
スクレイピングで暮らしのマーケットを網羅した話
こんばんは、stです。
本日は、趣味と実益を結びつけるためにやってるpythonについて少し書きます。
本日のお題は、ウェブスクレイピングです。当初、pythonをやり始めたのは、ウェブスクレイピングで金儲けしたくて、やり始めましたが、
如何せん。実益につながらず、なぁなぁでやってたところがあります。
クラウドワークスで案件見つけては、出来るかな?っと練習しながら
ポートフォリオにかきたいなぁっといろいろ調整している毎日です。
1.なぜ暮らしのマーケットなのか?
ぶっちゃけなんでもいいです。ただ、クラウドワークスの中に、
偶々、暮らしのマーケットでスカルピングしたいという案件を見つけたのが発端です。
やってみると面白いものを見つけました。
CTOのトザワさんだそうです。。久々に聞いたよ。CTO。
前職でなんか、偉そうにしてた、CTOがいたなぁって。たかだか、
一発当てたくらいででね。当時まだ社会人3年目くらいで、
なんやあいつくらいな気持ちでしたよ。まぁどうでもいいか。(笑)
こんな露骨な人いるんすね。
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2.スクレイピングどう?
結論、めっちゃちょろいっす。
ほんの2時間くらいで、いろんな情報集められるところまで来れました。

下にコード書いておきます。
import requests
import urllib from bs4
import BeautifulSoup
import csv
import pandas as pd
import time
def Main(url):
'''Entry Point.
Args:
url: target url.
'''
news_data = [["news"]]
news1_data = [["link_url"]]
num1 = 1
while num1 <= 10:
urlmain = url + str(num1)+'&'
html = requests.get(urlmain, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(html.content,"html.parser")
for x in range(49):
x = x + 1
service = 'service-details' + str(x)
soup1 = soup.find(id = service)
try:
re = soup1.get("href")
link_url = urllib.parse.urljoin(urlmain,re)
news1_data.append([link_url])
#print(link_url)
except AttributeError :
break
time.sleep(5)
num1 += 1
f = open("test.csv", "w",encoding='utf-8')
writecsv = csv.writer(f, lineterminator='\n')
writecsv.writerows(news1_data)
#CSVファイルを閉じる。
f.close()
# CSVファイルの読み込み
df = pd.read_csv('test.csv')
# Excel形式で出力
df.to_excel('test.xlsx', encoding='utf-8',index=False)
if name == 'main':
print('完了')
#下を実行#
Main('https://curama.jp/accessible-home-renovation/?page=')
#実行後にさらに実行#
df = pd.read_csv('test.csv')
news2_data = []
for i in df["link_url"]:
comment1 = []
html = requests.get(i, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(html.content,"html.parser")
soup1 = soup.find(class_="wor-w_b-w ove_h tex-a_j")
soup1 = soup1.text
#print(soup1)
soup1 = soup1.replace('。','。\n').replace('!','!\n')
#print(soup1)
news2_data.append(soup1)
time.sleep(3)
df1 = pd.DataFrame(news2_data)
df1.columns = ["comment"]
#print(df1)
result = pd.concat([df1, df], axis=1)
result.to_excel('test2.xlsx', encoding='utf-8',index=False)

3.最後に
これを改造、実行化ファイルにして売り出したら需要あるかな?
一応吐き出されるエクセルを貼っておきます。
こんな感じのnote記事結構面白いかも。(笑)