Webスクレイピングの効果的なテクニック: 検出とブロックを回避する方法

公開: 2023-06-09

Web スクレイピングは、Web サイトからデータを抽出するプロセスであり、情報を収集し、データに基づいたさまざまなタスクを実行するための貴重なツールとなっています。

ただし、Web サイトの所有者や管理者はデータを保護し、不正アクセスを防止しようと努めるため、Web スクレイピング活動を検出してブロックする手段を採用することがよくあります。

Web サイトからデータを効果的かつ効率的に収集するには、検出とブロックを回避するのに役立つ効果的な手法を採用することが重要です。

この記事では、検出されブロックされるリスクを最小限に抑えながら、Web スクレイピングの成功率を高めることができるさまざまなテクニックと戦略を検討します。

プロキシサーバーの使用、ユーザーエージェントのローテーション、遅延の実装、CAPTCHA 解決サービスの利用、スクレイピングフレームワークの採用などの方法について説明します。

Webスクレイピングとは何なのかを理解することから始めましょう。

Webスクレイピングとは何ですか?

Web スクレイピングとは、Web サイトからデータを抽出する自動プロセスを指します。これには、ソフトウェアまたはプログラミングスクリプトを使用して Web ページにアクセスし、その HTML コードを取得し、特定の情報またはデータポイントを抽出することが含まれます。

Web スクレイピングを使用すると、個人や企業が複数のソースから大量のデータを構造化された形式で収集でき、分析、保存、さまざまな目的で利用できます。

このプロセスには通常、コードを記述するか、専用ツールを使用して Web サイトの HTML 構造内を移動し、目的のデータ要素を見つけて、それらをスプレッドシートやデータベースなどの使用可能な形式に抽出することが含まれます。

Web スクレイピングでは、テキスト、画像、価格、製品の詳細、ニュース記事、連絡先情報などを含む幅広いデータを取得できます。

Web スクレイピングは、さまざまな業界で多数の用途に使用できます。これは、市場調査、競合分析、リード生成、コンテンツ集約、感情分析、価格比較、Web サイト監視の変更によく使用されます。

Web スクレイピングは、責任を持って倫理的に使用すると強力なツールとなり、データ主導の洞察と自動化の機会を提供します。

Web スクレイピングの基本を理解し、効果的なテクニックを実装することで、個人や企業は Web 上で利用可能な豊富なデータを特定のニーズに合わせて活用できます。

データスクレイピングのさまざまな手法

データスクレイピングには、当面のタスクの特定の要件と複雑さに応じて、さまざまな手法やアプローチを使用できます。

一般的に使用されるいくつかのテクニックを次に示します。

HTML 解析: この技術には、Web ページの HTML コードを解析して、必要なデータ要素を抽出することが含まれます。通常、HTML 構造に関する知識と、Python の BeautifulSoup や Node.js の Cheerio などのライブラリやツールの使用に関する知識が必要です。
API スクレイピング: 多くの Web サイトは、データへの直接アクセスを可能にする API (アプリケーションプログラミングインターフェイス) を提供しています。 HTML コードをスクレイピングする代わりに、開発者はこれらの API を操作して、構造化された形式 (通常は JSON または XML) で目的のデータを取得できます。
XPath および CSS セレクター: XPath および CSS セレクターは、HTML ドキュメント内の特定の要素をターゲットにするための強力なツールです。 XPath はパスのような構文を使用して HTML ツリー内を移動しますが、CSS セレクターは CSS プロパティに基づいて要素を選択する簡潔な方法を提供します。
ヘッドレスブラウザ: Puppeteer (Node.js 用) や Selenium (複数のプログラミング言語用) などのヘッドレスブラウザは、Web ブラウザの動作をシミュレートすることで Web スクレイピングを有効にします。 Web ページのロード、JavaScript の実行、要素との対話、データの抽出が可能です。
API リバースエンジニアリング: 場合によっては、Web サイトが公式 API を提供していない場合でも、内部 API エンドポイントを検出してスクレイピング目的に使用することができます。リバースエンジニアリング手法には、Web サイトによって行われたネットワークリクエストを分析し、それらを複製してデータを抽出することが含まれます。
プロキシサーバー: 複数のページをスクレイピングする場合、またはレート制限や IP 制限を強制する Web サイトを扱う場合、プロキシサーバーはリクエストを分散し、匿名性を提供するのに役立ちます。プロキシサーバーを使用すると、リクエストが異なる IP アドレスから送信されているかのように見えるため、検出またはブロックされるリスクが軽減されます。
ユーザーエージェントのローテーション: Web サイトは多くの場合、ユーザーエージェントを追跡し、サイトへのアクセスに使用されたブラウザーまたはデバイスを識別します。ユーザーエージェントをローテーションするか、リクエストごとに異なるユーザーエージェント文字列を使用すると、検出を回避し、自然なユーザーの動作を模倣するのに役立ちます。
遅延とレート制限: リクエスト間に遅延を導入し、Web サイトによって指定されたレート制限を順守することで、サーバーの過負荷を防ぎ、不審なアクティビティとしてフラグが立てられるリスクを軽減できます。
CAPTCHA 解決: 一部の Web サイトでは、自動スクレイピングを防ぐために CAPTCHA チャレンジを実装しています。 CAPTCHA 解決サービスまたはライブラリは、CAPTCHA を解決するプロセスを自動化し、スクレイピングを継続できるようにします。
スクレイピングフレームワークとライブラリ: Scrapy (Python)、Beautiful Soup (Python)、Cheerio (Node.js) などのスクレイピングフレームワークとライブラリを利用すると、一般的なスクレイピングタスクを処理するための事前構築された機能と抽象化が提供され、スクレイピングプロセスを簡素化できます。。

これらは、データスクレイピングで一般的に使用される手法のほんの一部です。どの手法を選択するかは、対象となる Web サイトの複雑さ、必要な自動化レベル、必要な出力形式、利用可能なツールやリソースなどの要因によって異なります。

Webスクレイピングを軽減するにはどうすればよいですか?

Web スクレイピングを軽減するとは、不正または過剰なスクレイピング活動から Web サイトとデータを保護するための措置を講じることを意味します。

すべてのスクレイピングの試みを完全に防ぐことはできないかもしれませんが、Web スクレイピングの影響を軽減するのに役立ついくつかの戦略を以下に示します。

Robots.txt を実装する

Robots.txt ファイルは、Web サイト所有者が Web クローラーと通信し、サイトのどの部分をクローラーがアクセスしてはならないかを指定できる標準プロトコルです。

Robots.txt ファイルを適切に構成することで、Web サイト所有者は機密情報や個人情報へのアクセスを制限し、一部のスクレイピングの試みを効果的に阻止できます。

レート制限とIPブロック

レート制限措置を実装すると、特定の IP アドレスが指定された時間枠内に実行できるリクエストの数を制限できます。これは、過剰な数のリクエストを生成するスクレイピングアクティビティを防止し、サーバーリソースを保護するのに役立ちます。

さらに、IP ブロックでは、悪意のあるスクレイピングや過剰なアクティビティで知られる特定の IP アドレスまたは IP 範囲をブロックできます。

CAPTCHA チャレンジ

CAPTCHA チャレンジを実装すると、人間のユーザーとボットを区別するのに役立ちます。 CAPTCHA では、自動化されたスクリプトではないことを証明するために、ユーザーがオブジェクトの識別やテキストの入力などのタスクを完了する必要があります。

Web サイト所有者は、CAPTCHA チャレンジを導入することで、自動化されたボットのスクレイピングをより困難にすることができます。

ユーザーエージェント分析

ユーザーエージェントと受信リクエストを分析すると、疑わしいパターンや異常なパターンを特定するのに役立ちます。 Web サイト所有者は、ユーザーエージェントを監視し、スクレイピングアクティビティ (反復的または一般的なユーザーエージェントなど) に関連するパターンを検出することで、対策を講じたり、スクレイピングの試みをブロックしたりできます。

セッション追跡と Cookie の使用

ユーザーセッションを追跡し、Cookie ベースの認証を実装すると、正規のユーザーとボットを区別するのに役立ちます。

特定のページまたは機能にアクセスするために有効なセッション Cookie を要求することで、Web サイト所有者は、必要なセッション情報が欠如したスクレイピングの試みを防ぐことができます。

ハニーポットまたはトラップのデータ

Web ページに偽のデータや誤解を招くデータを含めると、スクレイピングの試みを特定するのに役立ちます。通常のユーザーを対象としていないページまたはデータのリクエストを監視することで、Web サイト所有者はスクレイピング活動を検出し、対策を講じることができます。

コンテンツ配信ネットワーク (CDN)

CDN は、受信リクエストの負荷を分散し、キャッシュメカニズムを提供し、追加のセキュリティ機能を提供するのに役立ちます。 CDN は、トラフィックを処理し、ネットワークレベルでセキュリティ対策を適用することにより、分散スクレイピングの試みから保護するのに役立ちます。

監視と検出

Web サイトのトラフィック、リクエストパターン、異常を監視するシステムを実装すると、リアルタイムのスクレイピングの試みを検出するのに役立ちます。

トラフィックログを分析し、機械学習アルゴリズムを採用することで、スクレイピングアクティビティを特定し、その影響を軽減するための適切な措置を講じることが可能になります。

法的措置

無許可のスクレイピング活動に従事する個人または団体に対して法的措置が講じられる場合があります。利用規約、著作権、知的財産法などの法的保護を理解し、施行することは、スクレイピングの試みを阻止し、対処するのに役立ちます。

これらの方法は人気がありますが、これらの方法はより確実な可能性があり、決意の強いスクレーパーがそれらを回避する方法を見つける可能性があることに注意してください。

したがって、脅威の除去に先手を打つには、複数の保護層を実装し、緩和戦略を定期的に見直して更新することが不可欠です。

Webスクレイピング中にブロックされないようにするためのヒント

ブロックされずにWebスクレイピングするにはどうすればよいですか? それに対する答えも用意されています。検出されブロックされるリスクを最小限に抑えるためのヒントをいくつか紹介します。

Web サイトの利用規約を読んで尊重する: Web サイトをスクレイピングする前に、サービス利用規約または使用ポリシーを確認してください。一部の Web サイトでは、スクレイピングを明示的に禁止しているか、特定のガイドラインを設けています。これらのガイドラインは、法的問題を回避し、倫理的なスクレイピングの実践を実証するのに役立ちます。
プロキシを使用するか IP アドレスをローテーションする: プロキシサーバーを採用するか IP アドレスをローテーションすると、リクエストをさまざまな IP アドレスに分散できるため、Web サイトが単一ソースからのスクレイピングアクティビティを検出することがより困難になります。プロキシは匿名性を提供し、IP ベースのブロックを防ぐのに役立ちます。
ランダムな遅延を実装する: 人間の動作をシミュレートするために、リクエスト間にランダムな遅延を導入します。過度に速い速度でスクレイピングすると、疑惑が生じ、ブロックメカニズムがトリガーされる可能性があります。リクエスト間に遅延を追加すると、スクレイピングアクティビティがより自然に見えるようになります。
人間の動作をエミュレートする: Web ブラウザーに一般的に関連付けられているユーザーエージェント、リファラー、受け入れ言語などのヘッダーを送信することで、人間のブラウジング動作を模倣します。これにより、リクエストがより本物のユーザートラフィックのように見えるようになります。
Cookie の処理: 一部の Web サイトでは、認証またはセッション追跡に Cookie を使用します。セッションの継続性を維持し、不審なアクティビティとしてフラグが立てられるのを避けるために、スクレイピングスクリプトが Cookie を正しく処理していることを確認してください。
同時接続を制限する: Web サイトのサーバーの過負荷を避けるために、同時接続または並列リクエストの数を制限します。単一の IP アドレスからの過剰な同時リクエストは、レート制限を引き起こしたり、IP をブロックしたりする可能性があります。
Robots.txt を尊重する: Web サイトの Robots.txt ファイルで指定されている指示に従います。 Robots.txt ファイルは、Web サイトのどの部分をクロールまたはスクレイピングしてはならないかを示します。これらの指示を尊重することは、Web サイト所有者の設定を順守していることを示します。
変更と調整を監視する: スクレイピングスクリプトの動作と応答を定期的に監視します。 Web サイトの構造、応答パターン、ブロックメカニズムの変化を監視します。潜在的なブロックに先んじて、スクレイピング手法を適宜調整してください。
スクレイピングライブラリとフレームワークを使用する: スクレイピングタスクを処理するための組み込み機能とベストプラクティスを提供する、Scrapy (Python) や Beautiful Soup (Python) などの確立された Web スクレイピングライブラリとフレームワークを利用します。これらのライブラリには、検出およびブロックされるリスクを軽減するための技術が組み込まれていることがよくあります。
礼儀正しく敬意を払う: ウェブサイトに不必要な負荷をかけたり、積極的なスクレイピング行為を避けてください。 Web サイトのリソースと帯域幅に注意し、責任を持ってスクレイピングしてください。 Web サイトがスクレイピングの停止や制限の適用を要求した場合は、その要求に従います。

最終的な考え

Web スクレイピングは Web サイトからデータを抽出するための強力なツールですが、検出やブロックを回避するには効果的な手法を採用することが不可欠です。

上記のテクニックを実装することで、Web スクレイピングの取り組みを強化し、ブロックされるリスクを最小限に抑えることができます。

最終的には、Web サイト所有者のデータ使用ポリシーを尊重し、関連する法律や規制を遵守し、公開されているデータのみを収集します。