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インプレス[コンピュータ・IT]ムック 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

インプレス / 2018年12月17日 / 全315ページ

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。第1部で「HTTP/HTML/CSSの仕組み」「requestsやBeautiful Soupライブラリ活用の基本」を説明。第2部で「フォーム、ログイン、Cookieの操作」「JavaScriptサイトへの対処」「クローラーへの拡張」を解説。第3部で「ベストプラクティス」「規模の大きいサンプル」を示し、データサイエンス指向の使用法にも焦点を当てています。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。

目次

  • 商標
  • 口絵
  • 著者紹介テクニカルレビュアー紹介
  • はじめに
  • 第1部 Webスクレイピングの基礎
  • 第1章 イントロダクション―スクレイピングの考え方、Pythonの準備
  • 1.1 Webスクレイピングとは1.1.1 なぜデータサイエンスでWebスクレイピングを使うのか
  • 1.1.2 だれがWebスクレイピングの使うのか
  • 1.2 準備1.2.1 セットアップ
  • 1.2.2 Python基礎の確認
  • 第2章 HTTPでWebと対話してみよう―HTTPとrequestsライブラリの基本事項
  • 2.1 Webによるネットワーク通信の仕組み
  • 2.2 HTTP(HyperText Transfer Protocol)
  • 2.3 PythonでHTTPを操作する:requestsライブラリ
  • 2.4 クエリ文字列:パラメーター付きのURL
  • 第3章 Webのスープをかき回そう―HTML+CSSページからの情報収集の基本
  • 3.1 HTML(HyperText Markup Language)
  • 3.2 ブラウザーを開発用ツールとして使用する
  • 3.3 CSS(Cascading Style Sheets)
  • 3.4 Beautiful Soupライブラリ
  • 商標
  • 口絵
  • 著者紹介テクニカルレビュアー紹介
  • はじめに
  • 第1部 Webスクレイピングの基礎
  • 第1章 イントロダクション―スクレイピングの考え方、Pythonの準備
  • 1.1 Webスクレイピングとは1.1.1 なぜデータサイエンスでWebスクレイピングを使うのか
  • 1.1.2 だれがWebスクレイピングの使うのか
  • 1.2 準備1.2.1 セットアップ
  • 1.2.2 Python基礎の確認
  • 第2章 HTTPでWebと対話してみよう―HTTPとrequestsライブラリの基本事項
  • 2.1 Webによるネットワーク通信の仕組み
  • 2.2 HTTP(HyperText Transfer Protocol)
  • 2.3 PythonでHTTPを操作する:requestsライブラリ
  • 2.4 クエリ文字列:パラメーター付きのURL
  • 第3章 Webのスープをかき回そう―HTML+CSSページからの情報収集の基本
  • 3.1 HTML(HyperText Markup Language)
  • 3.2 ブラウザーを開発用ツールとして使用する
  • 3.3 CSS(Cascading Style Sheets)
  • 3.4 Beautiful Soupライブラリ
  • 3.5 Beautiful Soupの詳細
  • 第2部 高度なWebスクレイピング
  • 第4章 POSTメソッドやクッキーなどへの対処法
  • 4.1 フォームとPOSTリクエストの操作
  • 4.2 HTTPリクエストメソッドのまとめ
  • 4.3 ヘッダーの詳細
  • 4.4 Cookieの処理
  • 4.5 requestsのセッションを利用する
  • 4.6 バイナリ、JSON、その他のコンテンツ形式
  • 第5章 JavaScriptへの対処法
  • 5.1 JavaScriptとは何か
  • 5.2 JavaScriptのスクレイピング
  • 5.3 Seleniumによるスクレイピング
  • 5.4 Seleniumの高度な使用法
  • 第6章 スクレイピングからクローリングへ―Webクローラー開発のポイント
  • 6.1 Webクローリングとは
  • 6.2 PythonによるWebクローリング
  • 6.3 結果をデータベースに保存する
  • 第3部 Webスクレイピングの実践入門
  • 第7章 管理と法律に関する問題
  • 7.1 データサイエンスのプロセス
  • 7.2 Webスクレイピングが効果的な領域
  • 7.3 法務に関する問題
  • 第8章 有用なツールとベストプラクティス
  • 8.1 スクレイピングに役立つその他のツール8.1.1 Pythonの代替ライブラリ8.1.2 Scrapy
  • 8.1.3 キャッシュ処理
  • 8.1.4 キャッシュ処理プロキシサーバー8.1.5 ほかのプログラミング言語でのスクレイピング
  • 8.1.6 キャッシュ処理コマンドラインツール
  • 8.1.7 グラフィカルなスクレイピングツール
  • 8.2 ベストプラクティスとヒント
  • 第9章 データサイエンス指向の実践サンプル―ファッションデータニュース記事商品レビューなどの収集と分析
  • 9.1 Hacker Newsのスクレイピング
  • 9.2 Hacker News APIの利用
  • 9.3 名言のスクレイピング
  • 9.4 書籍の情報をスクレイピングする
  • 9.5 GitHubのスター数をスクレイピングする
  • 9.6 住宅ローン金利の情報をスクレイピングする
  • 9.7 IMDbの評価をスクレイピングしてビジュアル化する
  • 9.8 IATAの航空情報をスクレイピングする
  • 9.9 Webフォーラムの対話をスクレイピングして解析する
  • 9.10 ファッションのデータセットを収集してクラスタリングする
  • 9.11 Amazonのレビューをスクレイピングしてセンチメント分析を行う
  • 9.12 ニュース記事のスクレイピングと分析
  • 9.13 Wikipediaをスクレイピングしてグラフ化と分析を行う
  • 9.14 役員のグラフをスクレイピングしてビジュアル化する
  • 9.15 ディープラーニングによってCAPTCHAを突破する
  • 索引
  • 翻訳者紹介+STAFF LIST
  • 奥付

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