Pythonを活用したWebスクレイピングとExcel転記システムの開発の第一歩

1. はじめに

Web上の情報を収集し、整理するためにPythonを使用したスクレイピングとExcelへのデータ転記を行うシステムを開発する方法について解説します。

2. 開発環境の構築

Pythonの導入: Pythonの公式サイトから最新版をダウンロード・インストール。
依存ライブラリの導入: requestsやBeautifulSoupを使用し、ターミナルで以下のコマンドを実行。

pip install requests
pip install beautifulsoup4

3. Webスクレイピングの基本

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# スクレイピング対象の要素を取得
data_to_scrape = soup.find('div', class_='target-class')

# 取得したデータを出力
print(data_to_scrape.text)

4. Excelへのデータ転記

pandasライブラリを使用して、スクレイピングしたデータをExcelに転記。

pip install pandas

import pandas as pd

# スクレイピングしたデータをリストに格納
data_list = ['data1', 'data2', 'data3']

# データをDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(data_list, columns=['Column_Name'])

# Excelに保存
df.to_excel('output_data.xlsx', index=False)

5. システムの構築

上記の基本を元に、複数ページや条件に対応したスクレイピング処理を構築。
スクレイピングしたデータを都度、Excelファイルに転記する機能を実装。

# ページを巡回し、データをスクレイピングしてExcelに転記するループ処理
for page_number in range(1, 6): # 例: 1ページから5ページまで
 url = f'https://example.com/page/{page_number}'
 response = requests.get(url)
 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

 data_to_scrape = soup.find('div', class_='target-class')

 data_list.append(data_to_scrape.text)

df = pd.DataFrame(data_list, columns=['Column_Name'])
df.to_excel('output_data.xlsx', index=False)