札幌:01 ぶっこ抜くにも1986年からのデータがそろっているのでどこを抜いたらいいのか考えます。 今回はライブラリ"requests"と"Beautiful Soup"を使ってweb上のデータを分析するためのcsvファイルを作っていきたいと思います。, ウェブサイトからhtmlをぶっこ抜いてきて(クローリング)、それをタグを頼りに必要な情報だけを抜き出し(スクレイピング)て出力することを目的にする。 What is going on with this article? ここにアクセスしてhtmlを取得していきます。 ここでほしいデータを見ます。ここでは６着ダノンスイショウのジャッキーを調べています。 spanタグのclass Detail_Rightにジャッキーの名前と体重が入っています。, find_allメソッドはそのタグを含む箇所をリストにして返します。pythonの指定語と被ってしまう'class'などはattrsで指定します。, 中身を取り出す方法はstringとcontentsが主な方法です。 http://race.sp.netkeiba.com/?pid=race_result&race_id=201805040201&rf=rs 2018:05:04:02:01と分けることができ、2018が年、05がどうやら東京、04:02あたりがレース日、01がレースの番号みたいですね。 O(n^4)とかいうクソアルゴリズムでも気にしたら負けです。 小倉:10, you can read useful information later efficiently. 福島:03 By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. 掘っていくと2008年以降とその前ではレイアウトが変わっていました。とりあえずここ10年のデータを掘り下げる方向でいきましょう。(暇だったら追記するかも) 京都:08 多分もっといい方法がある。(知らんけど), これでsoupに抜いてきたhtmlをタグでパサーしたものが入ります。 get ( url ) soup = BeautifulSoup ( html . データサイエンス/機械学習当たりが今楽しい。. 何番煎じになるか分かりませんが、競馬サイトの情報をCSV形式に落とし込む方法について記載していきます。 使用する言語はPython 3.6、環境はJupyter Notebookを使用しています。 ''', "http://race.sp.netkeiba.com/?pid=race_result&race_id=", http://race.sp.netkeiba.com/?pid=race_result&race_id=201805040201&rf=rs, 場所(中央競馬) 今回は「競馬の結果をウェブサイトから引っ張ってきて分析の為にcsvに落とし込む」。, 目標のウェブサイトをhttp://sp.netkeiba.com/ とします。 右クリックして検証を押すとこんな画面になります。 PythonでWebスクレイピングする方法 この記事について. pythonの何がいいってやっぱりライブラリを始め環境が整っていることだよね。 阪神:09 函南:02 先にまとめた「Pythonクローリング＆スクレイピング［増補改訂版］―データ収集・解析のための実践開発ガイドー」加藤耕太・著 の第2章までの知識の実践として、Pythonを利用した競馬のレース結果のクローリング・スクレイピングを行う。なおコードに関しては同書P71のサンプルコードを大いに参考にしている。 今回クローリング・スクレイピングの対象とするのは競馬情報サイトnetkeibaの地方競馬カテゴリの上部からリンクされているここ数日の開催の結果表である(数日たったら消えるっぽい？コ… text , 'html.parser' ) これでsoupに抜いてきたhtmlをタグでパサーしたものが入りま … (55.0) 細かいところまで見ようか迷ったけど、とりあえず走らせてエラー出したところは無視していくスタイルでいきましょう。, アルゴリズムはそのままfor文でぶん回すだけです。 東京:05 Webスクレイピング始めたい方はこの書籍をぜひ。 python使ってWebスクレイピングするならこの一冊だけで十分理解できます。 本は3000円程度だが，これで勉強して競馬を当てれば収支プ … スクレイピング import requests from bs4 import BeautifulSoup html = requests . このURLを見るとrace_idというのが指定されていますね。ここをいじっていきましょう。 中京:07 さてこのどこを抜いて 新潟:04 '''Output 公開されているデータに月々2000円も払うのはバカらしいです。しかし、膨大なデータをコピペで集めるのも限界があります。そこでスクレイピングです。この記事では、netkeibaからレース結果をスクレイピングで集める方法を解説しています。 Why not register and get more from Qiita? 指定したタグ(今回はspan)の中にタグが含まれているとstringが無効になってしまうので個人的にオススメはcontentsです。contentsは中身がリストになって返ってきます。, このとき中身に改行文字がついてきてしまうのでstrip()などで適宜成型してください。, (クソアルゴリズムで)すごい時間かかるのでサーバーかなんかに投げることをお勧めします。 グーグルしてみると、競馬予想の方法が様々ですが、aiは今年から登場しました。aiは統計解析によって競馬の結果を予測しているそうです。競馬にも技術介入の時代ですね。ですが、競馬の統計解析を行うには、解析するためのデータがなければ何も始まりません。 たぶん1レコードごとにSerise作ってくっつけているので時間がかかるんだと思います(じゃあ直せよってね), ご承知とは思いますが、requestはやりすぎるとサーバー負荷になるので少なくとも1秒は間をあけるのがマナーです。, こんなことをする前にAPIを探してホントにそういうことをできるものはないのか調べるのが妥当です。クローリング、スクレイピングでデータをサルベージするのは最終手段というのを覚えておいていただきたいです。, ※tqdmでなんかruntimeエラー吐いたりするので(調べたらなんかtqdmのバグなのか？？)困ったら消してください。, オールラウンドエンジニアを目指す予定の学生です。
Help us understand the problem. 三浦
中山:06