BOSS直聘からの求人情報収集におけるScrapyの活用
環境構築
Scrapyを使用するには、まず以下のコマンドでインストールを行います。
pip3 install scrapy
詳細なインストール手順については、公式の日本語ドキュメントを参照してください：Scrapyインストールガイド
プロジェクト作成とデータモデル定義
以下のコマンドで新しいScrapyプロジェクトを作成します。
scrapy startproject boss_job_scraper
items.pyファイル ...
8月17日 03:02 投稿
Scrapyを使用して企業名录データをスクレイピングしMySQLに保存する方法
Scrapyフレームワークを使用して企業名录 웹사이트から企業情報を取得し、MySQLデータベースに保存する方法を説明します。 примерно 22万件のデータを処理する必要があります。
第一步：Itemクラス定義
まず、スクレイピング対象のフィールドをItemクラスで定義します。
import scrapy
class CompanyItem(scrapy.Item):
prefecture_name = scrapy.Field()
di ...
8月13日 05:59 投稿
Scrapyを活用したウェブコンテンツ抽出とEasysearchへのリアルタイムインデックス化
プロジェクト初期化と環境準備
ScrapyはPython向けの非同期基盤に基づく高機能スクレイピングフレームワークです。対象ドメインのDOM構造を効率的に走査し、構造化データを取得するための標準的な雛形生成は以下のCLIコマンドで完了します。
pip install scrapy
scrapy startproject article_indexer
cd article_indexer/spiders
scrapy genspider content_fetcher docs.sa ...
7月26日 16:36 投稿
Pythonを用いたJD.comスマートフォン販売データのスクレイピング
Scrapyフレームワークを活用したJD.comのスマートフォン販売データ収集手法について解説します。
スクレイピングの基本概念
Webスクレイピングは、Webサイトから構造化データを抽出する自動化技術です。主要なプロセスは以下の通りです：
DNS解決によるIPアドレス取得
対象サーバーへのHTTPリクエスト送信
HTMLコンテンツの受信
DOM解析によるデータ抽出
技術 ...
7月17日 00:42 投稿
Python Web クローリング実装：urllib から Scrapy までの進化
HTTP リクエストライブラリの比較と選定
Python において Web クローリングや HTTP 通信を行う場合、標準ライブラリからサードパーティ製の強力なライブラリまで、複数の選択肢が存在します。主に urllib、urllib2、requests、そしてフレームワークである Scrapy が挙げられます。それぞれの特性を理解し、目的に応じて使い分けることが重要です。
urllib と urllib2 の違 ...
7月11日 22:28 投稿
PythonによるScrapyプロジェクト実践：当当ネットワークの商品データ取得（第2回）
アイテムを使用してデータをカプセル化
前回作成したスパイダーで取得した書籍情報はprint出力のみでした。今回はItemを使用してデータ構造を定義し、後続処理に渡せるようにします。まずitems.pyに以下のようなクラスを定義します：
import scrapy
class DangdangBookItem(scrapy.Item):
# 書籍画像URL
image_url = scrapy.Field()
# 書籍タイトル
boo ...
6月29日 20:52 投稿
Chouti アンケート自動投票システムの構築方法
1. アンケート自動投票の仕組み
Choutiプラットフォーム上のアンケート投票を自動化するための基本的な仕組みを説明します。
この仕組みでは、ブラウザ操作とHTTPリクエストを組み合わせて投票を実行します。
'ログインと投票の実行'
import time
import json
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
# ChromeDriverの初期化
b ...
6月28日 18:43 投稿
Scrapyフレームワークの基本構造と実践的ウェブスクレイピング
Scrapyのアーキテクチャとデータフロー
ScrapyはPythonで開発されたオープンソースのウェブスクレイピングフレームワークです。非同期処理を基盤とし、効率的なデータ収集を実現します。そのアーキテクチャは以下のコンポーネントで構成されています：
# 主要コンポーネント
1. スケジューラ (Scheduler) - リクエストのキュー管理と重複排除
2. ダウンローダ (Downloader ...
6月25日 18:10 投稿
Scrapyのリンク抽出器(LxmlLinkExtractor)を完全にマスターする: ウェブクローリングの効率を劇的に向上させる方法
Scrapyのリンク抽出器(LxmlLinkExtractor)を完全にマスターする: ウェブクローリングの効率を劇的に向上させる方法
ウェブスクレイピングにおいて、リンクの抽出は非常に重要なステップです。しかし、正規表現を手動で記述するのは時間がかかり、エラーも発生しやすいです。本記事では、Scrapyフレームワークが提供する強力なツールであるLxmlLinkExtractorを詳しく解説し ...
6月19日 20:31 投稿
ScrapyフレームワークによるBOSS直聘データ抽出
環境構築と基本設定
ScrapyはPython向けのクローラーフレームワークです。本記事ではBOSS直聘サイトの求人情報を抽出する実装例を示します。
プロジェクト初期化手順
プロジェクト作成: scrapy startproject BOSS
スパイダー生成: cd BOSS && scrapy genspider job_spider zhipin.com
アイテム定義（items.py）:
import scrapy
class JobItem(scrapy.Item):
...
6月11日 22:07 投稿