AmazonスクレイピングAPI - Pythonを使ったAmazonスクレイピング

Amazonで競争優位性を獲得したいですか？価格の追跡、製品トレンドの分析、市場調査を行う場合でも、先を行くための鍵はAmazonデータの効率的なスクレイピングです。しかし、Amazonから有用な情報を抽出するのは難しい場合があります。特に、サイト構造の頻繁な変更、ボット対策、IPブロックなどがあります。そこで、AmazonスクレイピングAPIが登場します。このガイドでは、Pythonを使用してAmazon製品データをスクレイピングする方法を示し、世界最大のeコマースプラットフォームから貴重なデータと情報を収集することをこれまで以上に容易にします。

AmazonスクレイピングAPIとは？

Amazon WebスクレイピングAPIは、Amazonデータの収集を支援するリモートサーバーのようなものです。操作は簡単です。ターゲットURLと位置情報などのパラメーターを含むリクエストをAPIエンドポイントに送信します。APIが代わりにウェブサイトにアクセスします。

Amazonは、次のデータタイプのクロールをサポートしています。

1. 製品:

• 製品情報：クロールできるコンテンツには、製品名、説明、価格、画像URL、ASIN（Amazon標準識別番号）、ブランドなど基本情報が含まれます。

• 販売データ：製品ランキング、販売量、コメントなど。

2. 販売者:

• 販売者情報：販売者の名前、マーチャントID、および彼らが販売する製品に関する情報を取得できます。
• 販売者ランキング：さまざまな販売者の製品をクロールすることにより、各販売者の市場パフォーマンスと特定のカテゴリにおける競争力を分析できます。

3. キーワード:

• キーワード検索結果：特定のキーワード（「laptop」や「アニメフィギュア」など）に基づいて、関連製品リストとその詳細情報をクロールできます。

Amazonスクレイピングの一般的なユースケース

Amazonスクレイピングは、企業やマーケターにとってさまざまな目的に役立ちます。
1. 価格監視: 製品価格をスクレイピングすることで、企業は競合他社の価格を追跡し、それに応じて独自の戦略を調整できます。

2. 製品調査: レビュー、評価、製品の詳細をスクレイピングすることで、トレンドアイテムを特定し、顧客の好みを理解するのに役立ちます。

3. 販売最適化: マーケターは製品の説明とプロモーションをスクレイピングして、コンテンツを改善し、効果的なキャンペーンを作成します。

4. 在庫レベルの追跡: リアルタイムの製品在庫データのスクレイピングは、企業が在庫レベルと需要を監視するのに役立ちます。

5. 顧客感情分析: Amazonからスクレイピングされたレビューは、顧客満足度と改善すべき点を理解するのに役立ちます。

本質的に、Amazonスクレイピングは競合分析、製品調査、マーケティング戦略を合理化します。

Amazonスクレイピングの主な課題（例：CAPTCHA、レート制限）

• CAPTCHAの課題

Amazonは、特に大量の迅速なリクエストが検出された場合、自動クロールを防ぐためにCAPTCHA検証を使用します。このような検証では、ユーザーは人間であることを確認する必要があり、自動ツールがデータを取得することを防ぎます。

• レート制限

Amazonにはリクエスト頻度制限があります。ウェブサイトに頻繁にアクセスすると、システムは自動的に応答を遅延させたり、さらなるリクエストを一時的にブロックしたりします。これにより、クロールプロセスが遅くなり、不安定になります。

ヒント：ほとんどの通常のユーザーの場合、Amazonは通常、1分あたり数十から数百のリクエストを許可します。この頻度を超えると、遅延または一時的なブロックが発生する可能性があります。Amazonは、頻繁なクロールリクエストに対してより厳しい制限を設定する場合があります。

• IPブロック

非常に頻繁なクロールにより、AmazonがIPアドレスを一時的にブロックする可能性があります。IPアドレスが異常なソースとしてマークされている場合、クロール操作は完全にブロックされ、IPを変更するか、プロキシプールを使用してこの制限を回避する必要があります。一般的に、1秒あたり5〜10回のリクエストはリスクを引き起こす可能性があります。

• 動的コンテンツの読み込み

Amazonのページコンテンツは通常、JavaScriptを介して動的に読み込まれます。つまり、クロール時にページレンダリングプロセスの追加処理が必要です。従来のHTMLクロール方法は、動的に読み込まれたデータを直接取得できないことがよくあります。

• 頻繁なレイアウト変更

Amazonウェブサイトのページレイアウトは頻繁に変更されるため、クロールスクリプトに課題をもたらします。クロールツールは、データ抽出の精度と安定性を確保するために、ページの更新と変更に適応するように継続的に更新する必要があります。

Python環境の設定

Pythonでコードの記述を開始する前に、まず開発環境を設定する必要があります。この手順により、Pythonコードの記述と実行に必要なすべてのツールとライブラリが揃っていることを確認します。このセクションでは、Pythonのインストール、仮想環境の設定、統合開発環境（IDE）の構成について説明し、ワークフローを合理化します。

Pythonを使用するには、次の構成をダウンロードする必要があります。

1. 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。以下に示すように、公式ウェブ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。最新バージョンの最初の1〜2バージョンをダウンロードできます。

2. 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を使用することをお勧めします。PyCharmのバージョンについては、無料のPyCharm Community Editionを使用することをお勧めします。

3. pip: Python Package Index（PyPi）を使用して、1つのコマンドで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」オプションを必ず選択してください。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。参考までに：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。

Pythonプロジェクトの初期化

PyCharmを起動し、メニューバーの[ファイル]>[新規プロジェクト]…オプションを選択します。

ポップアップウィンドウが開きます。左側のメニューから[Pure Python]を選択し、プロジェクトを次のように設定します。

注：以下の赤いボックスで、環境構成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。

python-scraperというプロジェクトを作成し、フォルダー内の「Create a main.py welcome script option」をチェックして、[作成]ボタンをクリックします。

PyCharmがプロジェクトを設定している間しばらく待機すると、次のようになります。

次に、右クリックして新しいPythonファイルを作成します。

すべてが正常に機能していることを確認するには、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。

scraperlessのコードをpycharmに直接コピーして実行すると、Amazon製品のJSON形式データを取得できます。

手順ガイド：Amazon製品データのスクレイピング

前述のように、AmazonのWebスクレイピングに必要な環境を構成した後、ScrapelessのPythonコードを統合できます。

Amazon製品データのスクレイピング方法

Scrapeless APIドキュメントにアクセスして、より完全なAPIコード情報を入手し、Scrapeless Pythonコードをプロジェクトに統合できます。

リクエストサンプル-製品

import requests
import json

url = "https://api.scrapeless.com/api/v1/scraper/request"

payload = json.dumps({
   "actor": "scraper.amazon",
   "input": {
      "url": "https://www.amazon.com/dp/B0BQXHK363",
      "action": "product"
   }
})
headers = {
   'Content-Type': 'application/json'
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)

Amazon販売者情報のスクレイピング方法

同様に、Scrapeless APコードをスクレイピング設定に統合するだけで、Amazonスクレイピングの障壁を回避し、Amazon販売者情報をスクレイピングできます。

リクエストサンプル-販売者

import http.client
import json

conn = http.client.HTTPSConnection("api.scrapeless.com")
payload = json.dumps({
   "actor": "scraper.amazon",
   "input": {
      "url": "",
      "action": "seller"
   }
})
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"))

Amazonキーワード検索結果のスクレイピング方法

上記の手順に従って、プロジェクトにリクエストサンプル-キーワードを統合し、Amazonキーワード検索結果を取得します。

リクエストサンプル-キーワード

import http.client
import json

conn = http.client.HTTPSConnection("api.scrapeless.com")
payload = json.dumps({
   "actor": "scraper.amazon",
   "input": {
      "action": "keywords",
      "keywords": "iPhone 12",
      "page": "5",
      "domain": "com"
   }
})
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"))

簡単な統合と構成により、ScrapelessはAmazonデータをより効率的に取得するのに役立ちます。製品、販売者、キーワード情報など、Amazonプラットフォームの重要なデータを簡単にクロールできるため、データ分析の精度とリアルタイム性が向上します。

Amazonデータのスクレイピングに関するよくある質問

1. Amazonデータをスクレイピングすることは合法ですか？

公開されている製品情報（タイトル、説明、価格、評価など）のスクレイピングは合法ですが、プライベートアカウントデータのスクレイピングはプライバシーの問題を引き起こす可能性があります。また、スクレイピングされたデータを市場調査や競合分析に使用することは、一般的に「適正使用」とみなされます。

2. Amazonからスクレイピングできるデータは何ですか？

AmazonスクレイピングAPIを使用すると、製品、販売者、レビューなどに関連するデータを抽出できます。これには、製品名、価格、ASIN（Amazon標準識別番号）、ブランド、説明、仕様、カテゴリ、ユーザーレビュー、およびそれらの評価が含まれます。

3. Amazonデータを効果的にクロールするにはどうすればよいですか？

Amazonデータをクロールする効果的な方法には、自動化されたスクリプトまたはAPIを使用し、Amazonの利用規約に従うことが含まれます。ブロックされないようにするには、リクエスト頻度を減らし、負荷を適切に制御することをお勧めします。さらに、CAPTCHAソリューションを使用すると、クロール成功率を向上させることができます。

まとめ：最高のAmazonスクレイピングAPIプロバイダー

この記事の紹介を通して、Pythonを使用してAmazonの製品データを効率的にクロールする方法を習得しました。製品の詳細、価格情報、レビューデータの取得など、Pythonのパワーと柔軟性により、自動化されたクロールがより簡単で効率的になります。ただし、大規模なデータをクロールする場合、アンチクロールメカニズムに関連する課題が発生する可能性があります。この場合、インテリジェントなWebクロールソリューションであるScrapelessは、これらの障害を回避し、よりスムーズで効率的なクロールプロセスを保証するのに役立ちます。データクローリングの速度と安定性を向上させたい場合は、Scrapelessを使用してクロールワークフローをさらに最適化することを検討してください。