ウェブスクレイピングでレート制限を回避する方法

Senior Web Scraping Engineer
ウェブサイトをスクレイピングしようとして、イライラするレート制限によってブロックされたことはありませんか?私も経験があります。ようやく正しいデータを取得したのに、「429 Too Many Requests」メッセージで停止させられるあの感じ。しかし、ここで諦めないでください。レート制限は、過剰なトラフィックを制御するために設計されていますが、スクレイピングの旅の終わりではありません。レート制限を理解し、創造的なソリューションを実装することで、レーダーの下に留まりながら必要なデータを収集することができます。
このガイドでは、レート制限とは何か、ウェブサイトがレート制限を使用する理由、そしてウェブスクレイピング中にレート制限を回避する最も効果的な方法について掘り下げます。ステップを踏まえ、いくつかのコード例を使用して、スクレイピングの取り組みをよりスムーズにする方法を探ります。
レート制限とは?
レート制限は、本質的に、ウェブサイトが特定の時間枠内で許可するリクエスト数を制御するために使用する戦略であり、多くの場合、サーバーの健全性を維持し、公平なアクセスを確保するために実施されます。ウェブサイトは通常、高トラフィックを防ぎ、不正行為から保護し、すべてのユーザーのリソースを保護するために、リクエストを制限します。たとえば、ウェブサイトは、ユーザーごとに1分間に100リクエストに制限する場合があります。スクレイパーがこの制限を超えると、サーバーは「429 Too Many Requests」ステータスコードで応答し、さらなるアクセスを一時的にブロックします。
レート制限を理解することで、どのように回避できるかを把握できます。多くのウェブサイトは、ユーザーアクセスとサーバー負荷のバランスをとるためにレート制限に依存しています。より高度なサイトでは、レート制限はCAPTCHAやIP制限と組み合わされ、スクレイパーの処理をさらに複雑にします。
APIとウェブサイトがレート制限を使用する理由
ウェブサイトとAPIは、いくつかの理由でレート制限を実装しており、そのうちのいくつかはスクレイピングの目標に影響を与える可能性があります。これらの動機を知ることで、完全にブロックされることなく、レート制限を回避するためのアプローチを把握できます。
サーバーの過負荷を防ぐ
人気のあるサイトのトラフィックを想像してみてください。何千人、場合によっては何百万人ものユーザーが同時にリソースにアクセスしています。レート制限は、単一のユーザー(またはボット)がサーバーリソースを独占することを防ぎ、サイトの速度低下やクラッシュを防ぎます。サーバーは、リクエストボリュームを制限することで、トラフィックを効率的に処理できます。スクレイパーの場合、これは、ピーク時のトラフィック中に過剰なリクエストがレート制限をより速くトリガーする可能性があることを意味します。
不正行為の軽減
レート制限は、スパマーや悪意のあるボットに対する障壁としても機能します。スクレイパーやボットが多数のリクエストを迅速に送信すると、レート制限が起動し、不正行為を防ぎ、セキュリティを維持し、サービス拒否(DoS)攻撃を阻止します。これは、サイトがレート制限を使用して非人間の活動を抑制するため、効率的にデータを収集することを目的とするスクレイパーにとって問題となる可能性があります。
有料利用を促進する
APIの場合、レート制限は多くの場合、階層化された価格モデルの一部です。無料ユーザーは、レート制限が低くなる可能性がありますが、有料の加入者は、より高い制限、または専用のAPIアクセスにアクセスできます。このモデルは、無料ユーザーを制限しながら、高ボリュームのデータアクセスの収益化を行うことで、アップグレードを促進します。多くの公開API TwitterのAPIやGoogleのAPIは、このアプローチを使用しています。
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ウェブスクレイピングでレート制限を回避する方法
レート制限はスクレイピングを困難にする可能性がありますが、さまざまなテクニックを使用することで、レート制限を回避したり、その影響を最小限に抑えたりできます。これらの解決策をコード例とともに見て、ブロックされないように実装する方法を探りましょう。
1. プロキシを使用する
複数プロキシを使用して、さまざまなIPにリクエストを分散させることは、レート制限を回避するための古典的な戦略です。このアプローチは、トラフィックを複数のソースに分散するのに役立ち、ウェブサイトがスクレイパーを検出およびブロックすることを難しくします。
python
import requests
from itertools import cycle
# プロキシリスト
proxies = ["http://proxy1.example.com", "http://proxy2.example.com", "http://proxy3.example.com"]
proxy_pool = cycle(proxies)
url = "https://example.com/data"
for i in range(100):
proxy = next(proxy_pool)
response = requests.get(url, proxies={"http": proxy, "https": proxy})
print(response.status_code)
上記のコードは、各リクエストを異なるプロキシサーバーを通じて送信する、ローテーションプロキシパターンを使用しています。複数場所からのトラフィックをシミュレートすることで、単一のIPに関連付けられたレート制限に遭遇する可能性が低くなります。
2. ランダムな遅延を追加する
人間の行動はしばしば不規則であるため、リクエスト間にランダムな遅延を追加することで、リアルユーザーを模倣し、レート制限ルールがパターンを認識することを難しくすることができます。ランダムな遅延は、スクレイパーの予測性を低下させ、レーダーの下に留まることができます。
python
import time
import random
import requests
url = "https://example.com/data"
for i in range(100):
response = requests.get(url)
print(response.status_code)
# 1秒から5秒の間のランダムな遅延
time.sleep(random.uniform(1, 5))
random.uniform(1, 5)
を使用することで、リクエスト間に自然な休憩を導入し、レート制限に遭遇する可能性を軽減します。このアプローチは、適度なトラフィックを許可しますが、バーストリクエストに対して厳しい制限を課すウェブサイトでうまく機能します。
3. ユーザーエージェントをローテーションする
ウェブサーバーは、**User-Agent**などのヘッダーをチェックして、リクエストを送信しているクライアントを特定します。User-Agent文字列をローテーションすることで、スクレイパーはさまざまなブラウザ、デバイス、またはオペレーティングシステムを模倣でき、リクエストがさまざまなユーザーから来ているように見せることができます。
python
import requests
import random
url = "https://example.com/data"
user_agents = [
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.1.1 Safari/605.1.15",
"Mozilla/5.0 (Linux; Android 10) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.91 Mobile Safari/537.36"
]
for i in range(100):
headers = {"User-Agent": random.choice(user_agents)}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.status_code)
User-Agentをローテーションするヘッダーは、サーバーがスクレイピングアクティビティを検出することをより困難にします。これは、さまざまなクライアントプロファイルにリクエストを分散することで、レート制限を回避する効果的な方法です。
4. 指数バックオフを使用する
APIを使用する場合、指数バックオフ戦略を実装することで、レート制限が発生した場合に適応できます。指数バックオフでは、制限に遭遇するたびに遅延を2倍にすることで、アクセスが復元されるまで、リクエストレートを徐々に減らします。
python
import requests
import time
url = "https://api.example.com/data"
retry_delay = 1
for i in range(100):
response = requests.get(url)
if response.status_code == 429: # レート制限に遭遇
print("レート制限に達しました。バックオフします...")
time.sleep(retry_delay)
retry_delay *= 2 # レート制限に遭遇するたびに遅延を2倍にする
else:
print(response.status_code)
retry_delay = 1 # 成功したリクエスト後、遅延をリセットする
このテクニックは、厳しいレート制限を課すAPIで一般的に使用されます。制限に遭遇するたびにバックオフすることで、継続的なブロックを回避し、スクレイパーをアクティブに保つことができます。
5. セッションとクッキーを管理する
ウェブサイトがセッションまたはクッキーに基づいてレート制限を課す場合、リクエストでセッション管理を使用することで、永続的なユーザーセッションをシミュレートできます。このアプローチは、時間の経過とともにユーザーの行動を監視するウェブサイトで効果的に機能します。
python
import requests
url = "https://example.com/data"
session = requests.Session() # 永続的なセッション
for i in range(100):
response = session.get(url)
print(response.status_code)
セッションを使用すると、リクエストは呼び出し間でクッキーを維持できるため、リアルユーザーのブラウジングパターンを模倣し、レート制限に遭遇する可能性を減らすことができます。
まとめ
レート制限を回避することは、特にデータを効率的に収集し、検出のしきい値以下に留まる場合、ウェブスクレイピングにおいて重要なスキルです。レート制限は、ウェブサイトのリソースを保護し、すべてのユーザーに公平なアクセスを提供するために存在しますが、適切なテクニック(プロキシのローテーション、ランダムな遅延の導入、ヘッダーの管理、バックオフ戦略の実装、永続的なセッションの使用など)を使用することで、スクレイパーはこれらの制限を責任を持って回避できます。覚えておいてください。効果的なウェブスクレイピングには、ウェブサイトのポリシーを尊重し、スクレイパーとサーバー環境の両方のバランスを維持する持続可能なソリューションを見つけることが含まれます。
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