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

• 資料種別: 図書
• ISBN: 978-4-295-00528-5
• タイトル: 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
• タイトルよみ: パイソン スクレイピング ノ キホン ト ジッセン : データ サイエンティスト ノ タメ ノ ウェブ データ シュウシュウジュツ
• 著者・編者: Seppe vanden Broucke, Bart Baesens 著; トップスタジオ 訳
• シリーズタイトル: impress top gear
• 著者標目: Broucke, Seppe vanden, 1986- ( 001311009 )典拠; Baesens, Bart ( 001311011 )典拠; トップスタジオ トップ スタジオ ( 00651262 )典拠
• 出版事項: 東京 : インプレス
• 出版年月日等: 2018.12
• 出版年（W3CDTF）: 2018
• 数量: 300p
• 大きさ: 24cm
• その他のタイトル: Practical Web Scraping for Data Science:Best Practice and Example with Python
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 原文の言語コード: eng
• 件名標目: ウェブスクレーピング ウェブ スクレーピング ( 001218745 )典拠
• NDC10版: 007.645 : 情報学．情報科学
• NDLC: M159
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 原タイトル: Practical Web Scraping for Data Science:Best Practice and Example with Python
• 書誌注記: 索引あり
• 入手条件・定価: 3300円
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: M159-M12
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 029372917; http://id.ndl.go.jp/bib/029372917
• 全国書誌番号: 23157267
• トーハンMARC番号: 33858825
• 目録規則: 日本目録規則1987年版改訂版
• 整理区分コード: 111

目次

表紙
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