ハローワークの求人情報をスクレイピング（Python + Selenium + BeautifulSoup） - ai_makerの日記
この記事は、以下のハローワークインターネットサービスから求人情報を自動で取得する試みを記録したものです: www.hellowork.mhlw.go.jp まずは、ソースコードと実行結果をお見せし、後ほどこの記事を書いた経緯などを話します。 ソースコード：HelloWork_Scraping_ST.py from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import Select import time from bs4 import BeautifulSoup import re # ハローワークインターネットサービスのURL url = "https://www.hellowork.mhlw.go.jp/" # 以下からご自分で使用しているChromeのバージョンに合ったChromeDriverをダウンロ
使いやすさを重視したHTMLスクレイピングライブラリを作った - 純粋関数型雑記帳
TL:DR レポジトリ https://github.com/tanakh/easy-scraper ドキュメント 背景 このところ訳あってRustでHTMLからデータを抽出するコードを書いていたのですが、 既存のスクレイピングライブラリが（個人的には）どれもいまいち使いやすくないなあと思っていました。 HTMLから望みのデータを取り出すのはいろいろやり方があるかと思いますが、 ツリーを自力でトラバースするのはさすがにあまりにも面倒です。 近頃人気のライブラリを見てみますと、CSSセレクターで目的のノードを選択して、 その周辺のノードをたどるコードを書いて、 欲しい情報を取り出すという感じのものが多いようです。 RustにもHTMLのDOMツリーをCSSセレクターで検索して見つかったノードをイテレーターで返してくれたりする、 scraperというライブラリがあります。 例えば、<li>要素
AWS Lambda の Node.js で axios と cheerio で HTML解析(スクレイピング) - Qiita
あるテストサーバーから OneTimeToken を取得しようとしたら、レスポンスが HTML しかなかったので、AWS Lambda の Node.js で axios と cheerio で、HTML解析(スクレイピング)して JSON をレスポンスさせるようにした話。 Node.js ソースコード const axios = require('axios'); const cheerio = require('cheerio'); const url = '{TARGET_PAGE}'; exports.lambda_handler = (event, context, callback) => { axios(url) .then(({ data }) => { const content = getContent(data); callback(null, { statusCod
Chrome拡張「Scraper」でWEBページ情報を手軽にスクレイピングしてデータ化する方法
Scraperとは Scraperは、WEBページ上の規則性のあるデータを手軽に取得することができるChrome拡張です。 例えば、テーブルデータや、Aリンクデータ、のような特定のHTML要素に入っている情報を、片っ端から取得してテーブルデータ化することができます。 また、その取得したデータをワンクリックでGoogleスプレッドシートに保存することができます。 テーブルデータのスクレイピングは以下の動画を見た方が分かりやすいかも。 以下では、その使い道などをいくつか考えてみました。 テーブルデータの取得 最もオーソドックスな使い方と言えば、動画にも出てきたテーブルデータの取得です。 例えば、信長の野望の以下のような武将データテーブルがあったとします。 これを、以下のように選択して、Chromeの右クリックメニューから「Scrape similar（似たものをスクレイプ）」を選択します。 す
Nothing is impossible : 簡単！たった８行のコードで HTML取得＆解析をするPythonスクリプト
June 07, 201010:49 カテゴリwork 簡単！たった８行のコードで HTML取得＆解析をするPythonスクリプト 簡単！たった１３行のコードで HTML取得＆解析をするPerlスクリプト を見てPythonならもっと簡単だなーと思ったので書いてみる。 import urllib2 from lxml import etree url = 'http://www.yahoo.co.jp' opener = urllib2.build_opener() opener.addheaders = [('User-agent','Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; Trident/4.0)')] tree = etree.parse(opener.open(url),parser=etree.HTMLParser()
Beautiful Soup: We called him Tortoise because he taught us.
You didn't write that awful page. You're just trying to get some data out of it. Beautiful Soup is here to help. Since 2004, it's been saving programmers hours or days of work on quick-turnaround screen scraping projects. Beautiful Soup is a Python library designed for quick turnaround projects like screen-scraping. Three features make it powerful: Beautiful Soup provides a few simple methods and
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
kimono : Turn websites into structured APIs from your browser in seconds