データ分析や機械学習で人気を集めるPython。そのPythonでデータ収集を行う「クローリング・スクレイピング」も人気を集めています。クローリング・スクレイピングとはなにか、そしてPythonでどんなことができるのか、注意すべき点などを紹介します。

クローリング・スクレイピングとは

クローリング（Crawling⁠）⁠・スクレイピング（Scraping）は、WebサイトやAPIから情報を収集するための技術です。Web上の情報をプログラムで自在に収集できます。

プログラムで予約状況をお店のWebサイトから自動取得したり、Twitterで自社情報がどれだけつぶやいているか調べたりといった情報の自動取得がわかりやすい例でしょう。 Googleなどの検索エンジンもクローリング・スクレイピングによるデータ収集に支えられています。煩雑なデータの取得や管理はプログラムで自動化すると特に効果の大きい領域です。

このクローリング・スクレイピング、Pythonで行うのが人気です。

なぜPythonでクローリング・スクレイピングなのか

データ分析に関連する技術ということもあり、その分野に強いPythonでクローリング・スクレイピングを行うことがトレンドになっています。

データ収集後、収集したデータの可視化や分析などPythonのエコシステムの中でシームレスに多くのことができます。 Pythonで作るWebサービス向け（検索エンジンなど）の情報収集や、機械学習向けのデータ収集にも発展的に利用できます。

Pythonにはクローリング・スクレイピング向けの強力なライブラリが揃っているのもポイントです。強力なライブラリ・フレームワークの存在で手軽に進められます。

クローリング・スクレイピングを安心に行うために

クローリング・スクレイピングを始めるにあたっては「相手とのかかわり」を意識しなくてはいけません。 クローリング・スクレイピングがほかの種々のプログラミングと異なるのは、「⁠自分」と「相手」が存在する点です。

例えば、Webアプリ開発や機械学習においては自前の、あるいは自分たちが契約したマシンやネットワーク以外には影響がありません。基本的には自分の世界です。対して、相手のサーバーにWebを介してアクセスする（APIを叩く）というやりとりが生じるクローリング・スクレイピングでは、相手への配慮が必要となります。

クローリング・スクレイピングにおいては、相手のサーバーに負荷を与えるような大量の同時アクセスを避けるのが原則です。そのためにはライブラリの設定を適切にしたり、よりアクセスをしないで情報を取得できるようにプログラムを設計したりと意識すべき点が数多くあります。

ライブラリがあるからと簡単な気持ちでクローリング・スクレイピングを始めると相手に迷惑をかけたり、相手のサービスの利用禁止（BAN）を招いたりしかねません。慎重に行う必要があります。

Pythonでクローリング・スクレイピングを学ぶなら

クローリング・スクレイピングをより効率的に、相手に迷惑をかけずに行うにはどうすればいいのでしょう。そこで、Pythonのクローリング・スクレイピングに入門するときにおすすめなのが、書籍「Pythonクローリング＆スクレイピング［増補改訂版］」です。

本書では、Unixコマンドによる初歩のクローリング・スクレイピングから、サードパーティライブラリによる高効率な開発、相手に迷惑をかけないためのノウハウ、データベース設計、クラウド連携、フレームワークScrapyの網羅的な解説を行っています。

これ一冊でPythonクローリング・スクレイピングのすべてが学べます。