Pythonクローリング＆スクレイピング（増補改訂版） -データ収集・解析のための実践開発ガイド-（技術評論社） [電子書籍]

Pythonクローリング＆スクレイピング（増補改訂版） -データ収集・解析のための実践開発ガイド-（技術評論社） の 商品概要

• Pythonによるクローリング・スクレイピングの入門から実践までを解説した書籍です。2017年の初版から内容をアップデート，新ライブラリの解説などを追加した増補改訂版です。基本的なクローリングやAPIを活用したデータ収集，HTMLやXMLの解析から，データ取得後の分析や機械学習などの処理まで解説。データの収集・解析，活用がしっかりと基本から学べます。Webサービスの開発やデータサイエンスや機械学習分野で実用したい人はもちろん，基礎から解説しているのでPython初心者でもつまずかずに学習できます。多数のライブラリ，強力なフレームワークを活用して高効率に開発できます。
  

• 目次

  1.　クローリング・スクレイピングとは何か
  1-1.　本書が取り扱う領域
  1-2.　Wgetによるクローリング
  1-3.　スクレイピングに役立つUnixコマンド
  1-4.　gihyo.jpのスクレイピング
  1-5.　まとめ
  2.　Pythonではじめるクローリング・スクレイピング
  2-1.　Pythonを使うメリット
  2-2.　Pythonのインストールと実行
  2-3.　Pythonの基礎知識
  2-4.　Webページを取得する
  2-5.　Webページからデータを抜き出す
  2-6.　データをファイルに保存する
  2-7.　Pythonによるスクレイピングの流れ
  2-8.　URLの基礎知識
  2-9.　まとめ
  3.　ライブラリによる高度なクローリング・スクレイピング
  3-1.　HTMLのスクレイピング
  3-2.　XMLのスクレイピング
  3-3.　データベースに保存する
  3-4.　クローラーとURL
  3-5.　Pythonによるクローラーの作成
  3-6.　まとめ
  4.　実用のためのメソッド
  4-1.　クローラーの特性
  4-2.　収集したデータの利用に関する注意
  4-3.　クロール先の負荷に関する注意
  4-4.　繰り返しの実行を前提とした設計
  4-5.　まとめ
  5.　クローリング・スクレイピングの実践とデータの活用
  5-1.　データセットの取得と活用
  5-2.　APIによるデータの収集と活用
  5-3.　時系列データの収集と活用
  5-4.　オープンデータの収集と活用
  5-5.　Webページの自動操作
  5-6.　JavaScriptを使ったページのスクレイピング
  5-7.　取得したデータの活用
  5-8.　まとめ
  6.　フレームワーク Scrapy
  6-1.　Scrapyの概要
  6-2.　Spiderの作成と実行
  6-3.　実践的なクローリング
  6-4.　抜き出したデータの処理
  6-5.　Scrapyの設定
  6-6.　Scrapyの拡張
  6-7.　クローリングによるデータの収集と活用
  6-8.　画像の収集と活用
  6-9.　まとめ
  7.　クローラーの継続的な運用・管理
  7-1.　クローラーをサーバーで実行する
  7-2.　クローラーの定期的な実行
  7-3.　クローリングとスクレイピングの分離
  7-4.　クローリングの高速化・非同期化
  7-5.　クラウドを活用する
  7-6.　まとめ
  Appendix.　Vagrantによる開発環境の構築
  A-1.　VirtualBoxとVagrant
  A-2.　CPUの仮想化支援機能を有効にする
  A-3.　VirtualBoxのインストール
  A-4.　Vagrantのインストール
  A-5.　仮想マシンを起動する
  A-6.　ゲストOSにSSH接続する
  A-7.　Pythonのスクリプトファイルを実行する
  A-8.　Linuxの基本操作
  A-9.　Vagrantで仮想マシンを操作するコマンド
  

Pythonクローリング＆スクレイピング（増補改訂版） -データ収集・解析のための実践開発ガイド-（技術評論社） の商品スペック