Pythonでウェブサイトからデータを取得する方法

2025年のビジネス現場では、ウェブ上に溢れる膨大なデータを「どれだけ早く、しかも高品質で手に入れられるか」が勝負の分かれ目になっています。営業やEC、オペレーション、市場調査など、どんな分野でもウェブサイトから必要なデータを大量かつタイムリーに集める力が、今や大きな競争力になっています。Pythonはこの分野で圧倒的な人気を誇り、がウェブデータ抽出に選んでいるのも納得です。理由は、ライブラリが豊富で扱いやすく、拡張性も抜群だからです。

とはいえ、Pythonが万能な一方で、最近はのようなノーコードツールも登場し、プログラミングが苦手な人でも直感的にウェブデータを抽出・整理できる時代になりました。この記事では、Pythonによる伝統的な手法（Requests、Beautiful Soup、Selenium、Scrapy、Pandas）と、Thunderbitのような最新AIツールの両方を比較しながら、実践的なコード例やビジネス活用シーン、現場で得たノウハウを紹介します。

「Pythonでウェブサイトからデータを取得する」とは？

「Pythonでウェブサイトからデータを取得する」とは、Pythonスクリプトを使ってウェブページから自動で情報を集め、バラバラなHTMLを使いやすい構造化データに変換することを指します。いわゆるウェブスクレイピングです。商品価格や連絡先、レビューなどを手作業でコピペする代わりに、Pythonがその作業を自動化してくれるイメージです。

ウェブサイトには大きく2種類あります：

• 静的サイト：最初のHTMLにすべての情報が含まれているタイプ。「ページのソースを表示」で見える内容がそのままデータです。HTMLを取得して解析するだけなので比較的簡単です。
• 動的サイト：JavaScriptでページ表示後にデータが読み込まれるタイプ。無限スクロールやリアルタイム価格更新、ボタンを押して初めて表示される情報などが該当します。こうした場合はSeleniumなどでブラウザ操作を再現したり、裏側のAPIを探す必要があります（）。

よくスクレイピングされるのは、商品リスト、リード情報、価格、レビュー、画像など。リードリスト作成、競合価格の追跡、市場の声の収集など、Pythonを使えばウェブ全体を自分専用のデータベースに変えられます。

ビジネスがPythonでウェブデータを取得する理由

実際にどんなビジネス課題が解決できるのか、主な活用例と得られる効果をまとめました：

要するに、Python（やThunderbit）によるウェブデータ抽出は、業務のスピードアップ、意思決定の質向上、単純作業の自動化に直結します。実際、に達し、今も急成長中です。

Pythonでウェブデータを抽出する主要ツール

Pythonがウェブスクレイピングで選ばれる理由は、その豊富なライブラリ群にあります。代表的なツールと用途をまとめました：

実際の現場では、シンプルな案件はRequests＋Beautiful Soup、動的サイトはSelenium、大規模クロールはScrapy、スピード重視やノーコードならThunderbit…と使い分けるのが一般的です。

ステップ1：Python Requestsでウェブデータを取得

まずは基本のRequests。ウェブページ取得の定番です。

1. Requestsのインストール

   1pip install requests

2. ページ取得例

   1import requests
   2url = "https://example.com/products"
   3response = requests.get(url)
   4if response.status_code == 200:
   5    html_content = response.text
   6else:
   7    print(f"データ取得失敗: {response.status_code}")

   ()

3. トラブルシューティング

   • ブラウザを装うヘッダー追加：

     1headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
     2response = requests.get(url, headers=headers)

   • response.raise_for_status()でエラー処理
   • APIがJSON返却なら：data = response.json()

Requestsは静的ページやAPI取得に最適。もしデータが見つからなければ、JavaScriptで後から読み込まれている可能性大。その場合はSeleniumの出番です。

ステップ2：Beautiful SoupでHTMLを解析

HTMLを取得したら、Beautiful Soupで必要な情報を抽出します。

1. インストール

   1pip install beautifulsoup4

2. HTML解析

   1from bs4 import BeautifulSoup
   2soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

3. データ抽出例

   • 商品カードを全て取得：

     1for product in soup.select('div.product-card'):
     2    name = product.select_one('.product-name').text.strip()
     3    price = product.select_one('.product-price').text.strip()
     4    print(name, price)

   • テーブルの場合：

     1for row in soup.find_all('tr'):
     2    cells = row.find_all('td')
     3    # 必要に応じてセルデータを抽出

ポイント：

• ブラウザの開発者ツールでセレクタを調べる
• .get_text()や.textでテキスト抽出
• 欠損データはif price_elem else "N/A"のようにチェック

Requests＋Beautiful Soupは、静的サイト向けの王道コンビです。

ステップ3：Seleniumで動的コンテンツに対応

JavaScriptでデータが後から表示される場合は、Seleniumでブラウザ操作を自動化します。

1. Seleniumのインストール

   1pip install selenium

   ChromeDriverなどのブラウザドライバも用意し、PATHに追加します。

2. ブラウザ自動操作例

   1from selenium import webdriver
   2driver = webdriver.Chrome()
   3driver.get("https://example.com/products")
   4products = driver.find_elements_by_class_name("product-card")
   5for prod in products:
   6    print(prod.text)
   7driver.quit()

3. ログインやクリック操作

   1driver.get("https://site.com/login")
   2driver.find_element_by_name("username").send_keys("myuser")
   3driver.find_element_by_name("password").send_keys("mypassword")
   4driver.find_element_by_id("login-button").click()

4. 動的コンテンツの待機

   1from selenium.webdriver.common.by import By
   2from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
   3from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
   4WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "data-row")))

5. ヘッドレスモード（画面非表示）

   1options = webdriver.ChromeOptions()
   2options.add_argument("--headless")
   3driver = webdriver.Chrome(options=options)

Seleniumは強力ですが、動作が重め。どうしてもブラウザ操作が必要な場合に使いましょう。

ステップ4：Scrapyで大規模データ取得を自動化

数百〜数千ページをクロールしたい場合は、Scrapyが最適です。

1. Scrapyのインストール

   1pip install scrapy
   2scrapy startproject myproject

2. スパイダー作成例

   1import scrapy
   2class ProductsSpider(scrapy.Spider):
   3    name = "products"
   4    start_urls = ["https://example.com/category?page=1"]
   5    def parse(self, response):
   6        for product in response.css("div.product-card"):
   7            yield {
   8                'name': product.css(".product-title::text").get().strip(),
   9                'price': product.css(".price::text").get().strip(),
   10            }
   11        next_page = response.css("a.next-page::attr(href)").get()
   12        if next_page:
   13            yield response.follow(next_page, self.parse)

3. スパイダー実行

   1scrapy crawl products -o products.csv

Scrapyは非同期で高速、大規模クロールや複雑なページネーションに最適です。

ステップ5：ThunderbitでAIによるデータ抽出を加速

ここでの登場です。ノーコードでAIがウェブデータ抽出をサポートします。

• AIによるカラム提案：ページを自動解析し、最適な抽出項目を提案。HTMLを調べる手間なし。
• 動的ページも対応：JavaScriptや無限スクロール、ログイン後のデータもそのまま取得。
• サブページ抽出：各アイテムの詳細ページも自動で巡回し、データを拡充。
• テンプレート完備：Amazon、Zillow、Shopifyなど人気サイトは即利用可能なテンプレートあり。
• ワンクリック抽出：ページ内のメールや電話番号も一発抽出。
• スケジューリング＆クラウド実行：自然言語で「毎週月曜9時」など定期実行もOK。最大50ページを同時処理。
• 多彩なエクスポート：Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV/JSON形式で即出力。無料・無制限。

Thunderbitは、スピード重視・ノーコードでデータを取得したいチームに最適。Thunderbitでデータを取得し、Pythonで分析…という使い方もおすすめです。

ステップ6：Pandasでデータのクレンジング＆分析

PythonやThunderbitで取得したデータは、Pandasで整形・分析しましょう。

1. データ読み込み

   1import pandas as pd
   2df = pd.read_csv("products.csv")
   3print(df.head())

2. データクレンジング

   • 重複削除：

     1df = df.drop_duplicates()

   • 欠損値処理：

     1df = df.fillna("N/A")

   • フォーマット統一（例：価格）

     1df['price'] = df['price'].str.replace('$','').str.replace(',','').astype(float)

3. 分析例

   • 基本統計量：

     1print(df.describe())

   • カテゴリごとの平均価格：

     1avg_price = df.groupby('category')['price'].mean()
     2print(avg_price)

Pandasは、バラバラなウェブデータをビジネスに役立つ情報へ変換する万能ツールです。

ステップ7：取得データの整理・共有

クリーンなデータをチームで活用しましょう。

• CSV/Excel：df.to_csv("out.csv", index=False)やdf.to_excel("out.xlsx")で簡単共有。
• Google Sheets：やPythonのgspreadライブラリを活用。
• データベース：大規模データはdf.to_sql()でSQLに保存。
• 自動化：スクリプトやThunderbitのスケジュール機能で常に最新データを維持。
• 運用のコツ：データにタイムスタンプを付与、カラムの意味を記録、機密データはアクセス制御を徹底。

チームのワークフローに合わせて、スプレッドシートやデータベースを使い分けましょう。

ThunderbitとPythonコード、どちらが自分たちに合う？

比較表で整理します：

ポイント： Thunderbitはスピード重視・ビジネスチーム向け、Pythonは高度なカスタマイズや大規模処理向け。両方を併用するチームも多く、まずThunderbitで素早くデータ取得→Pythonで自動化や拡張、という流れもおすすめです。

ウェブデータ抽出のビジネス活用事例

実際にどんな現場で使われているか、具体例を紹介します：

• EC：John Lewisは。
• 営業：月3,000件以上のリードを自動収集し、担当者1人あたり週8時間の手作業を削減（)。
• 市場調査：数千件のレビューやSNS投稿を収集し、ダッシュボード更新前にトレンドを把握。
• 不動産：物件リストを自動取得し、割安物件や新規市場をいち早く発見。MLS更新を待つ必要なし。
• 業務自動化：在庫チェックやレポート作成、FAQ自動生成など、パートナーサイトや社内サイトのデータを活用。

多くの場合、Thunderbitでデータ取得→Pythonで整形・分析→SheetsやDBで共有、というハイブリッド運用が主流です。

まとめ・ポイント

Python（とThunderbit）によるウェブデータ取得は、現代ビジネスの必須スキルです。要点をおさらい：

• Requests＋Beautiful Soup：静的サイト向け、手軽で高速。
• Selenium：動的・JS多用・ログイン必須サイトに。
• Scrapy：大規模・多ページクロールに最適。
• Thunderbit：ノーコード・AI搭載でビジネスユーザーに最適。素早く簡単。
• Pandas：データの整形・分析・可視化に。
• エクスポートは柔軟に：CSV、Sheets、DBなどワークフローに合わせて選択。

自分の技術レベルや業務ニーズに合ったツールから始め、必要に応じて組み合わせていきましょう。ウェブスクレイピングの手軽さを体感したい方は、やもぜひチェックしてみてください。

データがいつでもクリーンで、構造化され、すぐに活用できる状態でありますように！

よくある質問

1. Pythonでウェブサイトからデータを取得する一番簡単な方法は？
静的サイトならRequestsでHTMLを取得し、Beautiful Soupで必要なデータを抽出するのが基本です。動的サイトはSeleniumが必要になる場合もあります。

2. Pythonコードの代わりにThunderbitを使うべきタイミングは？
素早くデータが欲しい、コーディングしたくない、動的ページやサブページ、Excel/Sheetsへの即時エクスポートが必要な場合はThunderbitが最適です。ビジネスユーザーや短納期案件に特におすすめ。

3. JavaScriptでデータが読み込まれるサイトはどう対応する？
Selenium（またはPlaywright）でブラウザ自動化するか、Thunderbitのブラウザ/クラウドモードを使えば自動でJS対応できます。

4. 抽出したデータのクレンジング・分析のコツは？
Pandasにデータを取り込み、重複削除・欠損値処理・フォーマット統一を行い、groupbyやdescribeで素早く傾向を把握しましょう。

5. ウェブスクレイピングはビジネスで合法・安全？
一般的に公開データの取得は合法ですが、各サイトの利用規約やrobots.txtは必ず確認しましょう。個人情報の無断取得はNG。ThunderbitもPythonも、倫理的なスクレイピングを推奨しています。

データ活用を次のレベルへ。 するもよし、Pythonで本格運用するもよし。どちらでも、すぐに価値あるウェブデータを手に入れられます。

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