スクレイピングについて知りたい人のために、おすすめの本などを紹介します。
スクレイピング（Scraping）とは、ウェブサイトから情報を自動的に抽出し、データを収集する技術です。プログラムやスクリプトを使用して、特定のウェブページの内容を取得し、分析や活用のために保存します。スクレイピングは市場調査、価格比較、データ分析など、さまざまな用途で活用されています。
まずはじめに、スクレイピングがわかる本のおすすめ5選を紹介します。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介します。
あなたは、次のどれに当てはまりますか？
- データサイエンティスト：大量のデータを収集し、分析に活用したい。
- プログラマー・ソフトウェアエンジニア：Webスクレイピングの技術やツールを学び、実際のプロジェクトで活用したい。
- マーケティング担当者：競合他社のデータや市場情報を収集し、マーケティング戦略に活かしたい。
- リサーチャー：研究のために必要なデータをWebから効率的に収集したい。
- SEO専門家：検索エンジン結果やウェブサイトの構造を分析し、SEO戦略を改善したい。
- ビジネスアナリスト：市場動向や顧客データを収集し、ビジネスインサイトを得たい。
- 学生・教育者：スクレイピング技術を学び、教育や研究の一環として活用したい。
- ジャーナリスト：オンライン情報源からデータを収集し、報道や調査に役立てたい。
- フリーランサー：クライアントのためにデータ収集サービスを提供したい。
- エンジニアリングマネージャー：チームのプロジェクトでスクレイピング技術を導入し、データ収集の効率を高めたい。
あなたの興味関心にあった本をみつけて、読んだり学んだりしてみましょう！
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おすすめ5選）スクレイピングの本
スクレイピングがわかる本のおすすめ5選を紹介します。
Python2年生 スクレイピングのしくみ 第2版 体験してわかる！会話でまなべる！
書籍情報
ポチップ
待望の第2版 登場
スクレイピングの世界に飛び込もう！機械学習やデータ分析になくてはならない「データ」。
このようなデータはインターネット上に膨大にありますが、Pythonを使えば効率よくデータ収集できます。
こうした手法を「スクレイピング」といいます。
サイト自体もオープンデータ化が進んでおり、データを集めやすい環境が整ってきています。ヤギ博士＆フタバちゃんと一緒に、インターネットからのファイルのダウンロード方法やHTMLの解析方法、いろいろなデータの読み書きの方法、APIを使ったデータ収集方法を解説します。
amazon.co.jp書籍情報より引用
さらにライブラリを利用したデータの見える化の方法も解説します。
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Python最速データ収集術 スクレイピングでWeb情報を自動で集める
書籍情報
ポチップ
プログラミングで情報収集を自動化!
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「競合商品のデータを毎回探すのは大変」
「常にチェックしている売上ランキングをまとめおきたい」
「情報を集めるのに手間取って、じっくり分析する時間がない」
こんな情報収集の悩みは、プログラムを使えば解決できます!
多くのビジネスにおいて、自社や他社の商品情報や人気トレンド、口コミ評判などのデータ収集・分析は欠かせません。
しかし、膨大なネット上の情報を手作業で集めるのは容易ではありません。
データ収集に時間がかかりすぎてしまい、本来の目的である分析に時間をかけられないケースも多いでしょう。
そんなときは、データ収集をプログラムで自動化してみましょう!
本書では、プログラミング言語Python(パイソン)を使ったスクレイピングという技術で、WebページやSNSなどから自動でデータ収集する方法を学べます。
初心者でも実践できるように、プログラミングやWebページのしくみの知識は必要最小限に抑え、練習用のページやサンプルのプログラムでスクレイピングを実践しながら学びます。
練習用ページなどには、実際のビジネス利用シーンをイメージしやすい事例を用意しました。
プログラミングで業務を自動化・効率化したいビジネスパーソン必見の1冊です!
出版社ポスト
Python スクレイピング＆クローリング データ収集 マスタリングハンドブック
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ポチップ
Pythonでスクレイピングとクローリングを学ぶための解説書です。
SeleniumというWebブラウザドライバーの使用方法を説明し、そこでのスクレイピングによる活用方法を紹介しています。
データ抽出や要素の操作を学ぶことができるようになります。また、基本的な文法を使用しているのでPython以外の言語にも応用することができます。
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コーディングの参考にしてください。
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Pythonクローリング＆スクレイピング ［増補改訂版］ データ収集・解析のための実践開発ガイド
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ポチップ
Python クローリング&スクレイピング決定版!
Pythonによるクローリング・スクレイピングの入門から実践までを解説した書籍です。
2017年の初版から内容をアップデート、新ライブラリの解説などを追加した増補改訂版です。基本的なクローリングやAPIを活用したデータ収集、HTMLやXMLの解析から、データ取得後の分析や機械学習などの処理まで解説。
データの収集・解析、活用がしっかりと基本から学べます。Webサービスの開発やデータサイエンスや機械学習分野で実用したい人はもちろん、基礎から解説しているのでPython初心者でもつまずかずに学習できます。
多数のライブラリ、強力なフレームワークを活用して高効率に開発できます。
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Pythonによる Webスクレイピング／ビジュアライゼーション入門
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ポチップ
本書は、スクレイピングによるデータ収集、データを表示するダッシュボードの作成、PythonによるExcelの操作などについて、入門者向けに解説しています。
スクレイピングとは、Webサイトから情報を自動的に取得する技術のことを指します。
通常、人がWebブラウザを使って手動で行う情報収集をプログラムによって自動化するものです。
これにより、大量のデータを効率的に集めることができます。なお、Python自体については、ある程度の知識があることを前提としています。
もし、Pythonをまったく学習していない場合は、Webサイトや書籍などを用いて、先にPythonを簡単に学習することをお勧めします。本書は、Python環境の構築方法、コードエディタとして用いるVisual Studio Codeのインストール方法、Python in Excelの利用方法などの解説を掲載しているため、環境の導入を問題なく行えます。
また、各ライブラリの基本的な使い方から始め、スクレイピングによるWebサイトのデータ収集、データを用いたダッシュボードの作成、データを用いたExcelファイルの作成などの具体例も解説しています。
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注目の新刊）スクレイピングの本
スクレイピングがわかる本の注目の新刊を、紹介します。
今月は該当する新刊が見つかりませんでした。
ロングセラー）スクレイピングの本
スクレイピングがわかる本のロングセラーを、9冊、紹介します。
PythonによるWebスクレイピング 第2版
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ポチップ
インターネットからデータを機械的に集め、必要な情報を抽出するWebスクレイピングにより、インターネット上の膨大な情報の中から、検索エンジンだけでは入手できない本当に必要な情報を入手できるようになります。
Webスクレイパーの基礎をていねいに解説するだけでなく、データの抽出、データの格納、データ収集後のクリーニング、さらには、JavaScript実行、Seleniumによる自動化、OCRを含めた自然言語処理、並列処理などの高度なトピックに加えて法律面の解説など、Webスクレイピングを実際に行うために必要なプログラミングテクニックとテクノロジー全般だけでなく、問題に遭遇した際の対処法まで紹介します。
豊富な事例から、自分の問題に合ったツールを選択し、解決することが容易となります。
Scrapy 1.6などPython 3に全面的に対応した待望の改訂版です。
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あなたのワークシートがインターネットにつながる Excel VBAでクローリング&スクレイピング
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ポチップ
ネットのデータを見ながらワークシートにデータ入力…こんな作業から解放されたい!
ネットで集めたデータがたくさんあるけど、これをうまく整形してワークシートに落とし込みたい!Excel VBAからクローリングができる!
Excel VBAでスクレイピングができる!あなたのワークシートがインターネットにつながれば、作業の可能性が拡がります。
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Pythonによるスクレイピング＆機械学習 開発テクニック 増補改訂
書籍情報
ポチップ
本書は、機械学習を手軽に学習し、さらにそれを活用するために、実践的なPythonのサンプルコードを使って紹介しています。
最近では、深層学習の活用はさまざまな分野に広がっています。
2000 万件もの医学論文を学習した人工知能のWatsonが、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を10 分ほどで見抜き、治療法を変えるよう提案した結果、女性患者の命が救われたというニュースもありました。このような機械学習の成功例に関するニュースを聞くと、ぜひ、自分の業務でも、活用してみたいと思うのは自然なことです。
実際のところ、データを活用する際に、難しい数式を意識する必要はそれほどありません。
利用したいデータさえ手元にあれば、本書に掲載されているプログラムをちょっと改良するだけで、自分が求めている処理を実現することができることでしょう。本書は、2016 年に発売され好評だった『Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック』を大幅に改訂したものです。
最先端の機械学習(特に、深層学習)の分野にあって、2、3 年というのは決して短くない時間です。
ですから、当時主流だった方法が時代遅れになっていたり、ライブラリに大きなバージョンアップがあったりするのは仕方のないことでしょう。そこで、本書では、全面的にソースコードを修正し、非推奨となったライブラリを捨て、新しいライブラリやフレームワークの解説を追加しました。
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また、ここ数年で、WebサイトのHTTPS化が加速したので、その点も踏まえて、全面的に修正しています。
スクレイピング・ハッキング・ラボ Pythonで自動化する未来型生活
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ポチップ
本書ではPythonを使ったWebスクレイピングテクニックについて解説します。
いろいろなことをPythonで自動化していきましょう。日本の主要なサービスを題材に、スクレイピングでデータを取得する方法と、そのデータを元に分析や可視化していく手法を紹介していきます。
スクレイピング環境の構築、スクレイピングを行うにあたって便利なライブラリの選定、ターゲットとなるWebサービスの選定、データ分析の手法など、初心者にもわかりやすく解説しています。
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Pythonスクレイピングの基本と実践 データサイエンティストのためのWebデータ収集術
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ポチップ
スクレイピング・テクニックの基礎と実践を学べる。
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Webからデータを収集し、適切なデータセットを作成しよう!
本書では、HTTP/HTML/CSSといった基本技術の仕組み、フォーム/ログイン/Cookie/JavaScriptへの対応を解説。
クローラーの開発、ベストプラクティス、データサイエンス指向の15のサンプルも収録。
Pythonの各種ライブラリを活用!
requests、BeautifulSoup、Selenium、records、matplotlib、pandas、scikit-learn … etc.
Webページから情報を取得するスクレイピングは、データサイエンスに必須の技術です。
本書では、Pythonを使ったスクレイピングの基本と実践を解説します。
有用なツール、ベストプラクティス、実用サンプルも説明します。
本当に興味深いプロジェクトは、情報という宝の山を探索することから始まります。
本書を携えて探索の旅を進めていきましょう。
◎本書は『Practical Web Scraping for Data Science: Best Practices and Examples with Python』の翻訳書です。
◎Pythonプログラミングの基礎を理解していることを前提に解説しています。
これで使える実践Webスクレイピング Pythonで学ぶWeb情報収集
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ポチップ
インターネットは現代生活に欠かせない存在となったものの、膨大な情報の中から必要な情報を手作業で収集することはほぼ不可能となりました。
なんとか情報を収集できても、情報量がとても多く、データ分析によって全容を把握することも難しくなっています。本書では、実在するWebサイトからのPythonによるデータ収集を事例として、Webスクレイピングに必要な知識や考え方など、具体的なスキルを身につけることができます。
Webスクレイピングにチャレンジしたものの挫折した方や、データサイエンスの初心者でも、効率よくインターネット上のデータを収集できるようになる、実践的解説書です。
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スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング スクレイピング入門
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ポチップ
■□■プログラムが読めればデータ収集・効率化が自由自在!!■□■
「プログラムの読み方をすべて載せる(ふりがなをふる)」という手法で究極のやさしさを目指した、まったく新しいプログラミングの解説書「ふりがなプログラミング」シリーズから、Pythonを使ったスクレイピングの入門書が登場しました。
スクレイピングを用いれば、Web上のサイトを定期的にチェックしたり、一覧になったURLのリンク先を順番に参照したりといった作業を、プログラムで自動化できるようになります。
応用できる範囲は趣味から仕事まで実に幅広く、Pythonで行えることが一気に広がります。本書では、サンプルのWebページや実際のWebページを題材にして、Webサイトの構造を把握することからしっかり解説。
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データの収集、データの整理・加工といった、一連の流れを学ぶことができます。
Google Apps Script クローリング＆スクレイピングのツボとコツがゼッタイにわかる本
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ポチップ
Google社が開発したGAS（Google Apps Script）を使い、クローリングとスクレイピングを行うための方法と、サンプルプログラムを紹介しています
著者のサイトにアクセスして試すことができます。
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Rによるスクレイピング入門
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ポチップ
本書では、統計解析ツール「R」を使って、膨大なウェブサイトから情報収集を行う方法(スクレイピングの手法)をわかりやすく解説しています。
HTMLやXMLの解析、APIを活用したデータ収集、データを取得した後の整形など、実践を交えながら、そのテクニックを紹介しています。
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スクレイピングによくある質問と回答
スクレイピングについて、初心者からよくある質問と回答を５つ紹介します。
スクレイピングとは何ですか？
回答: スクレイピングとは、ウェブページからデータを自動的に抽出するプロセスです。
プログラム（スクレイピングツール）を使用して、ウェブサイトから情報を読み取り、必要なデータを収集・整理する方法を指します。
スクレイピングは合法ですか？
回答: スクレイピングの合法性は、スクレイプするウェブサイトの利用規約や国の法律によって異なります。
多くのウェブサイトは利用規約でスクレイピングを禁止しており、無断でスクレイピングを行うと法的措置を取られる場合があります。
スクレイピングを行う前には、対象のウェブサイトの利用規約を確認し、必要な場合は許可を取ることが重要です。
スクレイピングにはどのようなツールがありますか？
回答: スクレイピングにはさまざまなツールがありますが、代表的なものには「Beautiful Soup」、「Scrapy」、「Selenium」などのライブラリがあります。
これらはPython言語で利用されることが多く、各ツールには特定の用途や機能があります。
スクレイピングでデータを収集する主な用途は何ですか？
回答: スクレイピングは市場調査、価格監視、ソーシャルメディア分析、リード生成、競合分析など、さまざまな用途で使用されます。
自動的に大量のデータを収集できるため、手作業では不可能なスケールの分析やモニタリングが可能になります。
スクレイピングデータを整理する方法は？
回答: スクレイピングで収集したデータは、通常、HTML形式やテキストとして得られます。
これをCSVファイルやデータベースに保存するためには、Pythonの「Pandas」ライブラリなどを使用してデータをクリーニングし、整理する必要があります。
データの構造を整え、重複や不要な情報を削除する作業が含まれます。
スクレイピングのスキルが活かせる職種とは？
スクレイピングに関する知識や経験を習得することによって、データ収集、分析、ビジネスインテリジェンスなど、さまざまな分野で活躍することができます。
以下は、スクレイピングのスキルを活かして担当できる具体的な仕事の例です：
- データサイエンティスト:
- インターネット上の公開データをスクレイピングして収集し、分析に活用します。市場調査やトレンド分析、機械学習モデルのトレーニングデータとして使用します。
- データアナリスト:
- 競合分析や市場調査のためにウェブデータを収集し、解析します。ビジネスインサイトを得るためのデータ収集を効率化します。
- マーケットリサーチアナリスト:
- 製品やサービスの市場動向を調査するためにウェブサイトから情報を収集します。価格比較、製品レビュー、顧客のフィードバックなどのデータを集めます。
- SEOスペシャリスト:
- 競合他社のウェブサイトのデータをスクレイピングして、SEO戦略を策定します。キーワードのトレンド、バックリンクの分析、メタデータの調査などを行います。
- ビジネスインテリジェンスアナリスト:
- ビジネスインテリジェンスのために必要なデータをウェブから収集し、分析します。市場の動向や競合情報をリアルタイムで把握し、意思決定に役立てます。
- プロダクトマネージャー:
- 製品の機能や価格設定を競合製品と比較するために、ウェブデータを収集します。市場ニーズや顧客の声を把握するために、スクレイピングを活用します。
- ソフトウェアエンジニア:
- スクレイピングツールやデータ収集システムを開発します。効率的なデータ収集、データクレンジング、データベースへの格納を自動化します。
- リサーチアシスタント:
- 学術研究や市場調査のために、大量のウェブデータを収集します。論文執筆やレポート作成に必要なデータを提供します。
- eコマースアナリスト:
- 価格比較サイトや製品レビューサイトからデータを収集し、自社製品の価格戦略やマーケティング戦略を最適化します。
- コンテンツアナリスト:
- ソーシャルメディアやニュースサイトからトレンドや話題のコンテンツを収集します。コンテンツマーケティング戦略を策定するためのデータとして活用します。
- 人事アナリスト:
- 求人情報サイトや企業ウェブサイトから採用情報を収集し、人材市場の動向を分析します。給与水準や求人トレンドを把握します。
- 金融アナリスト:
- 企業の財務情報や株価データをウェブサイトから収集し、投資分析を行います。リアルタイムの市場データを取得して投資判断をサポートします。
スクレイピングのスキルは、データ駆動型の意思決定をサポートするために不可欠です。
これにより、企業や組織はより効率的に情報を収集し、競争優位性を確保するための戦略を立てることができます。
また、スクレイピングは多くの分野で応用可能なスキルであり、さまざまな職種で活用することができます。
ただし、スクレイピングには法的および倫理的な考慮が必要であるため、適用する際にはこれらの側面を十分に理解することが重要です。
まとめ
スクレイピングについて知りたい人のために、おすすめの本を紹介しました。
まずはじめに、スクレイピングがわかる本のおすすめ5選を紹介しました。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介しました。
あなたの興味関心にあった本をみつけて、読んだり学んだりしてみましょう！
本ブログサイトでは以下の記事も紹介しています。
