユーザーに検索結果を提供することです。
- ウェブアーカイブ。組織によっては、Web ページのコピーをスキャンして保存し、研究や古い情報へのアクセスに使用できる Web アーカイブを作成します。
- 価格と競争力の分析。企業は Web クローリングを使用して、製品の価格を監視したり、競合他社や市場の分析を監視したりできます。
- メディアの監視。メディア企業やアナリストは Web クローリングを使用して、ニュース、ディスカッション、ソーシャル メディアをリアルタイムで監視します。
- データの収集と調査。研究者とアナリストは、Web クローリングを実行してデータを収集し、傾向を分析し、さまざまな分野で調査を行うことができます。
ウェブスクレイピング
一方、Web スクレイピングまたはスクレイピングは、分析、保存、またはさらなる使用のために Web サイトから特定のデータを抽出するプロセスです。広範な情報の抽出に焦点を当てるクローリングとは異なり、スクレイピングは特定のデータに焦点を当てます。たとえば、スクレイピングを使用して、オンライン ストアから製品の価格を抽出したり、メディア ポータルからニュースを抽出したり、競合他社の Web サイトから製品データを抽出したりできます。
類似点
ツールの本質の概要を説明したので、類似点について説明しましょう。
- オートメーション。どちらのプロセスも Web サイトからの自動データ抽出に依存しているため、時間と労力が節約されます。
- HTTP を使用します。クロールとスクレイピングはどちらも HTTP プロトコルを使用して Web サーバーと通信し、データを取得します。
では、違いを見てみましょう。
違い
- クロールは検索エンジン用に Web サイトのインデックスを作成することに重点を置き、スクレイピングは分析やその他の目的で特定のデータを抽出することに重点を置きます。
- データ量。クローラーは大量のデータを処理し、何百万もの Web ページのインデックスを作成できますが、スクレイピングは限られた量のデータで機能することがよくあります。
- リクエストの頻度。クロールは多くの場合自動的に実行され、検索エンジンのインデックスを更新する継続的なプロセスになります。一方、スクレイピングは 1 回限りの操作であることも、ユーザーのニーズに応じて定期的に実行されることもあります。
プロキシサーバーの使用
プロキシ サーバーは、クロールと解析の両方に使用されます。これらは制限を回避し、マルチスレッドのデータ取得を可能にするのに役立ちます。結局のところ、1 つの IP から解析すると、ユーザーはサーバーへのリクエスト数を超えたためにすぐに禁止されてしまいます。多くのプロキシは、プロキシ間で負荷を分散し、サーバーに過負荷をかけません。手頃な価格で高品質のサーバー プロキシは、解析とクロールに非常に適しています。
さまざまな産業への応用
クロールと解析は、電子商取引で製品の価格を監視し、競合他社を分析するために使用されます。金融分野では、財務データと投資機会を分析します。医学においては、病気に関するデータを収集し、研究すること。ほぼすべての業界で、Web サイトからデータを収集して分析する必要があります。
クロールと解析のためのツール
クロールとスクレイピングを使用する場合は、適切なツールとライブラリを選択することが重要です。クロールには、robots.txt ファイルをクロールし、リクエスト キューを管理し、信頼性を確保できる、より高度なツールが必要です。一方、解析は単純なライブラリを使用して簡単に整理できます。
- Scrapy は、Python で書かれた強力で柔軟なクロールおよびスクレイピング フレームワークです。独自のクローラーを作成およびカスタマイズするためのツールが多数用意されています。 Scrapy は、データ処理とさまざまな形式へのエクスポートもサポートしています。
- Beautiful Soup は、HTML と XML の解析を容易にする Python ライブラリです。これは、Web ページからデータを抽出して操作する必要がある場合に最適です。ドキュメントナビゲーションのためのシンプルで便利な API を提供します。
- Apache Nutch は、Web コンテンツのクロールとインデックス作成のためのオープンソース プラットフォームです。このツールは、クロールに対するスケーラブルで拡張可能なアプローチを提供します。さまざまなデータ形式に対応しています。
- Selenium は、Web ページとの対話性が重要な Web サイトからデータをクローリングおよびスクレイピングするために使用できるブラウザ自動化ツールです。これにより、ブラウザを制御し、ユーザーが手動で実行しているかのようにアクションを実行できます。
- Octoparse は、プログラミングを行わずにパーサーを作成するためのビジュアル データ スクレイピング ツールです。 Web サイトからデータをすばやく抽出したい場合に便利です。
- Apify は、Web サイトのスクレイピングと自動化のためのプラットフォームです。多くの既製のスクレイパーと、独自のスクリプトを作成する機能を提供します。 Apify は、スクレイピング タスクを監視および管理するためのツールも提供します。
スクレイピングを行う際には、さまざまなデータ処理方法を考慮することが重要です。これには、データの構造化、クリーニング、集約、および分析または保存できる形式への変換が含まれます。構造化データにより、さらなる分析と使用が容易になります。
クロールとスクレイピングにより、Web サイトからデータを取得できます。どちらのツールもプロキシを使用する必要があるため、弊社からレンタルすることをお勧めします。クロールとスクレイピングに最適なサーバー プロキシが多くの国で見つかります。
