PythonでGoogle Flightsのデータをスクレイピングする方法

Advanced Data Extraction Specialist
Google Flightsは最も人気のあるフライト検索エンジンの1つであり、リアルタイムの航空券価格、スケジュール、ルート情報を提供しています。しかし、このデータをどのように効率的に収集し、自分の用途で分析できるのでしょうか?このガイドでは、Scrapeless Pythonライブラリを使用してGoogle Flightsのデータを自動的にスクレイピングする方法を示します。このツールを使用すると、プロセスを合理化し、スクレイピングワークフローの速度と信頼性を最適化することで、Google Flightsのデータを簡単に収集および分析できます。
Google Flightsからデータをスクレイピングできますか?
Google Flightsのデータは公開データとみなされており、この情報の収集を明示的に禁止する法律はありません。ただし、倫理的にGoogle Flightsのデータをスクレイピングすることが重要です。
- 利用規約を遵守する:Googleの利用規約を確認し、理解して違反を避けてください。
- robots.txtを尊重する:このファイルに記載されている指示に従い、自動アクセスに関するサイトのルールを遵守してください。
なぜGoogle Flightsのデータをスクレイピングするのですか?
なぜGoogle Flightsのデータをスクレイピングしたいのでしょうか?例を挙げましょう。
つまり…
Hopperは、運賃予測に焦点を当てた人気のある旅行プラットフォームです。Google Flightsやその他のオンライン旅行プラットフォームからフライト情報をスクレイピングして、特定のフライトの価格が今後数ヶ月で上昇するか下落するかについての提案をユーザーに提供しています。Hopperの公開データによると、彼らは正確な価格予測を通じてユーザーが数十億ドルを節約するのに役立ち、プラットフォーム自身の利益も大幅に増加しています。
Google Flightsから抽出できるデータ
Google Flightsには多くの貴重な情報があります。まず、出発地と目的地にフィルターを適用します。例えば、ニューヨークからボストンへの片道航空券を探しているとします。フィルターを設定すると、フライトオプションのリストが表示されます。
いくつかの重要な詳細を抽出します。これには以下が含まれます。
- 便名
- 出発時刻
- 到着時刻
- フライト時間
- 価格
- 経由地の数
- CO2排出量(より環境に優しい旅行オプションを選択するのに役立ちます)
- CO2排出量の変化
Google Flightsの情報をスクレイピングする際の障害
Google Flightsのスクレイピングを試行すると、発生する可能性のあるいくつかの重要な障害があります。
1. IPブロック: Googleは、過剰な自動化されたリクエストを防ぐために、IPブロックなどのアンチスクレイピング対策を採用しています。スクレイパーは、数回のリクエストの後で簡単にブロックされる可能性があります。
2. CAPTCHAチャレンジ: Googleは、短期間に多数のリクエストが行われた場合、特にCAPTCHAチャレンジを頻繁に提示します。これにより、人間の介入なしでデータを抽出することが困難になります。
3. 動的なウェブサイト構造: Google Flightsは、ページレイアウトとHTML構造を頻繁に変更します。これにより、スクレイピングスクリプトが壊れる可能性があり、継続的な更新とメンテナンスが必要になります。
4. レート制限: Googleは、短時間で実行できるリクエスト数を制限します。これにより、1回のセッションでスクレイピングできるデータ量が制限されます。
これらの課題を理解し、IPローテーション、CAPTCHAソルバー、動的ページからのデータ抽出を自動化するScrapelessなどの高度なツールを使用することで、これらの問題に遭遇することなく、Google Flightsを効率的にスクレイピングできます。
Pythonを使用したGoogle Flightsデータのスクレイピング方法
Pythonを使用してGoogle Flightsのデータをスクレイピングすることは、分析や比較のためにフライト価格、スケジュール、空席状況などの貴重な旅行情報を収集する効果的な方法です。このセクションでは、環境設定からスクレイピングスクリプトの実装まで、Google Flightsをスクレイピングするのに必要な手順を説明します。これにより、倫理的なガイドラインと法的制約を遵守しながら、抽出プロセスを自動化し、必要なデータを収集できます。
まず、データクロール環境を構築し、次のツールを用意する必要があります。
- Python:https://www.python.org/downloads/ これはPythonを実行するためのコアソフトウェアです。下記の図のように公式サイトから必要なバージョンをダウンロードできますが、最新のバージョンをダウンロードしないことをお勧めします。最新バージョンから1〜2バージョン前のバージョンをダウンロードできます。
- Python IDE:PythonをサポートするIDEであればどれでも構いませんが、Python用に特別に設計されたIDE開発ツールソフトウェアであるPyCharmをお勧めします。PyCharmのバージョンについては、無料のPyCharm Community Editionをお勧めします。
3. pip:Python Package Indexを使用して、単一のコマンドでプログラムの実行に必要なライブラリをインストールできます。
注:Windowsユーザーの場合は、インストールウィザードで「Add python.exe to PATH」オプションをオンにすることを忘れないでください。これにより、WindowsはターミナルでPythonとコマンドを使用できるようになります。Python 3.4以降にはデフォルトで含まれているため、手動でインストールする必要はありません。
上記の手順により、Google Flightsデータのクロール環境が設定されます。次に、ダウンロードしたPyCharmとscraperlessを組み合わせてGoogle Flightsデータをクロールできます。
ステップ1: PyCharmを起動し、メニューバーで[ファイル] > [新規プロジェクト...]を選択します。

ステップ2: 次に、ポップアップウィンドウで左側のメニューから[Pure Python]を選択し、下記のようにプロジェクトを設定します。
注:下の図の赤いボックスでは、環境設定の最初のステップでダウンロードしたPythonのインストールパスを選択します。

ステップ3: python-scraper
というプロジェクトを作成し、フォルダー内の「Create main.py welcome script option」をチェックしてから「Create」ボタンをクリックします。しばらくしてPyCharmがプロジェクトを設定すると、次のように表示されます。

ステップ4: 次に、右クリックして新しいPythonファイルを作成します。
ステップ5: すべてが正常に動作していることを確認するために、画面下部の[ターミナル]タブを開き、「python main.py」と入力します。このコマンドを実行すると、「Hi, PyCharm.」が表示されます。
これで、scraperlessを使用してコードをPyCharmに直接コピーして実行し、Google FlightsのJSON形式のデータを取得できます。
出力結果コードの例を以下に示します。
{
"best_flights": [
{
"flights": [
{
"departure_airport": {
"name": "Paris Orly Airport",
"id": "ORY",
"time": "2025-01-14 9:10"
},
"arrival_airport": {
"name": "Josep Tarradellas Barcelona-El Prat Airport",
"id": "BCN",
"time": "2025-01-14 10:50"
},
"duration": 100,
"airplane": "Airbus A321",
"airline": "Vueling",
"airline_logo": "https://www.gstatic.com/flights/airline_logos/70px/VY.png",
"travel_class": "Economy",
"flight_number": "VY 8001",
"extensions": [
"Below average legroom (29 in)",
"In-seat USB outlet",
"Emissions estimate: 93 kg CO2e"
],
"ticket_also_sold_by": null,
"legroom": "29 in",
"overnight": false,
"often_delayed_by_over_30_min": false
}
],
"layovers": null,
"total_duration": 100,
"carbon_emissions": {
"this_flight": 93000,
"typical_for_this_route": 86000,
"difference_percent": 8
},
"price": 94,
"type": "One-Way",
"airline_logo": "https://www.gstatic.com/flights/airline_logos/70px/VY.png",
"extensions": [
"Checked baggage for a fee",
"Fare non-refundable, taxes may be refundable",
"Ticket changes for a fee"
],
"booking_token": "WyJDalJJZHpkT1dYVXRZWE5DVTJ0QlNFSnhPVkZDUnkwdExTMHRMUzB0TFhaMGRtVXhOMEZCUVVGQlIyVkZaVEYzVG5ocVdESkJFZ1pXV1Rnd01ERWFDZ2puU0JBQ0dnTlZVMFE0SEhEblNBPT0iLFtbIk9SWSIsIjIwMjUtMDEtMTQiLCJCQ04iLG51bGwsIlZZIiwiODAwMSJdXV0="
},
...
],
"other_flights": [
{
"flights": [
{
"departure_airport": {
"name": "Paris Orly Airport",
"id": "ORY",
"time": "2025-01-14 6:30"
},
"arrival_airport": {
"name": "Josep Tarradellas Barcelona-El Prat Airport",
"id": "BCN",
"time": "2025-01-14 8:10"
},
"duration": 100,
"airplane": "Airbus A320",
"airline": "Vueling",
"airline_logo": "https://www.gstatic.com/flights/airline_logos/70px/VY.png",
"travel_class": "Economy",
"flight_number": "VY 8005",
"extensions": [
"Below average legroom (29 in)",
"In-seat USB outlet",
"Emissions estimate: 91 kg CO2e"
],
"ticket_also_sold_by": null,
"legroom": "29 in",
"overnight": false,
"often_delayed_by_over_30_min": false
}
],
"layovers": null,
"total_duration": 100,
"carbon_emissions": {
"this_flight": 92000,
"typical_for_this_route": 86000,
"difference_percent": 7
},
"price": 94,
"type": "One-Way",
"airline_logo": "https://www.gstatic.com/flights/airline_logos/70px/VY.png",
"extensions": [
"Checked baggage for a fee",
"Fare non-refundable, taxes may be refundable",
"Ticket changes for a fee"
],
"booking_token": "WyJDalJJZHpkT1dYVXRZWE5DVTJ0QlNFSnhPVkZDUnkwdExTMHRMUzB0TFhaMGRtVXhOMEZCUVVGQlIyVkZaVEYzVG5ocVdESkJFZ1pXV1Rnd01EVWFDZ2puU0JBQ0dnTlZVMFE0SEhEblNBPT0iLFtbIk9SWSIsIjIwMjUtMDEtMTQiLCJCQ04iLG51bGwsIlZZIiwiODAwNSJdXV0="
},
...
],
"price_insights": {
"lowest_price": 94,
"price_level": "high",
"typical_price_range": [
30,
65
],
"price_history": [
[
1731452400,
40
],
[
1731538800,
36
],
...
]
},
"airports": [
{
"departure": [
{
"airport": {
"id": "ORY",
"name": "Paris Orly Airport"
},
"city": "Paris",
"country": "France",
"country_ode": "FR",
"image": "https://encrypted-tbn3.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcQGx8ii2KbSDdbdzfKye5oDN2bwBA6audqI7XUEf2iMRZezpn_ZbQe1ZIuvUSH-8XOMe958umDwSsAF1w",
"thumbnail": "https://encrypted-tbn3.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcSyQJ-woNs0iO22mPSkmRUM5gcsTbbYeypQ6BBTeFxXr90mqTxZl57Fdq2CDuLn4w7cKZ8TT9_zZhOpF57rIpA7yWKQnqKvkKIf9Y-qJDo"
}
],
"arrival": [
{
"airport": {
"id": "BCN",
"name": "Josep Tarradellas Barcelona-El Prat Airport"
},
"city": "Barcelona",
"country": "Spain",
"country_ode": "ES",
"image": "https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcQOk3xypjQxrqfZPlTUH5lubWcGBzOkdXv7IVkOL--w1FYohepC2Y1hN69JZMcmQsAOt2hIy7EWP0SfXA",
"thumbnail": "https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcSm8RLrNH5mwpZ7VV_y8imJgifZndKGVUDYaU5-3_hF41Qrpet1SbU1az4wU48pwjNcbuAC9cYwCNqDCxMF1MgcMCvzO0P__9pb0Q9JBGM"
}
]
}
]
}
上記の手順により、以下の情報をスクレイピングできます。
- Google Flightsの会社名スクレイピング:
"name": "Paris Orly Airport",
- Google Flightsのフライト時刻スクレイピング:
"price": 94,
- Google Flightsの出発日と到着日スクレイピング:
"departure_airport": {
"name": "Paris Orly Airport",
"id": "ORY",
"time": "2025-01-14 9:10"
},
"arrival_airport": {
"name": "Josep Tarradellas Barcelona-El Prat Airport",
"id": "BCN",
"time": "2025-01-14 10:50"
},
- Google FlightsのCO2排出量スクレイピング:
"carbon_emissions": {
"this_flight": 92000,
"typical_for_this_route": 86000,
"difference_percent": 7
},
Scrapelessを使用したGoogle Flightsのスクレイピング
**Scrapeless**は、Google Flightsの動的コンテンツを処理し、大規模なデータ抽出をスムーズに行うための信頼できるソリューションを提供します。ScrapelessのGoogle FlightsスクレイピングAPIを活用することで、Google Flightsによって実装されているIPブロック、CAPTCHAチャレンジ、アンチスクレイピング対策などの課題を克服できます。
Scrapelessは、スクレイピングワークフローにシームレスに統合できるPythonライブラリを提供します。従来のHTTPリクエストをScrapeless Google FlightsスクレイピングAPIコールに簡単に置き換えて、ウェブページをスクレイピングできます。
今すぐ**Scrapelessにサインイン**して、無料トライアルを開始しましょう!簡単な手順で、Google Flightsのデータを簡単にスクレイピングし、リアルタイムのフライト情報を取得できます。複雑な設定は不要です。すぐに始められます。
主な機能:
- Scrapeless Google FlightsスクレイピングAPIは、フライト価格、出発時刻、到着時刻、フライト状況、航空会社情報など、リアルタイムのフライトデータをスクレイピングできます。
- Scrapeless Google FlightsスクレイピングAPIは、さまざまなカスタマイズされた機能をサポートしており、ユーザーは必要に応じてフライトデータをフィルタリングできます。
- Scrapelessは、Google Flightsのデータをスクレイピングする際に関連する法律や規制を遵守し、Googleの利用規約に違反することを避けるために、法的かつコンプライアンスに準拠したデータスクレイピングサービスの提供に重点を置いています。
- Scrapeless APIは、高頻度のスクレイピングが必要なプロジェクトに特に適しており、複数のリクエストを処理して短時間で結果を返すことができます。高速かつ大規模なデータスクレイピングを必要とするビジネスシナリオに適しています。
さらに、**Google検索の結果データ、Google Trends**などをスクレイピングする方法に関するガイドもご覧ください。
システムへのGoogle Flightsスクレイパーの統合方法
次のAPI例を参照できます。
- 往復
import requests
import json
url = "https://api.scrapeless.com/api/v1/scraper/request"
payload = json.dumps({
"actor": "scraper.google.flights",
"input": {
"departure_id": "ORY",
"arrival_id": "BCN",
"data_type": 1,
"outbound_date": "2025-01-05",
"return_date": "2025-01-11"
}
})
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
print(response.text)
- 片道
import http.client
import json
conn = http.client.HTTPSConnection("api.scrapeless.com")
payload = json.dumps({
"actor": "scraper.google.flights",
"input": {
"departure_id": "ORY",
"arrival_id": "BCN",
"data_type": 2,
"outbound_date": "2025-01-11"
}
})
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
conn.request("POST", "/api/v1/scraper/request", payload, headers)
res = conn.getresponse()
data = res.read()
print(data.decode("utf-8"))
より詳細な情報が必要な場合、または他のAPIツールを統合する必要がある場合は、完全なドキュメントも参照できます。
Google Flightsに関するFAQ
1. Google Flightsデータのスクレイピングとは何ですか?
Google Flightsデータのスクレイピングとは、ウェブスクレイピングツールまたはAPIを使用して、Google Flightsからフライト価格、ルート、スケジュール、航空会社などの情報を抽出するプロセスです。このデータは、市場分析、価格追跡、または旅行トレンド予測に使用できます。
2. Google Flightsのスクレイピングは合法ですか?
公開されているデータのスクレイピングは、一般的に合法です。これには、データにアクセスするために令状が必要ない限り、Google Flightsに提供されている情報が含まれます。最高裁判所は、公開されている情報にアクセスすることが、コンピューター詐欺および濫用行為法(CFAA)に違反しないことを明確にしています。
3. Scrapeless Google Flightsの無料トライアルを入手するにはどうすればよいですか?
ScrapelessのDiscordグループに参加できます。参加すると、無料トライアルの取得に役立つ人がいます。
まとめ
この記事の紹介を通して、Scrapelessを使用してGoogle Flightsのデータをクロールする方法を学びました。Scrapelessはクロールプロセスを簡素化し、深いプログラミングのバックグラウンドのないユーザーでも、Google Flightsからフライト情報を簡単に取得して分析できます。このツールを使用すると、Google Flightsからフライト価格、航空会社の動向、市場トレンドを効率的にスクレイピングし、ビジネス戦略を最適化して成長を促進できます。Scrapelessを使用すると、技術的な詳細を心配することなくデータ分析に集中でき、急速に変化する市場の需要に簡単に対応できます。
Scrapeless では、適用される法律、規制、および Web サイトのプライバシー ポリシーを厳密に遵守しながら、公開されているデータのみにアクセスします。 このブログのコンテンツはデモンストレーションのみを目的としており、違法または侵害的な活動には関与していません。 私たちは、このブログまたはサードパーティのリンクからの情報の使用についていかなる保証もせず、一切の責任を負いません。 スクレイピング活動を行う前に、法律顧問に相談し、対象となる Web サイトの利用規約を確認するか、必要な許可を取得してください。