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]Ω

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URL3-5.　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 Scrapy6-1.　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VagrantA-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