Scrapeless Scraping Browserを使用した自動化とウェブスクレイピングのベストプラクティス

はじめに: AI時代のブラウザ自動化とデータ収集の新しいパラダイム

生成AI、AIエージェント、データ集約型アプリケーションの急速な発展に伴い、ブラウザは従来の「ユーザーインタラクションツール」から、インテリジェントシステムのための「データ実行エンジン」へと進化しています。この新しいパラダイムでは、多くの作業が単一のAPIエンドポイントに依存せず、自動化されたブラウザ制御を利用して複雑なページインタラクション、コンテンツスクレイピング、タスクオーケストレーション、コンテキスト取得を処理します。

価格比較を行うeコマースサイトや地図のスクリーンショットから、検索エンジンの結果解析、ソーシャルメディアコンテンツの抽出まで、ブラウザはAIがリアルワールドデータにアクセスするための重要なインターフェースになりつつあります。しかし、現代のウェブ構造の複雑さ、堅牢なボット対策、そして高い同時接続要求は、ローカルのPuppeteer/Playwrightインスタンスやプロキシ回転戦略などの従来のソリューションにとって大きな技術的および運用的な課題をもたらします。

そこで登場するのが、Scrapeless Scraping Browser—大規模自動化のために特別に設計された先進のクラウドベースのブラウザプラットフォームです。これは、スクレイピング対策メカニズム、フィンガープリンティング検出、プロキシ管理などの主要な技術的障壁を克服します。さらに、クラウドネイティブな同時処理スケジューリング、人間のような振る舞いのシミュレーション、および構造化データの抽出を提供し、次世代の自動化システムおよびデータパイプラインにおいて重要なインフラストラクチャコンポーネントとしての地位を確立しています。

この記事では、Scrapelessのコア機能と、ブラウザ自動化およびウェブスクレイピングにおける実用的な応用について探ります。現在の業界動向と将来の方向性を分析することにより、開発者、プロダクトビルダー、およびデータチームに包括的かつ体系的なガイドを提供することを目指します。

I. 背景: なぜScrapeless Scraping Browserが必要なのか？

1.1 ブラウザ自動化の進化

AI駆動の自動化時代において、ブラウザはもはや人間のインタラクションのための単なるツールではなく、構造化データと非構造化データの取得のための重要な実行エンドポイントとなっています。多くの現実のシナリオでは、APIが利用できないか限定的であり、データ収集、タスク実行、情報抽出のためにブラウザを介して人間の行動をシミュレートする必要があります。

一般的なユースケースには以下が含まれます:

• eコマースサイトでの価格比較: 価格と在庫データはしばしばブラウザ内で非同期に読み込まれます。
• 検索エンジン結果ページの解析: コンテンツはページ要素をスクロールし、クリックすることで完全に読み込まれる必要があります。
• 多言語ウェブサイト、レガシーシステム、イントラネットプラットフォーム: API経由でのデータアクセスは不可能です。

従来のスクレイピングソリューション（例：ローカルで実行されるPuppeteer/Playwrightやプロキシ回転セットアップ）は、高い同時接続下での安定性の欠如、頻繁なボットブロック、高いメンテナンスコストに悩まされることがよくあります。Scrapeless Scraping Browserは、そのクラウドネイティブな展開とリアルブラウザ行動シミュレーションにより、開発者に高可用性で信頼性の高いブラウザ自動化プラットフォームを提供し、AI自動化システムやデータワークフローの重要なインフラストラクチャとしての役割を果たします。

1.2 ボット対策メカニズムの課題

同時に、ボット対策技術が進化するにつれ、従来のクローラーツールはターゲットウェブサイトによってボットトラフィックとしてフラグされ、IPバンやアクセス制限が発生することが増えています。一般的なスクレイピング対策メカニズムには以下が含まれます:

• ブラウザフィンガープリンティング: User-Agent、キャンバスレンダリング、TLSハンドシェイクなどを介して異常アクセスパターンを検出します。
• CAPTCHA認証: ユーザーに人間であることを証明させる必要があります。
• IPブラックリスト: 過度に頻繁にアクセスするIPをブロックします。
• 行動分析アルゴリズム: 異常なマウスの動き、スクロール速度、インタラクションロジックを検出します。

Scrapeless Scraping Browserは、正確なブラウザフィンガープリンターのカスタマイズ、内蔵のCAPTCHA解決、および柔軟なプロキシサポートを通じて、これらの課題を効果的に克服し、次世代の自動化ツールの中核となるインフラストラクチャとなります。

II. Scrapelessのコア機能

Scrapeless Scraping Browserは、ユーザーに安定した、効率的でスケーラブルなデータインタラクション機能を提供する強力なコア機能を備えています。以下はその主要な機能モジュールと技術的詳細です：

2.1 リアルブラウザ環境

ScrapelessはChromiumエンジンの上に構築されており、リアルユーザー行動をシミュレートできる完全なブラウザ環境を提供します。主な機能には以下が含まれます：

• TLSフィンガープリンティングの偽装: 従来のボット対策メカニズムを回避するために、TLSハンドシェイクパラメータを偽装します。
• 動的フィンガープリンティングの難読化: User-Agent、画面解像度、タイムゾーンなどを調整し、各セッションを非常に人間らしく見せます。
• ローカリゼーションサポート: ターゲットウェブサイトとのインタラクションをより自然にするために、言語、地域、タイムゾーンの設定をカスタマイズします。

ブラウザフィンガープリンターの深いカスタマイズ

Scrapelessはブラウザフィンガープリンターの包括的なカスタマイズを提供し、ユーザーがより「本物の」ブラウジング環境を作成できるようにします。

• ユーザーエージェント制御: ブラウザのHTTPリクエストにおけるユーザーエージェント文字列を定義し、ブラウザエンジン、バージョン、OSを含みます。
• 画面解像度マッピング: 一般的なディスプレイサイズをシミュレートするために、screen.widthとscreen.heightの戻り値を設定します。
• プラットフォームプロパティのロック: JavaScriptにおけるnavigator.platformの戻り値を指定して、オペレーティングシステムの種類をシミュレートします。
• ローカライズ環境エミュレーション: コンテンツのレンダリング、時間形式、ウェブサイト上の言語の優先度検出に影響を及ぼすカスタムローカリゼーション設定を完全にサポートします。

2.2 クラウドベースの展開とスケーラビリティ

Scrapelessは完全にクラウドに展開されており、以下の利点を提供します。

• ローカルリソース不要: ハードウェアコストを削減し、展開の柔軟性を向上させます。
• グローバルに分散したノード: 大規模な同時処理タスクをサポートし、地理的制約を克服します。
• 高い同時処理サポート: 50から無制限の同時セッションが可能で、小規模なタスクから複雑な自動化ワークフローまで理想です。

パフォーマンス比較

従来のツールであるSeleniumやPlaywrightと比較して、Scrapelessは高い同時処理シナリオで優れています。以下はシンプルな比較表です：

同時に、Scrapelessは高い同時処理シナリオにおいて他の競合製品よりも優れたパフォーマンスを発揮します。以下はさまざまな次元からの能力の要約です：

2.3 CAPTCHA自動解決およびイベント監視メカニズム

Scrapelessは高度なCAPTCHAソリューションを提供し、ブラウザ自動化の信頼性を向上させるためにChrome DevTools Protocol（CDP）を通じて一連のカスタム機能を拡張します。

CAPTCHA解決能力

Scrapelessは、reCAPTCHA、Cloudflare Turnstile/Challenge、AWS WAF、DataDomeなど、主要なCAPTCHAタイプを自動的に処理することができます。

イベント監視メカニズム

Scrapelessは、CAPTCHA解決プロセスを監視するための3つのコアイベントを提供します：

イベント応答データ構造

2.4 強力なプロキシサポート

Scrapelessは、複数のプロキシモードをサポートする柔軟で制御可能なプロキシ統合システムを提供します：

• 組み込みの住宅用プロキシ：世界195か国/地域の地理プロキシをすぐに利用可能です。
• カスタムプロキシ（プレミアムサブスクリプション）：ユーザーが自分のプロキシサービスに接続できるようにします。これはScrapelessのプロキシ請求には含まれません。

2.5 セッションリプレイ

セッションリプレイは、Scrapeless Scraping Browserの最も強力な機能の1つです。これにより、操作やネットワークリクエストを確認するために、ページごとにセッションを再生できます。

3. コード例：Scrapelessの統合と使用

3.1 Scrapeless Scraping Browserの使用

Puppeteer例

const puppeteer = require('puppeteer-core');
const connectionURL = 'wss://browser.scrapeless.com/browser?token=your-scrapeless-api-key&session_ttl=180&proxy_country=ANY';

(async () => {
    const browser = await puppeteer.connect({browserWSEndpoint: connectionURL});
    const page = await browser.newPage();
    await page.goto('https://www.scrapeless.com');
    console.log(await page.title());
    await browser.close();
})();

Playwright例

const {chromium} = require('playwright-core');
const connectionURL = 'wss://browser.scrapeless.com/browser?token=your-scrapeless-api-key&session_ttl=180&proxy_country=ANY';

(async () => {
    const browser = await chromium.connectOverCDP(connectionURL);
    const page = await browser.newPage();
    await page.goto('https://www.scrapeless.com');
    console.log(await page.title());
    await browser.close();
})();

3.2 Scrapeless Scraping Browserフィンガープリンターパラメータ例コード

以下は、PuppeteerとPlaywrightを通じてScrapelessのブラウザフィンガープリンターカスタマイズ機能を統合する簡単な例コードです：
Puppeteer例

const puppeteer = require('puppeteer-core');

// カスタムブラウザフィンガープリント
const fingerprint = {
    userAgent: 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/134.1.2.3 Safari/537.36',
    platform: 'Windows',
    screen: {
        width: 1280, height: 1024
    },
    localization: {
        languages: ['zh-HK', 'en-US', 'en'], timezone: 'Asia/Hong_Kong',
    }
}

const query = new URLSearchParams({
  token: 'APIKey', // 必須
  session_ttl: 180,
  proxy_country: 'ANY',
  fingerprint: encodeURIComponent(JSON.stringify(fingerprint)),
});

const connectionURL = `wss://browser.scrapeless.com/browser?${query.toString()}`;

(async () => {
    const browser = await puppeteer.connect({browserWSEndpoint: connectionURL});
    const page = await browser.newPage();
    await page.goto('https://www.scrapeless.com');
    const info = await page.evaluate(() => {
        return {
            screen: {
                width: screen.width,
                height: screen.height,
            },
            userAgent: navigator.userAgent,
            timeZone: Intl.DateTimeFormat().resolvedOptions().timeZone,
            languages: navigator.languages
        };
    });
    console.log(info);
    await browser.close();
})();

Playwright例

const { chromium } = require('playwright-core');

// カスタムブラウザフィンガープリント
const fingerprint = {
    userAgent: 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/134.1.2.3 Safari/537.36',
    platform: 'Windows',
    screen: {
        width: 1280, height: 1024
    },
    localization: {
        languages: ['zh-HK', 'en-US', 'en'], timezone: 'Asia/Hong_Kong',
    }
}

const query = new URLSearchParams({
  token: 'APIKey', // 必須
  session_ttl: 180,
  proxy_country: 'ANY',
  fingerprint: encodeURIComponent(JSON.stringify(fingerprint)),
});

const connectionURL = `wss://browser.scrapeless.com/browser?${query.toString()}`;

(async () => {
    const browser = await chromium.connectOverCDP(connectionURL);

const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://www.scrapeless.com');
const info = await page.evaluate(() => {
    return {
        screen: {
            width: screen.width,
            height: screen.height,
        },
        userAgent: navigator.userAgent,
        timeZone: Intl.DateTimeFormat().resolvedOptions().timeZone,
        languages: navigator.languages
    };
});
console.log(info);
await browser.close();
})();

### 3.3 CAPTCHAイベントモニタリングの例
以下は、Scrapelessを使用してCAPTCHAイベントを監視するための完全なコード例で、CAPTCHAの解決状況をリアルタイムで監視する方法を示しています。
// CAPTCHA解決イベントをリッスンする
const client = await page.createCDPSession();

client.on('Captcha.detected', (result) => {
  console.log('Captchaが検出されました:', result);
});

await new Promise((resolve, reject) => {
  client.on('Captcha.solveFinished', (result) => {
    if (result.success) resolve();
  });
  client.on('Captcha.solveFailed', () =>
    reject(new Error('Captchaの解決に失敗しました'))
  );
  setTimeout(() =>
      reject(new Error('Captcha解決のタイムアウト')),
    5 * 60 * 1000
  );
});

Scrapeless Scraping Browserのコア機能と利点を習得した後では、現代のウェブスクレイピングにおけるその価値をよりよく理解できるだけでなく、そのパフォーマンスの利点をより効果的に活用できます。開発者がウェブサイトをより効率的かつ安全に自動化し、スクレイピングする助けとなるように、一般的なシナリオに基づいてScrapeless Scraping Browserを特定のユースケースに適用する方法を探ります。

## 4. Scrapeless Scraping Browserを使用した自動化とウェブスクレイピングのベストプラクティス
> **法的免責事項と注意事項**  
> このチュートリアルでは、教育目的のために人気のあるウェブスクレイピング技術を紹介します。公共サーバーとの対話は慎重さと敬意を要し、以下は避けるべきことの良い要約です：
> - ウェブサイトに損害を与える可能性のある速度でスクレイピングしないでください。
> - 公開されていないデータをスクレイピングしないでください。
> - GDPRによって保護されているEU市民の個人情報を保存しないでください。
> - 一部の国では違法となる可能性がある公開データセット全体を再利用しないでください。
### Cloudflare保護の理解

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1. **Cloudflareとは何ですか？**  

Cloudflareは、コンテンツ配信ネットワーク（CDN）、DNSアクセラレーション、およびセキュリティ保護を統合したクラウドプラットフォームです。ウェブサイトは、分散型サービス拒否（DDoS）攻撃（複数のアクセス要求によってウェブサイトがオフラインになる）を軽減するためにCloudflareを使用し、Cloudflareを使用しているウェブサイトが常に稼働し続けることを保証します。  
以下は、Cloudflareの動作を理解するための単純な例です：  
Cloudflareが有効になっているウェブサイト（例：example.com）を訪れると、あなたのリクエストはまずCloudflareのエッジサーバーに到達し、オリジンサーバーには到達しません。Cloudflareは次に、次のような複数のルールに基づいてリクエストを許可するかどうかを判断します：  
- キャッシュされたページを直接返すことができるかどうか；  
- CAPTCHAテストを通過する必要があるかどうか；  
- リクエストがブロックされるかどうか；  
- リクエストが実際のウェブサイトサーバー（オリジン）に転送されるかどうか。  

あなたが正当なユーザーとして特定されると、Cloudflareはリクエストをオリジンサーバーに転送し、コンテンツをあなたに返します。このメカニズムはウェブサイトのセキュリティを大幅に強化しますが、自動アクセスには重大な課題ももたらします。  
Cloudflareを回避することは、多くのデータ収集タスクにおける最も難しい技術的課題の一つです。以下では、Cloudflareを回避することが難しい理由をさらに掘り下げていきます。

2. **Cloudflare保護を回避する際の課題**  
Cloudflareを回避することは容易ではなく、特に高度なボット対策機能（ボット管理、管理チャレンジ、ターンスタイル確認、JSチャレンジなど）が有効になっている場合はそうです。多くの従来のスクレイピングツール（SeleniumやPuppeteerなど）は、明らかなフィンガープリンティング機能や不自然な挙動のシミュレーションのために、リクエストが行われる前にしばしば検出されてブロックされます。  

Cloudflareを回避するために特別に設計されたオープンソースツール（FlareSolverrやundetected-chromedriverなど）も存在しますが、これらのツールは通常短命です。一度広く使用されると、Cloudflareはすぐにその検出ルールを更新してそれらをブロックします。これは、Cloudflareの保護メカニズムを持続的かつ安定的に回避するためには、チームが社内開発能力と継続的なリソース投資を必要とすることを意味します。  
Cloudflare保護を回避する際の主な課題は次のとおりです：  
- **厳格なブラウザフィンガープリンティング認識**：Cloudflareは、User-Agent、言語設定、画面解像度、タイムゾーン、Canvas/WebGLレンダリングなどのリクエスト内でのフィンガープリンティングの特徴を検出します。異常なブラウザや自動化された挙動が検出されると、リクエストをブロックします。

• 複雑なJSチャレンジメカニズム: CloudflareはJavaScriptチャレンジ（CAPTCHA、遅延リダイレクト、論理計算など）を動的に生成しており、自動化されたスクリプトはこれらの複雑なロジックを正しく解析または実行するのに苦労することが多いです。
• 行動分析システム: Cloudflareは静的なフィンガープリンティングに加えて、マウスの動き、ページに費やす時間、スクロールアクションなどのユーザーの行動軌跡も分析します。これには人間の行動をシミュレートするための高精度が求められます。
• レートと同時実行制御: 高頻度のアクセスは、Cloudflareのレート制限やIPブロック戦略を容易に引き起こす可能性があります。プロキシプールと分散スケジューリングは非常に最適化される必要があります。
• 見えないサーバーサイド検証: Cloudflareはエッジインターセプターであるため、多くの実リクエストはオリジンサーバーに到達する前にブロックされ、従来のパケットキャプチャ分析手法は効果を発揮しません。

したがって、Cloudflareを成功裏にバイパスするには、実際のブラウザの動作をシミュレートし、JavaScriptを動的に実行し、フィンガープリンティングを柔軟に構成し、高品質のプロキシと動的なスケジューリングメカニズムを使用する必要があります。

Scrapeless Scraping Browserを使用してIdealistaのCloudflareをバイパスし、不動産データを収集する

この章では、Scrapeless Scraping Browserを使用して、ヨーロッパの主要な不動産プラットフォームであるIdealistaから不動産データをスクレイピングするための効率的で安定した反自動化システムを構築する方法を示します。Idealistaは、Cloudflare、動的ロード、IPレート制限、ユーザー行動認識などの複数の保護メカニズムを採用しており、非常に挑戦的なターゲットプラットフォームとなっています。
私たちは以下の技術的側面に焦点を当てます:

• Cloudflareの検証ページをバイパスする
• カスタムフィンガープリンティングと実際のユーザー行動のシミュレーション
• セッションリプレイの使用
• 複数のプロキシプールを使用した高同時接続スクレイピング
• コスト最適化

課題を理解する: IdealistaのCloudflare保護

Idealistaは南ヨーロッパでの主要なオンライン不動産プラットフォームであり、住宅、アパート、シェアルームなどのさまざまな種類の物件の数百万件のリスティングを提供しています。その不動産データの商業的価値が非常に高いため、このプラットフォームは厳格な反スクレイピング対策を実施しています。
自動化されたスクレイピングと戦うために、Idealistaは悪意のあるボット、DDoS攻撃、データの乱用から防御するために設計された広く使用されている反ボットおよびセキュリティ保護システムであるCloudflareを導入しています。Cloudflareの反スクレイピングメカニズムは主に次の要素で構成されています:

• アクセス検証メカニズム: JSチャレンジ、ブラウザ整合性チェック、CAPTCHA検証を含み、訪問者が実際のユーザーであるかどうかを判断します。
• 行動分析: マウスの動き、クリックパターン、スクロール速度などのアクションを通じて実際のユーザーを検出します。
• HTTPヘッダー分析: ブラウザタイプ、言語設定、リファラデータを確認し、不一致をチェックします。疑わしいヘッダーは自動化されたボットを偽装する試みを暴露する可能性があります。
• フィンガープリンティングの検出とブロック: ブラウザフィンガープリンティング、TLSフィンガープリンティング、ヘッダー情報を通じて、SeleniumやPuppeteerなどの自動化ツールによって生成されたトラフィックを特定します。
• エッジノードフィルタリング: リクエストはまずCloudflareのグローバルエッジネットワークに入り、そのリスクを評価します。低リスクと見なされたリクエストのみがIdealistaのオリジンサーバーに転送されます。

次に、Scrapeless Scraping Browserを使用してIdealistaのCloudflare保護をバイパスし、不動産データを成功裏に収集する方法を詳細に説明します。

Scrapeless Scraping Browserを使用してIdealistaのCloudflareをバイパスする

必要条件

始める前に、必要なツールを確認しましょう:

• Python: まだPythonをインストールしていない場合は、最新バージョンをダウンロードしてシステムにインストールしてください。

• 必要なライブラリ: 複数のPythonライブラリをインストールする必要があります。ターミナルまたはコマンドプロンプトを開いて、次のコマンドを実行します:

  Copy

  pip install requests beautifulsoup4 lxml selenium selenium-wire undetected-chromedriver

• ChromeDriver: ChromeDriverをダウンロードしてください。インストールされたChromeのバージョンに一致するバージョンを選択するようにしてください。

• Scrapelessアカウント: Idealistaのボット保護をバイパスするためには、Scrapeless Scraping Browserのアカウントが必要です。こちらからサインアップできますと、$2の無料トライアルが得られます。

データの特定

私たちの目標は、Idealista上の各物件リスティングに関する詳細情報を抽出することです。ブラウザの開発者ツールを使用して、サイトの構造を理解し、ターゲットとすべきHTML要素を特定できます。

ページ上の任意の場所を右クリックし、検査を選択してページソースを表示します。
この記事では、以下のURLを使用してマドリードのアルカラ・デ・エナーレスから物件リストをスクレイピングすることに焦点を当てます。

https://www.idealista.com/venta-viviendas/alcala-de-henares-madrid/

各リストから抽出したいデータポイントは以下の通りです：

• タイトル
• 価格
• 面積情報
• 物件説明
• 画像URL

以下には、各物件の情報がどこにあるかを示す注釈付きの物件リストページが表示されています。

HTMLソースコードを調査することで、各データポイントのCSSセレクタを特定できます。CSSセレクタは、HTML文書内の要素を選択するために使用されるパターンです。

HTMLソースコードを調査したところ、各物件リストはクラス名itemの<article>タグ内に含まれています。各アイテム内では：

• タイトルはクラス名item-linkの<a>タグ内に位置しています。
• 価格はクラス名item-priceの<span>タグ内に見つかります。
• 他のデータポイントについても同様です。

ステップ1: ChromeDriverでSeleniumを設定する

まず、SeleniumをChromeDriverを使うように設定する必要があります。chrome_optionsを設定して、ChromeDriverを初期化します。

from seleniumwire import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from bs4 import BeautifulSoup
import time
from datetime import datetime
import json
def listings(url):
    chrome_options = Options()
    chrome_options.add_argument("--headless")
    s = Service("ChromeDriverのパスをここに置換")
    driver = webdriver.Chrome(service=s, chrome_options=chrome_options)

このコードは、必要なモジュールをインポートし、seleniumwireを使用して高度なブラウザ操作を行い、BeautifulSoupでHTMLを解析します。

関数listings(url)を定義し、chrome_optionsに--headless引数を追加して、Chromeをヘッドレスモードで動作させるよう設定します。次に、指定したサービスパスを使用してChromeDriverを初期化します。

ステップ2: ターゲットURLを読み込む

次に、ターゲットURLを読み込み、ページの完全な読み込みを待ちます。

    driver.get(url)
    time.sleep(8)  # ウェブサイトの読み込み時間に応じて調整

ここで、driver.get(url)コマンドは、ブラウザに指定したURLに移動するよう指示します。

time.sleep(8)を使用してスクリプトを8秒間一時停止し、ウェブページが完全に読み込まれるのに十分な時間を確保します。この待機時間は、ウェブサイトの読み込み速度に応じて調整可能です。

ステップ3: ページコンテンツを解析する

ページが読み込まれたら、BeautifulSoupを使ってそのコンテンツを解析します。

    soup = BeautifulSoup(driver.page_source, "lxml")
    driver.quit()

ここでは、driver.page_sourceを使用して読み込まれたページのHTMLコンテンツを取得し、lxmlパーサーを使ってBeautifulSoupで解析します。最後に、driver.quit()を呼び出してブラウザインスタンスを閉じ、リソースをクリーンアップします。

ステップ4: 解析されたHTMLからデータを抽出する

次に、解析されたHTMLから関連データを抽出します。

    house_listings = soup.find_all("article", class_="item")
    extracted_data = []
    for listing in house_listings:
        description_elem = listing.find("div", class_="item-description")
        description_text = description_elem.get_text(strip=True) if description_elem else "nil"
        item_details = listing.find_all("span", class_="item-detail")
        bedrooms = item_details[0].get_text(strip=True) if len(item_details) > 0 else "nil"
        area = item_details[1].get_text(strip=True) if len(item_details) > 1 else "nil"
        image_urls = [img["src"] for img in listing.find_all("img") if img.get("src")]
        first_image_url = image_urls[0] if image_urls else "nil"
        listing_info = {
            "タイトル": listing.find("a", class_="item-link").get("title", "nil"),
            "価格": listing.find("span", class_="item-price").get_text(strip=True),
            "寝室": bedrooms,
            "面積": area,
            "説明": description_text,
            "画像URL": first_image_url,
        }
        extracted_data.append(listing_info)

ここでは、クラス名itemを持つarticleタグに一致するすべての要素を探し、それぞれの物件リストを表します。各リストに対して、タイトル、詳細（寝室の数や面積など）、画像URLを抽出します。これらの詳細を辞書に格納し、各辞書をextracted_dataと呼ばれるリストに追加します。

ステップ5: 抽出したデータを保存する

最後に、抽出したデータをJSONファイルに保存します。

    current_datetime = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")
    json_filename = f"new_revised_data_{current_datetime}.json"
    with open(json_filename, "w", encoding="utf-8") as json_file:

json.dump(extracted_data, json_file, ensure_ascii=False, indent=2)
    print(f"抽出データが {json_filename} に保存されました")
url = "https://www.idealista.com/venta-viviendas/alcala-de-henares-madrid/"
idealista_listings = listings(url)

以下は完全なコードです：

from seleniumwire import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from bs4 import BeautifulSoup
import time
from datetime import datetime
import json
def listings(url):
    chrome_options = Options()
    chrome_options.add_argument("--headless")
    s = Service("ChromeDriverへのパスに置き換えてください")
    driver = webdriver.Chrome(service=s, chrome_options=chrome_options)
    driver.get(url)
    time.sleep(8)  # ウェブサイトの読み込み時間に基づいて調整
    soup = BeautifulSoup(driver.page_source, "lxml")
    driver.quit()
    house_listings = soup.find_all("article", class_="item")
    extracted_data = []
    for listing in house_listings:
        description_elem = listing.find("div", class_="item-description")
        description_text = description_elem.get_text(strip=True) if description_elem else "nil"
        item_details = listing.find_all("span", class_="item-detail")
        bedrooms = item_details[0].get_text(strip=True) if len(item_details) > 0 else "nil"
        area = item_details[1].get_text(strip=True) if len(item_details) > 1 else "nil"
        image_urls = [img["src"] for img in listing.find_all("img") if img.get("src")]
        first_image_url = image_urls[0] if image_urls else "nil"
        listing_info = {
            "タイトル": listing.find("a", class_="item-link").get("title", "nil"),
            "価格": listing.find("span", class_="item-price").get_text(strip=True),
            "ベッドルーム": bedrooms,
            "面積": area,
            "説明": description_text,
            "画像URL": first_image_url,
        }
        extracted_data.append(listing_info)
    current_datetime = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")
    json_filename = f"new_revised_data_{current_datetime}.json"
    with open(json_filename, "w", encoding="utf-8") as json_file:
        json.dump(extracted_data, json_file, ensure_ascii=False, indent=2)
    print(f"抽出データが {json_filename} に保存されました")
url = "https://www.idealista.com/venta-viviendas/alcala-de-henares-madrid/"
idealista_listings = listings(url)

ボット検出の回避

このチュートリアル中にスクリプトを少なくとも二回実行したことがある場合、CAPTCHAページが表示されたことに気付いたかもしれません。

Cloudflareのチャレンジページは、最初にcf-chl-bypassスクリプトをロードし、JavaScript計算を実行します。これは通常約5秒かかります。

Scrapelessは、独自のスクレイピングインフラストラクチャを構築および維持することなく、Idealistaのようなサイトからデータにアクセスするための簡単で信頼性の高い方法を提供します。Scrapelessスクレイピングブラウザは、AI向けに構築された高同時実行性自動化ソリューションです。これは、高パフォーマンスでコスト効率の良い、ブロック対策用ブラウザプラットフォームであり、大規模なデータスクレイピング向けに設計され、人間のような行動をシミュレートします。reCAPTCHA、Cloudflare Turnstile/Challenge、AWS WAF、DataDomeなどをリアルタイムで処理できるため、効率的なウェブスクレイピングソリューションです。

以下は、Scrapelessを使用してCloudflareの保護を回避する手順です：

ステップ1：準備

1.1 プロジェクトフォルダーを作成

• プロジェクト用の新しいフォルダーを作成します。例えば、scrapeless-bypass。
• ターミナルでフォルダーに移動します：

cd path/to/scrapeless-bypass

1.2 Node.jsプロジェクトを初期化

以下のコマンドを実行してpackage.jsonファイルを作成します：

npm init -y

1.3 必要な依存関係をインストール

ブラウザインスタンスへのリモート接続を可能にするPuppeteer-coreをインストールします：

npm install puppeteer-core

Puppeteerがまだシステムにインストールされていない場合は、完全版をインストールします：

npm install puppeteer puppeteer-core

ステップ2：Scrapeless APIキーを取得

2.1 Scrapelessにサインアップ

• Scrapelessにアクセスしてアカウントを作成します。
• APIキー管理セクションに移動します。
• 新しいAPIキーを生成してコピーします。

ステップ3：Scrapeless Browserlessに接続

3.1 WebSocket接続URLを取得

Scrapelessは、クラウドベースのブラウザと対話するためにPuppeteerにWebSocket接続URLを提供します。

形式は次のとおりです：

wss://browser.scrapeless.com/browser?token=APIKey&session_ttl=180&proxy_country=ANY

APIKeyを実際のScrapeless APIキーに置き換えてください。

3.2 接続パラメーターを設定

• token: あなたのScrapeless APIキー
• session_ttl: ブラウザセッションの持続時間（秒単位）、例：180
• proxy_country: プロキシサーバーの国コード（例：イギリスの場合GB、アメリカの場合US）

ステップ4：Puppeteerスクリプトを書く

4.1 スクリプトファイルの作成

プロジェクトフォルダー内に、bypass-cloudflare.jsという名前の新しいJavaScriptファイルを作成します。

4.2 Scrapelessに接続し、Puppeteerを起動

bypass-cloudflare.jsに次のコードを追加します：

import puppeteer from 'puppeteer-core';

const API_KEY = 'your_api_key'; // 実際のAPIキーに置き換えてください
const host = 'wss://browser.scrapeless.com';
const query = new URLSearchParams({
  token: API_KEY,
  session_ttl: '180', // ブラウザセッションの継続時間（秒）
  proxy_country: 'GB', // プロキシ国コード
  proxy_session_id: 'test_session', // プロキシセッションID（同じIPを維持）
  proxy_session_duration: '5' // プロキシセッションの持続時間（分）
}).toString();

const connectionURL = `${host}/browser?${query}`;

const browser = await puppeteer.connect({
  browserWSEndpoint: connectionURL,
  defaultViewport: null,
});
console.log('Scrapelessに接続しました');

4.3 ウェブページを開き、Cloudflareを回避

新しいページを開いて、Cloudflareで保護されたウェブサイトに移動するようにスクリプトを拡張します：

const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://www.scrapingcourse.com/cloudflare-challenge', { waitUntil: 'domcontentloaded' });

4.4 ページ要素の読み込みを待つ

続行する前にCloudflareの保護が回避されたことを確認します：

await page.waitForSelector('main.page-content .challenge-info', { timeout: 30000 }); // 必要に応じてセレクターを調整

4.5 スクリーンショットを撮る

Cloudflareの保護が成功裏に回避されたかを確認するために、ページのスクリーンショットを撮ります：

await page.screenshot({ path: 'challenge-bypass.png' });
console.log('challenge-bypass.pngとしてスクリーンショットが保存されました');

4.6 完全なスクリプト

以下が完全なスクリプトです：

import puppeteer from 'puppeteer-core';

const API_KEY = 'your_api_key'; // 実際のAPIキーに置き換えてください
const host = 'wss://browser.scrapeless.com';
const query = new URLSearchParams({
  token: API_KEY,
  session_ttl: '180',
  proxy_country: 'GB',
  proxy_session_id: 'test_session',
  proxy_session_duration: '5'
}).toString();

const connectionURL = `${host}/browser?${query}`;

(async () => {
  try {
    // Scrapelessに接続
    const browser = await puppeteer.connect({
      browserWSEndpoint: connectionURL,
      defaultViewport: null,
    });
    console.log('Scrapelessに接続しました');

    // 新しいページを開いてターゲットウェブサイトに移動
    const page = await browser.newPage();
    await page.goto('https://www.scrapingcourse.com/cloudflare-challenge', { waitUntil: 'domcontentloaded' });

    // ページが完全に読み込まれるまで待機
    await page.waitForTimeout(5000); // 必要に応じて遅延を調整
    await page.waitForSelector('main.page-content', { timeout: 30000 });

    // スクリーンショットをキャプチャ
    await page.screenshot({ path: 'challenge-bypass.png' });
    console.log('challenge-bypass.pngとしてスクリーンショットが保存されました');

    // ブラウザを閉じる
    await browser.close();
    console.log('ブラウザが閉じました');
  } catch (error) {
    console.error('エラー:', error);
  }
})();

ステップ5：スクリプトを実行

5.1 スクリプトを保存

スクリプトがbypass-cloudflare.jsとして保存されていることを確認します。

5.2 スクリプトを実行

Node.jsを使用してスクリプトを実行します：

node bypass-cloudflare.js

5.3 期待される出力

すべてが正しく設定されていれば、ターミナルに次のように表示されます：

Scrapelessに接続しました
challenge-bypass.pngとしてスクリーンショットが保存されました
ブラウザが閉じました

challenge-bypass.pngファイルがプロジェクトフォルダーに表示され、Cloudflareの保護が成功裏に回避されたことを確認できます。

Scrapeless Scraping Browserをあなたのスクレイピングコードに直接統合することもできます：

const puppeteer = require('puppeteer-core');
const connectionURL = 'wss://browser.scrapeless.com/browser?token=C4778985476352D77C08ECB031AF0857&session_ttl=180&proxy_country=ANY';

(async () => {
    const browser = await puppeteer.connect({browserWSEndpoint: connectionURL});
    const page = await browser.newPage();
    await page.goto('https://www.scrapeless.com');
    console.log(await page.title());
    await browser.close();
})();

フィンガープリンティングのカスタマイズ

データをウェブサイトからスクレイピングする際、特にIdealistaのような大規模な不動産プラットフォームからは、Scrapelessを使用してCloudflareのチャレンジを回避できたとしても、繰り返しまたは高ボリュームのアクセスのためにボットとしてフラグが立てられる可能性があります。

ウェブサイトはしばしばブラウザフィンガープリンティングを使用して自動化された行動を検出し、アクセスを制限します。

⚠️ あなたが直面する可能性のある一般的な問題

• 複数回のスクレイピング後の応答時間が遅くなる
  サイトはIPまたは行動パターンに基づいてリクエストを制限する可能性があります。

• ページレイアウトが正しくレンダリングされない
  動的コンテンツは実際のブラウザ環境に依存している可能性があり、スクレイピング中に欠落または壊れたデータが発生することがあります。

• 特定の地域でのリストの欠落
  ウェブサイトは疑わしいトラフィックパターンに基づいてコンテンツをブロックまたは非表示にすることがあります。

これらの問題は通常、各リクエストのための同一のブラウザ設定によって引き起こされます。ブラウザのフィンガープリントが変わらない場合、アンチボットシステムが自動化を検出するのは容易です。

解決策: Scrapelessによるカスタムフィンガープリンティング

Scrapeless Scraping Browserは、実際のユーザーの行動を模倣し、検出を避けるためのフィンガープリンティングのカスタマイズをサポートしています。

次のフィンガープリント要素をランダム化またはカスタマイズできます。

これらの値を回転またはカスタマイズすることで、各リクエストがより自然に見え、検出のリスクが減少し、データ抽出の信頼性が向上します。

コード例:

const puppeteer = require('puppeteer-core');

const query = new URLSearchParams({
  token: 'your-scrapeless-api-key', // 必須
  session_ttl: 180,
  proxy_country: 'ANY',
  // フィンガープリントパラメータを設定
  userAgent: 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/134.0.6998.45 Safari/537.36',
  platform: 'Windows',
  screen: JSON.stringify({ width: 1280, height: 1024 }),
  localization: JSON.stringify({
    locale: 'zh-HK',
    languages: ['zh-HK', 'en-US', 'en'],
    timezone: 'Asia/Hong_Kong',
  })
});

const connectionURL = `wss://browser.Scrapeless.com/browser?${query.toString()}`;

(async () => {
    const browser = await puppeteer.connect({browserWSEndpoint: connectionURL});
    const page = await browser.newPage();
    await page.goto('https://www.Scrapeless.com');
    console.log(await page.title());
    await browser.close();
})();

セッション再生

ブラウザフィンガープリントをカスタマイズした後、ページの安定性が大幅に向上し、コンテンツの抽出がより信頼性の高いものになります。

しかし、大規模なスクレイピング作業中には、予期しない問題が抽出の失敗を引き起こすことがあります。これに対処するために、Scrapelessは強力なセッション再生機能を提供しています。

セッション再生とは？

セッション再生は、ブラウザセッション全体を詳細に記録し、以下のようなすべてのインタラクションをキャプチャします。

• ページの読み込みプロセス
• ネットワークリクエストとレスポンスデータ
• JavaScript実行の挙動
• 動的に読み込まれたが解析されていないコンテンツ

セッション再生を使用する理由は？

Idealistaのような複雑なウェブサイトをスクレイピングする際、セッション再生はデバッグの効率を大幅に向上させることができます。

使用のヒント

セッション再生が有効になったら、スクレイピングが失敗したりデータが不完全に見えたりした場合は、まず再生ログを確認してください。これにより、問題をより迅速に診断し、デバッグ時間を短縮できます。

プロキシ設定

Idealistaをスクレイピングする際は、特定の都市からのリスティングにアクセスする際に、プラットフォームが非ローカルIPアドレスに非常に敏感であることに注意が必要です。あなたのIPが国外から発信されている場合、Idealistaは次のことを行う可能性があります。

• リクエストを完全にブロックする
• 簡素化された、または内容を削除されたバージョンのページを返す
• CAPTCHAをトリガーすることなく、空または不完全なデータを提供する

Scrapelessの組み込みプロキシサポート

Scrapelessは、地理的な元を直接指定できる組み込みプロキシ設定を提供します。

これを設定するには、次のいずれかを使用できます。

• proxy_country: 2文字の国コード（例: 'ES'はスペイン）
• proxy_url: 自分のプロキシサーバーのURL

使用例:

proxy_country: 'ES',

高い同時実行性

Idealistaからスクレイピングしたページ—アルカラ・デ・エナーレスの不動産リスティング—には、最大6ページのリスティングがあります。

業界のトレンドを調査したり、競合のマーケティング戦略を収集したりする際、20以上の都市から毎日不動産データをスクレイピングする必要があるかもしれません。場合によっては、このデータを毎時間更新する必要があるかもしれません。

高同時接続要件

このボリュームを効率的に処理するためには、以下の要件を考慮してください：

• 複数の同時接続：長い待機時間なしで数百のページからデータをスクレイピングするため。
• 自動化ツール：Scrapeless Scraping Browserや、並列リクエストを大規模に処理できる類似のツールを使用してください。
• セッション管理：過度のCAPTCHAやIPブロックを避けるために、持続的なセッションを維持します。

Scrapelessのスケーラビリティ

Scrapelessは高同時接続のスクレイピング専用に設計されています。以下の機能を提供します：

• 並列ブラウザセッション：複数のリクエストを同時に処理し、数多くの都市から大量のデータをスクレイピングできるようにします。
• 低コスト、高効率のスクレイピング：並列でのスクレイピングにより、スクレイピングしたページあたりのコストが削減され、スループットが最適化されます。
• 多量のアンチボット防御を回避：高負荷のスクレイピング中でも、CAPTCHAやその他の検証システムを自動で処理します。

ヒント：リクエストの間隔を十分に空けて、人間のようなブラウジング行動を模倣し、Idealistaからのレート制限や禁止を防ぎます。

スケーラビリティとコスト効率

通常のPuppeteerは、セッションを効率的にスケールさせたり、キューシステムと統合したりするのが難しいですが、Scrapeless Scraping Browserは、十数の同時セッションから無制限の同時セッションまでシームレスにスケーリングをサポートし、ピークタスク負荷の時でもゼロキュー時間とゼロタイムアウトを保証します。

高同時接続のスクレイピングのためのさまざまなツールの比較は以下の通りです。Scrapelessの高同時接続ブラウザを使っても、コストを心配する必要はありません。実際には、手数料をほぼ**50%**節約できる可能性があります。

ツール比較

ヒント：大規模なスクレイピングと高同時接続サポートが必要な場合、Scrapelessが最もコスト対効果の高い比率を提供します。

ウェブスクレイピングのコスト管理戦略

慎重なユーザーは、私たちがスクレイピングするIdealistaのページには、通常、高解像度の物件画像、インタラクティブな地図、ビデオプレゼンテーション、広告スクリプトが大量に含まれていることに気づいているかもしれません。これらの要素はエンドユーザーにとって使いやすいものですが、データ抽出には不要であり、帯域幅の消費とコストを大幅に増加させます。

トラフィック使用量を最適化するために、ユーザーには以下の戦略を採用することをお勧めします：

1. リソース傍受：不要なリソースリクエストを傍受してトラフィック消費を減らします。
2. リクエストURL傍受：URLの特性に基づいて特定のリクエストを傍受し、トラフィックをさらに最小化します。
3. モバイルデバイスのシミュレーション：モバイルデバイスの設定を使用して、軽量なページバージョンを取得します。

詳細な戦略

1. リソース傍受

リソース傍受を有効にすることで、スクレイピングの効率を大幅に向上させることができます。PuppeteerのsetRequestInterception機能を設定することで、画像、メディア、フォント、スタイルシートなどのリソースをブロックし、大容量のコンテンツダウンロードを回避します。

2. リクエストURLフィルタリング

リクエストURLを調べることで、データ抽出に関係のない広告サービスやサードパーティの分析スクリプトなどの不要なリクエストをフィルタリングできます。これにより、不必要なネットワークトラフィックが削減されます。

3. モバイルデバイスのシミュレーション

モバイルデバイス（例：ユーザーエージェントをiPhoneに設定）のシミュレーションを行うことで、より軽量でモバイル最適化されたページバージョンを取得できます。これにより、読み込まれるリソースが減少し、スクレイピングプロセスが高速化します。

詳細については、Scrapeless公式ドキュメントを参照してください。

例のコード

以下は、Scrapeless Cloud BrowserとPuppeteerを使用してリソーススクレイピングを最適化するために、これらの三つの戦略を組み合わせた例です：

import puppeteer from 'puppeteer-core';
 
const scrapelessUrl = 'wss://browser.scrapeless.com/browser?token=your_api_key&session_ttl=180&proxy_country=ANY';
 
async function scrapeWithResourceBlocking(url) {
    const browser = await puppeteer.connect({
        browserWSEndpoint: scrapelessUrl,
        defaultViewport: null
    });
    const page = await browser.newPage();
 
    // リクエストの傍受を有効にする

await page.setRequestInterception(true);

// ブロックするリソースタイプを定義
const BLOCKED_TYPES = new Set([
    'image',
    'font',
    'media',
    'stylesheet',
]);

// リクエストをインターセプト
page.on('request', (request) => {
    if (BLOCKED_TYPES.has(request.resourceType())) {
        request.abort();
        console.log(`ブロックされました: ${request.resourceType()} - ${request.url().substring(0, 50)}...`);
    } else {
        request.continue();
    }
});

await page.goto(url, {waitUntil: 'domcontentloaded'});

// データを抽出
const data = await page.evaluate(() => {
    return {
        title: document.title,
        content: document.body.innerText.substring(0, 1000)
    };
});

await browser.close();
return data;
}

// 使用方法
scrapeWithResourceBlocking('https://www.scrapeless.com')
    .then(data => console.log('スクレイピング結果:', data))
    .catch(error => console.error('スクレイピング失敗:', error));

このようにして、高いトラフィックコストを節約できるだけでなく、データ品質を確保しながらクロール速度を向上させ、システム全体の安定性と効率を改善することができます。

5. セキュリティとコンプライアンスの推奨事項

Scrapelessを使用してデータをスクレイピングする際、開発者は以下に注意を払う必要があります。

• 対象ウェブサイトのrobots.txtファイルおよび関連法令に準拠すること: スクレイピング活動が合法であり、サイトのガイドラインを尊重していることを確認してください。
• ウェブサイトのダウンタイムにつながる過剰なリクエストを避ける: サーバーの過負荷を防ぐために、スクレイピングの頻度に気を付けてください。
• 機密情報をスクレイピングしない: ユーザーのプライバシーデータ、支払い情報、または他の機密コンテンツを収集しないでください。

6. 結論

ビッグデータの時代において、データ収集は産業全体のデジタルトランスフォーメーションの重要な基盤となっています。特に、市場情報、電子商取引の価格比較、競争分析、金融リスク管理、不動産分析などの分野では、データに基づく意思決定の需要がますます緊急に求められています。しかし、ウェブ技術の進化、特に動的に読み込まれるコンテンツの広範な使用に伴い、従来のウェブスクレイパーはその限界を明らかにしています。これらの制限はスクレイピングをより困難にするだけでなく、アンチスクレイピングメカニズムの高まりを引き起こし、ウェブスクレイピングのハードルを上げています。

ウェブ技術の進歩により、従来のスクレイパーは複雑なスクレイピングニーズを満たすことができなくなっています。以下は、いくつかの主要な課題とそれに対する解決策です。

• 動的コンテンツの読み込み: ブラウザベースのスクレイパーは、JavaScriptコンテンツの実際のブラウザレンダリングをシミュレートすることで、動的に読み込まれるウェブデータをスクレイピングできることを保証します。
• アンチスクレイピングメカニズム: プロキシプール、フィンガープリント認識、行動シミュレーションなどの技術を使用することで、従来のスクレイパーが一般的に引き起こすアンチスクレイピングメカニズムを回避できます。
• 高い同時実行性のスクレイピング: ヘッドレスブラウザは、高い同時実行性のタスク展開をサポートし、プロキシスケジューリングと組み合わせて、大規模なデータスクレイピングのニーズに応えることができます。
• コンプライアンスの問題: 法的APIやプロキシサービスを利用することで、スクレイピング活動が対象ウェブサイトの条件に準拠していることを確保できます。

その結果、ブラウザベースのスクレイパーは業界の新しいトレンドとなっています。この技術は、実際のブラウザを通じてユーザー行動をシミュレートするだけでなく、現代のウェブサイトの複雑な構造やアンチスクレイピングメカニズムに柔軟に対応し、開発者により安定した効率的なスクレイピングソリューションを提供しています。

Scrapeless Scraping Browserは、この技術的トレンドを受け入れ、ブラウザのレンダリング、プロキシ管理、アンチ検出技術、および高い同時実行性タスクスケジューリングを組み合わせ、開発者が複雑なオンライン環境でデータスクレイピングタスクを効率的かつ安定的に完了できるよう支援します。いくつかの核心的利点を通じて、スクレイピングの効率と安定性を向上させます。

• 高い同時実行性ブラウザソリューション: Scrapelessは、大規模で高い同時実行性のタスクをサポートし、数千のスクレイピングタスクの迅速な展開を可能にし、長期的なスクレイピングニーズに応えます。
• 検出回避サービス: 内蔵のCAPTCHA解決ツールとカスタマイズ可能なフィンガープリントにより、開発者はフィンガープリンティングおよび行動認識メカニズムを回避でき、ブロックされるリスクを大幅に低減します。
• 視覚デバッグツール - セッション再生: スクレイピングプロセス中の各ブラウザのインタラクションを再生することで、開発者はスクレイピングプロセスの問題を簡単にデバッグおよび診断できます。特に、複雑なページや動的に読み込まれるコンテンツを扱う場合には便利です。
• コンプライアンスと透明性の保証: Scrapelessは、サイトのrobots.txtルールへの準拠をサポートし、詳細なスクレイピングログを提供することで、ユーザーのデータスクレイピング活動がターゲットウェブサイトの方針に準拠していることを保証します。

- **柔軟なスケーラビリティ**: ScrapelessはPuppeteerとシームレスに統合されており、ユーザーはスクレイピング戦略をカスタマイズし、データスクレイピングと分析のためのワンストップワークフローとして他のツールやプラットフォームと接続することができます。

Eコマースプラットフォームからの価格比較、リアルエステートウェブサイトデータの抽出、金融リスク監視や市場インテリジェンス分析への応用など、Scrapelessはさまざまな業界に対して高効率でインテリジェント、かつ信頼性の高いソリューションを提供します。

この記事で取り上げた技術的な詳細とベストプラクティスをもとに、Scrapelessを利用して大規模なデータスクレイピングを行う方法を理解したことでしょう。動的なページの取り扱いや、複雑なインタラクティブデータの抽出、トラフィック使用の最適化、そしてアンチスクレイピングメカニズムの克服においても、Scrapelessは迅速かつ効率的にスクレイピング目標を達成する手助けをします。