目次

表紙 商標 口絵 著者紹介／テクニカルレビュアー紹介 はじめに 第1部 Webスクレイピングの基礎 第1章 イントロダクション―スクレイピングの考え方、Pythonの準備 1.1 Webスクレイピングとは／1.1.1 なぜデータサイエンスでWebスクレイピングを使うのか 1.1.2 だれがWebスクレイピングの使うのか 1.2 準備／1.2.1 セットアップ 1.2.2 Python基礎の確認 第2章 HTTPでWebと対話してみよう―HTTPとrequestsライブラリの基本事項 2.1 Webによるネットワーク通信の仕組み 2.2 HTTP（HyperText Transfer Protocol） 2.3 PythonでHTTPを操作する：requestsライブラリ 2.4 クエリ文字列：パラメーター付きのURL 第3章 Webのスープをかき回そう―HTML＋CSSページからの情報収集の基本 3.1 HTML（HyperText Markup Language） 3.2 ブラウザーを開発用ツールとして使用する 3.3 CSS（Cascading Style Sheets） 3.4 Beautiful Soupライブラリ 3.5 Beautiful Soupの詳細 第2部 高度なWebスクレイピング 第4章 POSTメソッドやクッキーなどへの対処法 4.1 フォームとPOSTリクエストの操作 4.2 HTTPリクエストメソッドのまとめ 4.3 ヘッダーの詳細 4.4 Cookieの処理 4.5 requestsのセッションを利用する 4.6 バイナリ、JSON、その他のコンテンツ形式 第5章 JavaScriptへの対処法 5.1 JavaScriptとは何か 5.2 JavaScriptのスクレイピング 5.3 Seleniumによるスクレイピング 5.4 Seleniumの高度な使用法 第6章 スクレイピングからクローリングへ―Webクローラー開発のポイント 6.1 Webクローリングとは 6.2 PythonによるWebクローリング 6.3 結果をデータベースに保存する 第3部 Webスクレイピングの実践入門 第7章 管理と法律に関する問題 7.1 データサイエンスのプロセス 7.2 Webスクレイピングが効果的な領域 7.3 法務に関する問題 第8章 有用なツールとベストプラクティス 8.1 スクレイピングに役立つその他のツール／8.1.1 Pythonの代替ライブラリ／8.1.2 Scrapy 8.1.3 キャッシュ処理 8.1.4 キャッシュ処理プロキシサーバー／8.1.5 ほかのプログラミング言語でのスクレイピング 8.1.6 キャッシュ処理コマンドラインツール 8.1.7 グラフィカルなスクレイピングツール 8.2 ベストプラクティスとヒント 第9章 データサイエンス指向の実践サンプル―ファッションデータ／ニュース記事／商品レビューなどの収集と分析 9.1 Hacker Newsのスクレイピング 9.2 Hacker News APIの利用 9.3 名言のスクレイピング 9.4 書籍の情報をスクレイピングする 9.5 GitHubのスター数をスクレイピングする 9.6 住宅ローン金利の情報をスクレイピングする 9.7 IMDbの評価をスクレイピングしてビジュアル化する 9.8 IATAの航空情報をスクレイピングする 9.9 Webフォーラムの対話をスクレイピングして解析する 9.10 ファッションのデータセットを収集してクラスタリングする 9.11 Amazonのレビューをスクレイピングしてセンチメント分析を行う 9.12 ニュース記事のスクレイピングと分析 9.13 Wikipediaをスクレイピングしてグラフ化と分析を行う 9.14 役員のグラフをスクレイピングしてビジュアル化する 9.15 ディープラーニングによってCAPTCHAを突破する 索引 翻訳者紹介＋STAFF LIST 奥付