2025年版：Pythonウェブスクレイピングライブラリ10選とAIによる新しい選択肢

想像してみてください。朝8時半、淹れたてのコーヒーを片手にデスクに座った瞬間、上司やそのまた上司から「競合他社の製品価格、カスタマーレビュー、ついでにCEOの好きなピザのトッピングまで全部まとめたスプレッドシートが欲しい」と頼まれたらどうしますか？手作業でコピペしていたら何時間もかかりますが、Pythonを使えば一気に効率化できます。でも「プログラミングは苦手」「HTMLのエラーで朝から頭を抱えたくない」…そんな方のために、この記事を用意しました。

こんにちは、の共同創業者兼CEO、Shuai Guanです。SaaSや自動化、AIの分野で長年、ウェブデータをビジネスの武器に変えるお手伝いをしてきました。この記事では、2025年注目のpython ウェブスクレイピングライブラリ10選を、特徴・使い方・メリット・デメリット・得意分野まで徹底解説します。「でもPythonは書けない…」という方もご安心を。ThunderbitのノーコードAIウェブスクレイパーなら、たった2クリックで同じ結果が得られます。コードもトラブルも、カフェインの摂りすぎも不要です。

なぜpython ウェブスクレイピングライブラリがビジネスチームに重要なのか

リード獲得・営業: ディレクトリやSNS、フォーラムからターゲットリスト（氏名、メール、SNSアカウントなど）を自動収集。営業チームの手作業を大幅に削減できます（）。
価格調査・競合分析: ECチームは競合の価格や在庫、キャンペーン情報をリアルタイムで取得し、自社戦略を即座に調整できます（）。
市場調査・トレンド分析: レビューやSNS、ニュースサイトをスクレイピングすることで、マーケや商品企画チームがいち早くトレンドや顧客の声をキャッチできます（）。
不動産・物件データ: 複数サイトから物件情報や価格、詳細をまとめて取得し、市場分析を効率化。
EC運営: サプライヤー情報や商品カタログの監査も自動化でき、手作業のコピペ地獄から解放されます。

つまり、のです。ただし、ほとんどのpython ウェブスクレイピングライブラリは「プログラミングができる人向け」。非エンジニアにはハードルが高いのが現実です。だからこそ、ノーコードでAIが自動化するのようなツールが注目されています（詳細は後ほど）。

python ウェブスクレイピングライブラリの選定基準

人気・コミュニティ: GitHubスター数や開発の活発さ、チュートリアルの多さ。困ったときにStack Overflowで答えが見つかるかも重要です。
パフォーマンス・拡張性: 数千ページの処理や並列・非同期リクエストに対応できるか。速度も大事なポイント。
動的コンテンツ・JS対応: 最近のサイトはJavaScriptでデータを表示することが多いので、動的コンテンツに強いライブラリを高評価。
使いやすさ・学習コスト: プラグ＆プレイで使えるものから、習得に苦労するものまで。初心者向けやドキュメントが充実しているものを優先。
アンチボット対策: IPブロックやCAPTCHA、アクセス制限に対応できるか。対策が弱いとすぐにブロックされてしまいます。
データのパース・バリデーション: HTMLを取得するだけでなく、きれいな構造化データに変換できるかも重要。

各ライブラリごとに、概要・使い方・メリット・デメリット・得意なシーンを紹介します。

早見表：python ウェブスクレイピングライブラリ比較

主要10ライブラリを一覧で比較。用途に合ったツール選びの参考にどうぞ（上司への説明にも使えます！）：

ライブラリ	使いやすさ	JS対応	HTTPリクエスト	HTMLパース	アンチボット機能	データバリデーション	得意分野
ZenRows	非常に簡単（API）	✅（ブラウザ）	✅（API）	✅	✅（プロキシ・CAPTCHA回避）	❌	保護されたサイトの大規模スクレイピング
Selenium	普通	✅（ブラウザ）	✅（ブラウザ）	一部	❌	❌	動的・インタラクティブなサイト
Requests	非常に簡単	❌	✅	❌	❌	❌	静的ページ・API
Beautiful Soup	簡単	❌	❌	✅	❌	❌	静的HTMLのパース
Playwright	普通	✅（ブラウザ）	✅（ブラウザ）	DOM操作	❌	❌	モダンWebアプリ・マルチブラウザ対応
Scrapy	普通〜やや難	一部（アドオン）	✅（非同期）	✅	❌	限定的	大規模・構造化クローリング
urllib3	簡単（低レベル）	❌	✅	❌	❌	❌	カスタムHTTP・高並列処理
HTTPX	簡単〜普通	❌（非同期IO）	✅（非同期）	❌	❌	❌	高速・非同期スクレイピング
lxml	普通	❌	❌	✅（高速）	❌	❌	複雑なHTML/XMLの高速パース
Pydantic	普通	N/A	N/A	N/A	N/A	✅	スクレイピング後のデータ検証

注：「JS対応」はJavaScriptで生成されるコンテンツの取得可否、「アンチボット機能」はライブラリ標準の対策を指します。

ZenRows：オールインワンpython ウェブスクレイピング API

概要

は、プロキシの自動切り替えやCAPTCHA回避、ブラウザ指紋対策、JavaScriptレンダリングまで面倒な部分を全てAPIで代行してくれるウェブスクレイピングサービスです。APIコール一つで、必要なページを取得できます。

使い方

APIキーを取得し、Pythonのrequestsで呼び出すだけ：

import requests

url = "<https://example.com>"
apikey = "<YOUR_ZENROWS_API_KEY>"
params = {
    "url": url,
    "apikey": apikey,
    "js_render": "true",
    "premium_proxy": "true"
}
response = requests.get("<https://api.zenrows.com/v1/>", params=params)
print(response.text[:500])

メリット

主要なアンチボット対策（プロキシ、CAPTCHA等）を自動で回避
JavaScriptで生成されるページも取得可能
APIだけで完結、ブラウザやプロキシの管理不要
大規模なスクレイピングにも対応

デメリット

有料サービス（無料トライアルあり）
サードパーティAPIへの依存

おすすめ用途

大規模なデータ取得や、ボット対策が厳しいサイトのスクレイピングに最適。CAPTCHAやブロックに悩んでいる方は要チェック（）。

Selenium：動的サイトのブラウザ自動操作

概要

は、ブラウザ自動化の定番ツール。PythonからChromeやFirefoxなどを操作し、クリックやフォーム入力、スクロールなど人間の操作を再現できます。人がブラウザでできることは、Seleniumでも可能です。

使い方

Seleniumパッケージとブラウザドライバ（例：ChromeDriver）をインストールし、以下のように実行：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options

options = Options()
options.add_argument("--headless=new")
driver = webdriver.Chrome(options=options)
driver.get("<https://example.com>")
html = driver.page_source
print(html[:200])
driver.quit()

メリット

動的コンテンツやログイン、ポップアップなど、実際のブラウザで表示できるサイトは全て対応
クリックや入力などユーザー操作の自動化
複数ブラウザに対応

デメリット

ブラウザごとにメモリ・CPU消費が大きい
HTTPベースのスクレイピングより遅い
並列処理や大規模運用はやや難易度高
高度なアンチボット対策には検知されやすい

おすすめ用途

動的・JavaScript中心のサイトや、ログインが必要なページのデータ取得に最適（）。

Requests：Python標準のHTTPクライアント

概要

は「人間のためのHTTP」ライブラリ。PythonでウェブページやAPIを取得する際の定番で、シンプルかつ信頼性抜群です。

使い方

静的ページの取得例：

import requests

response = requests.get("<https://www.example.com>")
if response.status_code == 200:
    html_text = response.text
    print(html_text[:300])

メリット

シンプルなAPIで直感的に使える
軽量かつ高速
クッキーやリダイレクトなどHTTPの基本機能を網羅
コミュニティが大きく、情報も豊富

デメリット

JavaScript実行や動的コンテンツには非対応
HTMLパース機能はなし（Beautiful Soupやlxmlと組み合わせて使用）
アンチボット対策は自分でヘッダーやプロキシを設定する必要あり

おすすめ用途

静的ページやAPIの取得に最適。初心者はRequests＋Beautiful Soupの組み合わせが定番（）。

Beautiful Soup：PythonでのHTMLパースの定番

概要

（BS4）は、HTMLやXMLのパース専用ライブラリ。ページ取得自体はRequestsやSeleniumと組み合わせて使いますが、HTMLから必要なデータを抽出するのが得意です。

使い方

商品名を抽出する例：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

html = requests.get("<https://example.com/products>").text
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
product_names = [tag.get_text() for tag in soup.find_all("h2", class_="product-name")]
print(product_names)

メリット

初心者にも優しく、多少崩れたHTMLでもパース可能
タグ・クラス・CSSセレクタ・正規表現など柔軟な検索が可能
軽量で高速
ドキュメントやサンプルが豊富

デメリット

ページ取得やJavaScript実行は不可
大規模なドキュメントではlxmlより遅い
複雑なクエリはやや苦手（高度なXPathはlxml推奨）

おすすめ用途

HTMLから商品リストやテーブル、リンクなど構造化データを抽出したいときに最適（）。

Playwright：最新のブラウザ自動化フレームワーク

概要

はMicrosoft製の新しいブラウザ自動化ツール。Selenium同様にブラウザを操作できますが、より高速で複数エンジン（Chromium, Firefox, WebKit）に対応し、モダンなAPIが特徴です。

使い方

ページ内容の取得例：

from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch(headless=True)
    page = browser.new_page()
    page.goto("<https://example.com>")
    content = page.content()
    print(content[:200])
    browser.close()

メリット

動的・JavaScript中心のサイトも取得可能
複数ブラウザ（Chromium, Firefox, WebKit）対応
要素の自動待機で安定性が高い
非同期・並列処理もサポート

デメリット

ブラウザ自動化なのでリソース消費は大きい
非同期コードの習得がやや難
アンチボット対策には完全対応ではない

おすすめ用途

モダンなWebアプリや、ブラウザごとに挙動が異なるサイト、ネットワークリクエストの傍受が必要な場合に最適（）。

Scrapy：大規模クローリングに特化したフレームワーク

概要

は、並列処理やパイプライン、エクスポート機能を標準搭載した本格的なウェブスクレイピングフレームワーク。数千ページ規模のクローリングに最適です。

使い方

スパイダーの定義例：

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = ["<http://quotes.toscrape.com>"]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css("div.quote"):
            yield {
                'text': quote.css("span.text::text").get(),
                'author': quote.css("small.author::text").get()
            }

Scrapyプロジェクト内でscrapy crawl quotesと実行。

メリット

高速・高並列処理が可能
スパイダー・パイプライン・ミドルウェアなど構造化された設計
CSV/JSON/DBなど多彩なエクスポート
コミュニティ・プラグインが豊富

デメリット

初心者にはやや学習コスト高
プロジェクト構築が必要（ちょっとした用途には不向き）
JavaScript対応は標準では限定的（アドオンで拡張）

おすすめ用途

複数サイトの物件情報や商品カタログなど、大規模・定期的なクローリングに最適（）。

Urllib3：信頼性の高い低レベルHTTPクライアント

概要

は、Requestsの裏側でも使われている低レベルHTTPクライアント。接続やリトライ、プール制御など細かく設定したい場合に便利です。

使い方

ページ取得例：

import urllib3

http = urllib3.PoolManager()
resp = http.request("GET", "<http://httpbin.org/html>")
if resp.status == 200:
    html_text = resp.data.decode('utf-8')
    print(html_text[:100])

メリット

高速なコネクションプーリング
スレッドセーフで並列処理に強い
HTTP挙動を細かく制御可能

デメリット

Requestsより手作業が多い
HTMLパースやJS対応なし
初心者向けドキュメントは少なめ

おすすめ用途

カスタムHTTPや高並列スクレイピング、パフォーマンス重視の用途に（）。

HTTPX：非同期・高速な次世代HTTPクライアント

概要

は、Requestsの使いやすさに非同期・HTTP/2対応を加えた新世代HTTPクライアント。大量ページの並列取得に最適です。

使い方

同期処理：

import httpx

response = httpx.get("<https://httpbin.org/get>")
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(data)

非同期処理：

import httpx, asyncio

urls = ["<https://example.com/page1>", "<https://example.com/page2>"]

async def fetch(url, client):
    resp = await client.get(url)
    return resp.status_code

async def scrape_all(urls):
    async with httpx.AsyncClient(http2=True) as client:
        tasks = [fetch(u, client) for u in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        print(results)

asyncio.run(scrape_all(urls))

メリット

非同期対応で高並列スクレイピングが可能
HTTP/2対応（多くのサイトで高速化）
Requestsに似たAPIで移行も簡単
エラーハンドリングが強化

デメリット

新しいためチュートリアルは少なめ
非同期処理の理解が必要
HTMLパース機能はなし

おすすめ用途

大量ページの高速取得やAPIスクレイピング、スピード重視の用途に（）。

lxml：高速・高機能なHTML/XMLパーサー

概要

は、XPathやCSSセレクタに対応した高性能HTML/XMLパーサー。他の多くのツール（Scrapyのセレクタなど）でもエンジンとして使われています。

使い方

引用文と著者の抽出例：

import requests
from lxml import html

page = requests.get("<http://quotes.toscrape.com>").content
tree = html.fromstring(page)
quotes = tree.xpath('//div[@class="quote"]/span[@class="text"]/text()')
authors = tree.xpath('//div[@class="quote"]/small[@class="author"]/text()')
print(list(zip(quotes, authors)))

メリット

大規模ドキュメントでも圧倒的な高速処理
複雑なXPathクエリも自在
メモリ効率が良い

デメリット

XPath構文の習得が必要
ドキュメントはBS4よりやや難解
環境によってはインストールが難しい場合あり

おすすめ用途

大規模・複雑なHTML/XMLのパースや、高度なクエリが必要な場合に（）。

Pydantic：スクレイピング後のデータ検証・整形

概要

はスクレイピングツールではなく、データの型チェックやバリデーションを行うライブラリ。取得したデータをビジネスで使える形に整えます。

使い方

データ検証例：

from pydantic import BaseModel, validator
from datetime import date

class ProductItem(BaseModel):
    name: str
    price: float
    listed_date: date

    @validator('price')
    def price_must_be_positive(cls, v):
        if v <= 0:
            raise ValueError('price must be positive')
        return v

raw_data = {"name": "Widget", "price": "19.99", "listed_date": "2025-02-15"}
item = ProductItem(**raw_data)
print(item.price, type(item.price))
print(item.listed_date, type(item.listed_date))

メリット

厳格なバリデーションでエラーを早期発見
型変換（文字列→数値・日付など）を自動化
宣言的なデータモデルで保守性が高い
複雑なネストデータにも対応

デメリット

モデル構文の習得が必要
パイプラインに若干のオーバーヘッド

おすすめ用途

取得データの品質担保や、分析・インポート前の整形に（）。

ノーコードの新定番：Thunderbit AIウェブスクレイパー

正直なところ、ここまで読んで「Pythonは便利そうだけど、XPathの勉強に週末を費やしたくない」と思った方も多いはず。そんな方のために私たちが開発したのがです。

Thunderbitとは？

Thunderbitは、AI搭載・ノーコードのウェブスクレイパーChrome拡張です。営業、EC運営、マーケ、不動産など、非エンジニアでも簡単にウェブデータを取得できるよう設計されています。コードやプロキシ、アンチボット対策の知識は一切不要です。

Thunderbitがpython ウェブスクレイピングライブラリより優れている理由（非エンジニア向け）

コード不要: 「AIでフィールドを提案」をクリック→AIがページを解析→「スクレイピング開始」で完了。ウェブサイト・PDF・画像も2クリックでデータ化。
動的コンテンツもOK: ブラウザ（またはクラウド）上で動作するため、JavaScriptで生成されるページや無限スクロール、ログイン後のデータも取得可能。
サブページ自動巡回: 商品やプロフィールなど、各詳細ページも自動で巡回・データ追加。
AIによるデータ構造化: フィールド名や型、カスタムプロンプトもAIが提案。ラベル付け・フォーマット・翻訳・整理も即座に可能。
アンチボット耐性: プロキシ設定やブロック対策は不要。実際のブラウザセッションとAIで多くの制限を回避。
多彩なエクスポート: Excel、Googleスプレッドシート、Airtable、Notion、CSV、JSONなどに無制限で出力。
テンプレート完備: Amazon、Zillow、Instagram、Shopifyなど人気サイトはテンプレートを選ぶだけ。面倒な設定不要。
無料機能も充実: メール・電話・画像抽出やAIフォーム自動入力は完全無料。

python ウェブスクレイピングライブラリとの比較

機能	Pythonライブラリ	Thunderbit
コーディング	必要	不要
動的コンテンツ	一部（ブラウザ系）	〇（ブラウザ/クラウド）
アンチボット対策	手動（プロキシ・ヘッダー）	標準搭載（ブラウザセッション・AI）
データ構造化	手動（コード・パース）	AIが自動で提案・整形
サブページ巡回	カスタムコード	1クリックで自動
エクスポート	CSV/JSON（コード）	Excel、Googleスプレッドシート、Airtable、Notion等
テンプレート	自作またはコミュニティ	人気サイト用テンプレート内蔵
メンテナンス	自分でスクリプト更新	Thunderbitチームが自動対応

Thunderbitはこんな方におすすめ

営業、EC運営、マーケ、不動産など、ウェブデータ（リード、価格、商品情報、物件情報など）が必要だけどプログラミングは苦手…という方に最適。思い立ったらすぐ「このデータが欲しい→はい、スプレッドシート！」が実現します。

実際に使ってみたい方は、を無料でダウンロード。さらに詳しい活用法はもご覧ください。

まとめ：Pythonライブラリとノーコードツール、どちらを選ぶ？

まとめると、python ウェブスクレイピングライブラリは強力で柔軟性も高く、あらゆる用途に対応できます（コードに慣れていれば）。ポイントをおさらい：

ZenRows: アンチボット機能搭載で大規模・保護サイト向け
Selenium & Playwright: 動的・インタラクティブなサイトに強いが、やや重め
Requests & HTTPX: 静的ページやAPI向け。HTTPXは非同期・高速処理が得意
Beautiful Soup & lxml: HTMLパースの定番。BS4は初心者向け、lxmlは高速・高機能
Scrapy: 大規模・構造化クローリングの本命
urllib3: カスタム・高並列HTTP用途に
Pydantic: データの品質担保・整形に

一方、「プログラミングは苦手」「とにかく早く結果が欲しい」ならが最短ルート。コードもメンテも不要、すぐに結果が出ます。

私からのアドバイス：

Pythonが得意で細かく制御したいなら、用途やスキルに合ったライブラリを選びましょう。
「データが欲しいだけ」「時間を節約したい」なら、ThunderbitのAIに任せてみてください。

どちらを選んでも、ウェブにはビジネスのヒントが溢れています。Pythonのプロも、ノーコード派のビジネスユーザーも、2025年は自分に合った最適なツールでデータ活用を始めましょう。もしスクレイピングや自動化、CEOの好きなピザトッピングについて語りたくなったら、いつでもご連絡ください。

ハッピー・スクレイピング！

よくある質問（FAQ）

1. Pythonで人気のウェブスクレイピングライブラリは？

代表的なPythonライブラリには、静的ページ向けのRequests、JavaScript対応のSelenium、大規模クローリング向けのScrapyなどがあります。データの複雑さや並列処理の必要性、動的コンテンツの有無によって選ばれています。

2. JavaScriptで生成されるサイトをスクレイピングするには？

JavaScript中心のサイトにはSeleniumやPlaywrightが有効です。これらは実際のブラウザ操作を再現し、動的コンテンツも取得できます。ZenRowsもAPIでJavaScriptやアンチボット対策を自動化できる選択肢です。

3. Thunderbitはビジネスでどのように役立つ？

ThunderbitはノーコードのAIウェブスクレイパーで、プログラミング不要でウェブデータを収集できます。競合価格やリード獲得、商品データなど、AIが自動で動的コンテンツやアンチボット対策、エクスポートまで2クリックで完了します。

さらに詳しく：

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