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  • 1 (2026-07-28 (火) 13:58:47)

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Web Scraping

機械学習のためのデータ収集技術

はじめに

Web Scrapingとは、Webサイトから記事情報や画像を抽出する技術のことで、Web Crawler あるいはWeb Spider とも呼ばれます。近年、機械学習に用いる学習データ（例えば犬と猫の画像）を大量に取得する目的で、この技術が必要になることが多くなりました。

ご注意ください

WebScrapingは、人間が記事を読む場合と違って、プログラムが短時間に大量のリクエストを行います。通常の Webサーバーが想定する以上の負荷をかけることになるので*1、アクセス頻度などを考えて相手に迷惑をかけないよう、注意が必要です。

簡単な方法

Webスクレイピングというキーワードで検索すると、Python を使った方法が多くヒットしますが、作業の目的によっては、いわゆるクローラーを使えば簡単に目的が達成されます。例えば、特定のWebページにリンクされた画像の収集であれば、フリーのWebクローラーツールや、ブラウザの拡張機能を使って、簡単に実現できます。

• Webクローラーツールを使う
  Google:Webクローラーツール

• ブラウザの拡張機能を使う
  • Firefox アドオン
    • DownThemAll
    • WebScrapbook
  • Chrome 拡張機能
  • Scraper
    
    
    
    

Python でプログラムを書く

Pythonでは Scrapy という有名なフレームワークがありますが、フレームワークというのはそれなりに学習コストがかかります。ここでは、古くから使われている、Requests と BeautifulSoup のみを使って、簡単なコードでそれを実現する事例を紹介します。以下が前提となります。

• Python がインストールされている必要があります。
• Terminal を利用します（統合開発環境がある方はそれでもOKです）

以下、Requests によるページの取得と BeautifulSoup による要素情報の取得の仕方について順に解説します。

Requests によるページの取得

Requests は、Webページを取得・解析するためのライブラリです。

• まずは、pip コマンドで requests をインストールして下さい。

  $ pip install requests

  注）Python3系であればコマンドは pip3、２系であれば pip です。

• 以下のソースを sample.py として、カレントディレクトリに置いて下さい。

  import requests
  r = requests.get('https://design.kyusan-u.ac.jp/index.html',verify=False)
  print("// HEADER //////////////")
  print(r.headers,"\n")
  print("// HTML CONTENT ////////")
  print(r.content,"\n")

• プログラムの解説
  • import 文で Request を読み込みます。
  • requests.get()関数でurlを指定すると、ページの情報が取得できるので、これを変数 r に格納しています。
  • r.header でページのヘッダー情報が取得できます。
  • r.content でページの内容が取得できます。

• カレントディレクトリで以下を実行すると結果が表示されます。

  $ python sample.py

• 結果をターミナル出力ではなく、テキストファイルとして書き出したい場合は、以下のようにファイル名を指定してリダイレクトして下さい。

  $ python sample.py > result.txt

  
  

Beautiful Soup による要素情報の抽出

Beautiful Soup は、HTMLを指定してその情報を抽出する場合に使用します。

• まずは、pip コマンドで Beautiful Soup をインストールして下さい。

  $ pip install beautifulsoup4

• BeautifulSoup は以下のように２つの引数を指定します。
  • 第一引数：解析対象を指定
  • 第二引数：パーサを指定 "html.parser"

• 以下を sample2.py として、カレントディレクトリに置いて下さい。

  import requests
  from bs4 import BeautifulSoup
  
  r = requests.get('https://design.kyusan-u.ac.jp/socialdesign/',verify=False)
  soup = BeautifulSoup(r.content, "html.parser")
  
  print(soup.find("h1"))

• プログラムの解説
  • import で Request を、また from で Beautiful Soup から bs4 モジュールを読み込みます。
  • requests.get() 関数で URL の示すページの情報を読み込みます。
  • ページのコンテンツを HTMLパーサーで解析して、変数 soup に格納。
  • soup.find でタグ指定すると、当該部分（先頭のひとつ）を表示できます。

• カレントディレクトリで以下を実行すると結果が表示されます。

  $ python sample2.py
  <h1 id="pageTitle"><a href="・・">SocialDesign</a> </h1>

• プログラムの最終行を以下のようにすると、テキストのみ抽出されます。

  print(soup.find("h1").text)

• soup.find では、先頭の１つしか選ばれませんが、soup.find_all を使うと、すべてのタグを抽出できます。以下のソースでは、h3 タグのテキストをすべて抽出します（最後の２行が異なるだけです）。

  import requests
  from bs4 import BeautifulSoup
  
  r = requests.get('https://design.kyusan-u.ac.jp/socialdesign/',verify=False)
  soup = BeautifulSoup(r.content, "html.parser")
  
  for i in soup.find_all("h3"):
      print(i.text)