主なポイント:

• ダイナミックウェブスクレイピングには、静的スクレイピングを超えた高度な技術が必要です。
• SeleniumやPlaywrightのようなヘッドレスブラウザは、JavaScript駆動のコンテンツをレンダリングするために不可欠です。
• APIインターセプションは、XHR/Fetchリクエストを通じて動的コンテンツがロードされる際に効率的な代替手段を提供します。
• 成功したダイナミックスクレイピングには、アンチボット対策やCAPTCHAの対処が重要です。
• Scrapelessは、一般的なダイナミックスクレイピングの課題を克服するための堅牢なソリューションを提供します。

はじめに

ウェブスクレイピングはデータ収集に不可欠なツールとなり、ビジネスや研究者がインターネットから膨大な情報を収集できるようにしています。しかし、従来のスクレイピング手法は動的なウェブサイトに直面するとしばしば不十分です。これらの現代のウェブアプリケーションは、JavaScriptフレームワーク（React、Angular、Vue.jsなど）を使用して構築され、クライアントサイドでコンテンツをレンダリングします。つまり、サーバーから最初に受け取るHTMLは不完全です。この記事では、Pythonを用いたダイナミックウェブスクレイピングの複雑さに迫り、さまざまな技術とツールについての包括的なガイドを提供します。ヘッドレスブラウザの自動化からAPIインターセプションまで、10の詳細なソリューションを探求し、最もインタラクティブなウェブサイトからデータを効果的に抽出するための知識を身につけていただきます。データアナリストであれ、開発者であれ、競争情報を求めるビジネスであれ、ダイナミックスクレイピングを習得することは、ウェブデータの全スペクトルにアクセスするために重要です。このガイドの終わりまでには、これらの課題を乗り越え、堅牢なスクレイピングソリューションを実装する方法を理解できるようになります。

1. Seleniumによる完全なブラウザ自動化

Seleniumは動的ウェブスクレイピングのための強力なツールで、実際のユーザーのインタラクションをシミュレートします。ChromeやFirefoxなどのウェブブラウザを自動化し、スクリプトがJavaScriptでレンダリングされたコンテンツとインタラクションできるようにします。この方法は、クライアントサイドでのレンダリングに大きく依存するウェブサイトや、クリック、フォーム送信、スクロールなどの複雑なインタラクションが必要なサイトに対して非常に効果的です。

仕組み: Seleniumはブラウザインスタンスを起動し、URLに移動し、ページが読み込まれ、JavaScriptが実行されるのを待ってから、CSSセレクタやXPathを使用して要素とインタラクションできるようにします。これは、無限スクロールのページやユーザーアクションの後にロードされるコンテンツの処理に特に役立ちます。

コード例:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

def scrape_with_selenium(url):
    service = Service(ChromeDriverManager().install())
    driver = webdriver.Chrome(service=service)
    driver.get(url)
    try:
        # 要素が存在するまで待機
        WebDriverWait(driver, 10).until(
            EC.presence_of_element_located((By.ID, "some_dynamic_element"))
        )
        content = driver.find_element(By.ID, "some_dynamic_element").text
        print(f"Content: {content}")
    finally:
        driver.quit()

# 使用例:
# scrape_with_selenium("https://example.com/dynamic-page")

利点: 複雑なJavaScriptを処理、人間のインタラクションをシミュレート、動的なサイトに対して効果的です。
欠点: 遅い、リソースを消費、ブラウザドライバー管理が必要、アンチボットシステムによって簡単に検出される可能性があります。

2. Playwrightによる現代的なブラウザ自動化

Playwrightはブラウザ自動化のための新しい、より強力なライブラリで、Seleniumに比べて多くのシナリオで優れたパフォーマンスと信頼性を提供します。Chromium、Firefox、WebKitをサポートし、ブラウザ間で一貫したAPIを提供します。Playwrightは、Shadow DOM、iframe、ウェブコンポーネントなどの現代のウェブ機能を処理するのが得意で、複雑な動的ウェブサイトに最適です。

仕組み: Playwrightはすべての主要なブラウザを自動化するために単一のAPIを使用します。ヘッドレスモードまたはヘッデッドモードで実行でき、要素がインタラクションの前に準備が整っていることを確保するために自動待機機能を提供します。また、テストやスクレイピングセッション間でのリークを防ぐためにコンテキスト分離機能を備えています。

コード例:

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_with_playwright(url):
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch()
        page = browser.new_page()
        page.goto(url)
        # コンテンツが読み込まれるのを待つ、例: 特定のセレクタを待つ
        page.wait_for_selector("#dynamic_content_id")
        content = page.inner_text("#dynamic_content_id")
        print(f"Content: {content}")
        browser.close()

# 使用例:
# scrape_with_playwright("https://example.com/another-dynamic-page")

利点: Seleniumよりも高速で信頼性が高く、複数のブラウザをサポートし、現代のウェブ機能を処理し、自動待機が組み込まれています。
デメリット: Seleniumよりもコミュニティが小さい新しいライブラリで、HTTPベースの方法と比べてリソースを多く消費します。

3. JavaScriptレンダリング用のRequests-HTML

Requests-HTMLは、requestsのシンプルさとpyppeteer（ヘッドレスChrome/Chromium自動化ライブラリ）の力を組み合わせたPythonライブラリです。これにより、ページ上のJavaScriptをレンダリングし、BeautifulSoupに似た使い慣れたAPIを使用してコンテンツを解析することができます。この方法は、シンプルなHTTPリクエストと完全なブラウザ自動化の中間的な手段です。

動作原理: Requests-HTMLはページのコンテンツを取得し、JavaScriptレンダリングが有効な場合は、バックグラウンドでヘッドレスブラウザを起動してJavaScriptを実行します。ページがレンダリングされると、CSSセレクタやXPathを使用して解析できるHTMLオブジェクトを提供します。

コード例:

from requests_html import HTMLSession

def scrape_with_requests_html(url):
    session = HTMLSession()
    r = session.get(url)
    # ページのJavaScriptをレンダリング
    r.html.render(sleep=1, scrolldown=True)
    
    # JavaScriptがレンダリングされた後の要素を見つける
    title = r.html.find("title", first=True).text
    print(f"タイトル: {title}")
    
    session.close()

# 使用例:
# scrape_with_requests_html("https://example.com/js-rendered-page")

利点: 完全なブラウザ自動化より使いやすく、JavaScriptレンダリングを処理し、中程度に動的なサイトに適しています。
デメリット: 純粋なHTTPリクエストよりも遅くなる可能性があり、依然としてヘッドレスブラウザを必要とし、すべての複雑なJavaScriptシナリオを処理できないかもしれません。

4. APIインターセプション

多くの動的ウェブサイトは、非同期JavaScriptおよびXML（AJAX）またはFetch APIリクエストをバックエンドAPIに対して行うことでコンテンツをロードします。ブラウザでページをレンダリングする代わりに、これらのAPIを特定して直接呼び出し、構造化された形式（例：JSONやXML）でデータを取得することができます。この方法は、データソースが特定可能なAPIエンドポイントである場合、動的ウェブスクレイピングに非常に効率的です。

動作原理: ブラウザの開発者ツール（ネットワークタブ）を使用して、ウェブサイトが行うリクエストを監視します。必要なデータを返すXHRまたはFetchリクエストを探します。特定したら、Pythonのrequestsライブラリを使用してこれらのリクエストを複製し、元のリクエストを模倣するために特定のヘッダー、クッキー、またはパラメータを含める必要があります。

コード例:

import requests
import json

def scrape_with_api_interception(api_url, headers=None, params=None):
    response = requests.get(api_url, headers=headers, params=params)
    response.raise_for_status() # HTTPエラーの場合は例外を発生させる
    data = response.json() # JSONレスポンスを前提としています
    print(json.dumps(data, indent=2))

# 使用例（実際のAPI URLとパラメータに置き換えてください）:
# api_endpoint = "https://api.example.com/products?page=1"
# custom_headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
# scrape_with_api_interception(api_endpoint, headers=custom_headers)

利点: 非常に速く効率的で、構造化データを直接取得でき、ブラウザ自動化よりリソースをあまり消費しません。
デメリット: 正しいAPIエンドポイントを特定する必要があり、APIの構造が変更される可能性があり、認証や複雑なリクエストパラメータを扱う必要があるかもしれません。

5. ヘッドレスブラウザ出力を使用したBeautifulSoup

BeautifulSoupは主に静的HTMLを解析するためのものですが、ヘッドレスブラウザの出力と効果的に組み合わせることができます。このアプローチは、ヘッドレスブラウザ（SeleniumやPlaywrightに制御されるものなど）を利用して動的コンテンツをレンダリングし、その後、完全にレンダリングされたHTMLをBeautifulSoupに渡して効率的に解析させます。このハイブリッド手法は、ヘッドレスブラウザのレンダリング能力と、動的ウェブスクレイピングのためのBeautifulSoupの解析の簡便さを組み合わせています。

動作原理: まず、ヘッドレスブラウザを使って動的ページに移動し、すべてのJavaScriptが実行されるのを待ちます。ページが完全に読み込まれたら、ページソース（レンダリング後の完全なHTMLコンテンツ）を取得します。次に、このHTML文字列をBeautifulSoupに渡して解析し、必要なデータを抽出します。

コード例:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from bs4 import BeautifulSoup
import time

def scrape_with_bs_and_selenium(url):
    service = Service(ChromeDriverManager().install())
    options = webdriver.ChromeOptions()
    options.add_argument("--headless") # ヘッドレスモードで実行
    driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options)
    driver.get(url)
    time.sleep(5) # JavaScriptが実行されるための時間を与える
    
    html_content = driver.page_source
    driver.quit()
    
    soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
    # 例: すべてのリンクを見つける
    links = [a.get("href") for a in soup.find_all("a", href=True)]
    print(f"見つかったリンク: {links[:5]}...") # 最初の5つのリンクを表示

# 使用例: 

scrape_with_bs_and_selenium("https://example.com/dynamic-content")

**長所:** 両方のツールの強みを組み合わせ、複雑な動的コンテンツにも対応できる、馴染みのあるパースAPI。
**短所:** ヘッドレスブラウザのオーバーヘッドを引き継ぐ、JavaScriptの実行に対して細心のタイミングが必要。

## 6. 非同期ヘッドレスChrome制御のためのPyppeteer

Pyppeteerは、GoogleのPuppeteer Node.jsライブラリのPythonポートであり、ヘッドレスChromeやChromiumを制御する高レベルAPIを提供します。Seleniumに比べ、ブラウザの自動化に対してよりモダンで非同期的なアプローチを提供しており、細かな制御が求められる動的ウェブスクレイピングタスクに効率的です [6]。

**動作方法:** Pyppeteerを使用すると、ヘッドレスブラウザを起動し、ページに移動し、要素と対話し、コンテンツを抽出できます。すべての操作がJavaScriptの実行を処理しながら行われます。その非同期的な特性は、同時に複数のスクレイピング操作を行うのに適しています。

**コード例:**
```python
import asyncio
from pyppeteer import launch

async def scrape_with_pyppeteer(url):
    browser = await launch(headless=True)
    page = await browser.newPage()
    await page.goto(url)
    await page.waitForSelector("#content_area") # 特定の要素を待つ
    content = await page.evaluate("document.querySelector(\"#content_area\").innerText")
    print(f"コンテンツ: {content}")
    await browser.close()

# 使用例:
# asyncio.get_event_loop().run_until_complete(scrape_with_pyppeteer("https://example.com/async-dynamic-page"))

長所: 非同期操作、細かなブラウザ制御、複雑なJavaScriptレンダリングに適している、モダンなAPI。
短所: asyncioの理解が必要、リソースを多く消費する場合がある、依然としてボット検出にさらされる。

7. ボット対策とCAPTCHAの対処

動的なウェブサイトは、複雑なボット対策機構やCAPTCHAを使用して自動スクレイピングを防ぎます。これらの対策は、IPブロックやユーザーエージェントのチェックから複雑なJavaScriptチャレンジやreCAPTCHAまで多岐にわたります。これを克服するためには、多角的なアプローチが必要であり、効果的な動的ウェブスクレイピングにおいて重要です [7]。

動作方法:

• プロキシローテーション: IP禁止を避けるためにローテーションするIPアドレスのプールを使用します。住宅用プロキシはデータセンターのプロキシより効果的であることが多いです。
• ユーザーエージェントローテーション: ユーザーエージェント文字列をローテーションすることで、異なるブラウザとオペレーティングシステムを模倣します。
• ヘッドレスブラウザフィンガープリンティング: ヘッドレスブラウザをよりリアルなブラウザのように見せるために特定の画面サイズ、フォント、WebGLパラメータを設定します。
• CAPTCHA解決サービス: 自動CAPTCHA解決のために第三者のCAPTCHA解決サービス（例：2Captcha、Anti-Captcha）と統合します。
• 人間のような遅延と対話: リクエストの間にランダムな遅延を導入し、自然なマウスの動きやクリックをシミュレートします。

コード例（概念的 - 外部サービス/プロキシが必要）:

import requests
import time
from random import uniform

def get_random_user_agent():
    user_agents = [
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36",
        "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Edge/109.0.0.0 Safari/537.36",
        # 他のユーザーエージェントを追加
    ]
    return random.choice(user_agents)

def make_request_with_anti_bot_measures(url, proxies=None):
    headers = {"User-Agent": get_random_user_agent()}
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)
        response.raise_for_status()
        time.sleep(uniform(2, 5)) # ランダムな遅延
        return response.text
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"リクエスト失敗: {e}")
        return None

# 使用例（プロキシの設定が必要）:
# proxies = {"http": "http://user:pass@proxy.example.com:8080"}
# content = make_request_with_anti_bot_measures("https://example.com/protected-page", proxies=proxies)

長所: 保護されたサイトでの成功率が向上し、貴重なデータにアクセスできる。
短所: 複雑さとコスト（プロキシ/CAPTCHAサービス）が増加し、新しいボット対策技術に適応する必要がある。

8. 初期コンテンツと動的検出のためのRequestsとBeautifulSoup

requestsとBeautifulSoupは主に静的ウェブスクレイピングに使用されますが、動的ウェブスクレイピングにおいて重要な役割を果たしており、まず初期HTMLコンテンツを取得します。この初期取得は、ページが動的であるかどうか、さらにJavaScriptレンダリングが必要かどうかを判断するのに役立ちます。このプロセスは、コンテンツ配信メカニズムを評価するためのいかなるスクレイピングプロセスにおいても最初のステップです [8]。
動作原理: requestsは指定したURLにHTTP GETリクエストを送り、生のHTMLを取得します。その後、BeautifulSoupがこのHTMLを解析します。目的のコンテンツが初期HTMLに存在する場合、そのページは主に静的であるか、動的コンテンツが同期的にロードされます。そうでない場合は、JavaScriptがコンテンツのレンダリングを担当していることを示し、ヘッドレスブラウザやAPIインターセプションの利用が必要になります。

コード例:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def check_dynamic_content(url, expected_element_id):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    
    if soup.find(id=expected_element_id):
        print(f"初期HTMLにID '{expected_element_id}' の要素が見つかりました。ページは静的であるか、コンテンツが同期的にロードされている可能性があります。")
        return True
    else:
        print(f"初期HTMLにID '{expected_element_id}' の要素が見つかりませんでした。ページは動的であり、JavaScriptレンダリングが必要です。")
        return False

# 使用例:
# is_dynamic = check_dynamic_content("https://example.com/some-page", "main-content")
# if not is_dynamic:
#     # ヘッドレスブラウザまたはAPIインターセプションを進める
#     pass

利点: 高速、軽量、初期コンテンツ取得と動的コンテンツ検出に適している。
欠点: JavaScriptを実行できず、クライアント側でレンダリングされたコンテンツには効果がない。

9. 専用のウェブスクレイピングAPIの使用

複雑な動的ウェブサイト、特に攻撃的なボット対策を講じているサイトでは、専用のウェブスクレイピングAPIを使用することで、プロセスを大幅に簡素化できます。これらのサービスは、プロキシの回転、CAPTCHAの解決、JavaScriptのレンダリング、リトライを処理し、データ抽出にのみ集中できるようにします。Scrapelessは、そのようなサービスの一例で、動的ウェブスクレイピングの一般的な課題を克服するために設計されています。

動作原理: ターゲットURLを伴うリクエストをAPIに送信します。APIは、そのインフラストラクチャ（ヘッドレスブラウザ、プロキシネットワーク、CAPTCHAソルバー）を使用してページを取得およびレンダリングし、完全にレンダリングされたHTMLまたは構造化されたデータを返します。これにより、ブラウザの自動化とボット対策の管理の複雑さが抽象化されます。

コード例（一般的なスクレイピングAPIの概念例）:

import requests

def scrape_with_api(api_endpoint, target_url, api_key):
    payload = {
        "url": target_url,
        "api_key": api_key,
        "render_js": True, # APIにJavaScriptをレンダリングするよう指示
        # プロキシ設定、国などの他のパラメータを追加します。
    }
    response = requests.post(api_endpoint, json=payload)
    response.raise_for_status()
    return response.json() # またはHTMLが返される場合はresponse.text

# 使用例（実際のAPIエンドポイントとキーに置き換えます）:
# scraping_api_url = "https://api.scraping-service.com/scrape"
# my_api_key = "YOUR_API_KEY"
# data = scrape_with_api(scraping_api_url, "https://example.com/dynamic-site", my_api_key)
# print(data)

利点: 複雑なボット対策を処理し、JavaScriptレンダリングを簡素化、スケーラブルでインフラストラクチャのオーバーヘッドを減少。
欠点: コスト依存、サードパーティサービスへの依存、レート制限がある可能性。

10. JavaScriptレンダリングサービスとしてのSplash

Splashは、HTTP APIを持つ軽量でスクリプト可能なブラウザ自動化サービスです。Scrapyと一緒に使用されることが多いですが、独立しても使用できます。SplashはJavaScriptのレンダリング、ページとのインタラクション、情報の抽出を可能にし、動的ウェブスクレイピングの強力なツールとなります。

動作原理: HTTPリクエストをSplashサーバーに送信し、レンダリングするURLとページ上で実行するJavaScriptコードを提供します。Splashはヘッドレスブラウザでページをロードし、JavaScriptを実行してレンダリングされたHTML、スクリーンショット、またはその他の情報を返します。

コード例:

import requests

def scrape_with_splash(url, splash_url="http://localhost:8050/render.html"):
    params = {
        "url": url,
        "wait": 0.5, # JavaScriptの実行を待つための0.5秒
        "timeout": 90,
        "render_all": 1 # 画面外のコンテンツも含めてすべてをレンダリング
    }
    response = requests.get(splash_url, params=params)
    response.raise_for_status()
    return response.text

# 使用例（Splashがlocalhost:8050で動作していると仮定）:
# html_content = scrape_with_splash("https://example.com/dynamic-site-with-splash")
# if html_content:
#     print("Splashでのスクレイピングに成功しました！")

利点: JavaScriptレンダリングのための専用サービスを提供し、Scrapyとの統合が良好で、レンダリングの微細な制御が可能。
欠点: Splashサーバーのセットアップと維持が必要で、スクレイピングのアーキテクチャに追加の複雑さを加える。

比較概要: 動的ウェブスクレイピング技術

動的ウェブスクレイピングに適切なツールを選択するには、ウェブサイトの複雑さ、データの量、および利用可能なリソースに依存します。この表は、議論された方法の簡単な比較を提供します。

この比較は、一部の手法がシンプルさを提供する一方で、本当に動的なサイトのための力を欠いている可能性があることを強調しています。逆に、SeleniumやPlaywrightのような強力なツールは、パフォーマンスのオーバーヘッドを伴います。選択は最終的には、動的ウェブスクレイピングプロジェクトの特定の要件によって決まります。

Scrapelessを動的ウェブスクレイピングに選ぶ理由

動的ウェブスクレイピングの複雑さを管理することは困難です。ヘッドレスブラウザのリソース消費を管理し、高度なアンチボットシステムやCAPTCHAを回避することから、課題は多く存在します。そこで、Scrapelessのような専門サービスが非常に価値を持ちます。Scrapelessはこれらの技術的なハードルを抽象化するように設計されており、動的ウェブサイトからの効率的で信頼性の高いデータ抽出のためのスリムなソリューションを提供します。

Scrapelessは、自動的なJavaScriptレンダリング、スマートなプロキシ回転、高度なアンチボットバイパスメカニズムを含む堅牢なインフラを提供します。これにより、ブラウザドライバの維持、IPバンの処理、CAPTCHAの手動解決を心配する必要がなくなります。動的ウェブスクレイピングに関連する開発およびメンテナンスのオーバーヘッドを大幅に削減し、抽出プロセス自体ではなく、抽出されたデータを利用することに集中できるようになります。

無限スクロール、AJAX読み込みコンテンツ、または高度に保護されたウェブサイトに対処している場合でも、Scrapelessは必要なデータを取得するためのスケーラブルで効率的な方法を提供します。API駆動型のアプローチは、既存のPythonプロジェクトへの統合を簡素化し、動的ウェブスクレイピングの努力における強力な味方となります。これらの複雑さを専用のサービスにオフロードすることで、どれだけの時間と労力を節約できるか考えてみてください。動的ウェブデータへの一貫したアクセスが必要なビジネスや開発者にとって、Scrapelessは高い成功率とデータ品質を確保する魅力的なソリューションを提供します。

結論

Pythonを使った動的ウェブスクレイピングは、独自の挑戦を提供しますが、適切なツールと技術を使えば、これらは効果的に克服できます。我々は、SeleniumやPlaywrightによる完全なブラウザ自動化から、効率的なAPIインターセプション、Scrapelessのような専用スクレイピングAPIの戦略的な使用まで、10の異なるアプローチを探求してきました。それぞれの手法は特定の長所と短所を提供しており、選択はあなたのプロジェクトの特定の要件、サイトの複雑さ、アンチボット対策、および希望するデータ量に依存します。

動的ウェブスクレイピングをマスターすることはもはやオプションではありません。それは、現代のウェブから包括的で最新の情報を抽出しようとするすべての人にとっての必需品です。動的コンテンツレンダリングの基礎的なメカニズムを理解し、適切なツールを使用することで、データ収集能力を大幅に強化できます。常に倫理的なスクレイピングの実践に従い、ウェブサイトの利用規約を尊重することを忘れないでください。

動的ウェブスクレイピングの作業を簡素化し、高い成功率を達成する準備はできていますか？

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FAQ

Q1: 動的ウェブサイトとは何ですか？
ダイナミックウェブサイトは、ユーザーのインタラクション、データベースクエリ、その他の要因に基づいて、よくJavaScriptを使用してコンテンツを即座に生成します。静的ウェブサイトとは異なり、ページが最初に読み込まれたときにHTMLコンテンツは完全には存在しません。

Q2: ダイナミックウェブスクレイピングは静的スクレイピングよりもなぜ難しいのですか？
ダイナミックウェブスクレイピングは、初回ページ読み込み後にJavaScriptを介してコンテンツが読み込まれるため、難しいです。初期HTMLのみを取得する従来のスクレイパーではこのコンテンツを見逃し、JavaScriptを実行してブラウザの動作をシミュレートできるツールが必要です。

Q3: スクレイピングのためにヘッドレスブラウザを使用すべき時はいつですか？
必要なデータがJavaScriptによってレンダリングされる場合や、コンテンツを表示するためにユーザーのインタラクション（例：クリック、スクロール、フォーム送信）が必要なウェブサイトの場合に、ヘッドレスブラウザ（SeleniumやPlaywrightなど）を使用すべきです。

Q4: ヘッドレスブラウザを使用せずにダイナミックウェブサイトをスクレイピングできますか？
はい、場合によっては可能です。ダイナミックコンテンツがAPI（AJAX/Fetchリクエスト）を介して読み込まれる場合は、これらのリクエストを傍受してAPIを直接呼び出すことができます。これはフルヘッドレスブラウザを使用するよりも効率的であることが多いです。

Q5: Scrapelessはダイナミックウェブスクレイピングにどのように役立ちますか？
Scrapelessは、JavaScriptレンダリング、プロキシローテーション、ボット対策などの複雑さを自動的に処理することにより、ダイナミックウェブスクレイピングを簡素化します。インフラ管理ではなくデータ抽出に集中できるよう、API駆動型のソリューションを提供します。