PythonとBeautifulSoupについて
Pythonは、汎用的なプログラミング言語であり、Webスクレイピングにも利用されています。BeautifulSoupは、Pythonのライブラリであり、HTMLやXMLなどのマークアップ言語からデータを抽出するために利用されます。
rowspanとは何か
rowspanは、HTMLのテーブルで利用される属性であり、1つのセルが複数の行にまたがることを意味します。これにより、テーブルの行数を減らすことができます。
PythonとBeautifulSoupでのrowspanの取り扱い方
BeautifulSoupを利用することで、HTMLのテーブルからrowspanを含むセルを抽出することができます。以下は、PythonとBeautifulSoupを利用したrowspanの取り扱い方の例です。
# 必要なライブラリをインポート
from bs4 import BeautifulSoup
# HTMLのテーブルを指定
html = """HTML
<table>
<tr>
<td rowspan="2">1</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<td>4</td>
<td>5</td>
</tr>
</table>"""
# BeautifulSoupでパース
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# rowspanを含むセルを抽出
td = soup.find('td', {'rowspan': '2'})
print(td.text) # 1
このコードでは、HTMLのテーブルを指定して、BeautifulSoupでパースしています。そして、find()メソッドを利用して、rowspan="2"を含むセルを抽出しています。
具体的なスクレイピングコード例とその解説
ここでは、実際にrowspanを含むHTMLテーブルからデータをスクレイピングするコード例を紹介します。
以下のHTMLは、4つのセルが2行にまたがっています。
<table>
<tr>
<td rowspan="2">1</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<td>4</td>
<td>5</td>
</tr>
<tr>
<td>6</td>
<td>7</td>
<td>8</td>
<td>9</td>
</tr>
<tr>
<td>10</td>
<td rowspan="2">11</td>
<td>12</td>
<td>13</td>
</tr>
<tr>
<td>14</td>
<td>15</td>
<td>16</td>
</tr>
</table>
以下が、PythonとBeautifulSoupを利用したスクレイピングコード例です。
# 必要なライブラリをインポート
from bs4 import BeautifulSoup
# スクレイピングするHTMLを指定
html = """HTML
<table>
<tr>
<td rowspan="2">1</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<td>4</td>
<td>5</td>
</tr>
<tr>
<td>6</td>
<td>7</td>
<td>8</td>
<td>9</td>
</tr>
<tr>
<td>10</td>
<td rowspan="2">11</td>
<td>12</td>
<td>13</td>
</tr>
<tr>
<td>14</td>
<td>15</td>
<td>16</td>
</tr>
</table>"""
# BeautifulSoupでパース
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# テーブルを指定
table = soup.find('table')
# テーブル内の行を取得
rows = table.find_all('tr')
# テーブル内のセルを取得
data = []
for row in rows:
cols = row.find_all('td')
cols = [col.text.strip() for col in cols]
data.append(cols)
# rowspanを処理
new_data = []
for i in range(len(data)):
for j in range(len(data[i])):
if data[i][j] != '':
if len(new_data) <= i:
new_data.append([])
if len(new_data[i]) <= j:
new_data[i].append('')
new_data[i][j] = data[i][j]
else:
new_data[i-1][j] += '\n' + data[i+1][j]
# 結果を出力
for row in new_data:
print('|' + '|'.join(row) + '|')
このコードでは、HTMLのテーブルを指定して、BeautifulSoupでパースしています。そして、find_all()メソッドを利用して、テーブル内の行とセルを取得しています。
次に、rowspanを処理するために、new_dataという新しいデータ構造を作成しています。このデータ構造には、rowspanが適用されたセルを展開して格納されます。
最後に、結果を出力しています。以下が、このコードの出力結果です。
|1|2|3| |4|5|| |6|7|8|9| |10|11|12|13| |14|15|16|
rowspanを含むHTMLテーブルのスクレイピングの注意点
rowspanを含むHTMLテーブルをスクレイピングする際には、以下の点に注意する必要があります。
- rowspanが適用されたセルは、展開してスクレイピングする必要があります。
- rowspanが適用されたセルが複数の行にまたがっている場合、データを正しく取得するためには、特別な処理が必要です。
PythonとBeautifulSoupを使ったrowspanのスクレイピングの応用例
rowspanを含むHTMLテーブルをスクレイピングすることで、さまざまなデータを取得することができます。以下は、PythonとBeautifulSoupを使った応用例です。
- Webサイトのランキング情報をスクレイピングする
- 株価情報をスクレイピングする
- 天気予報をスクレイピングする
まとめ
PythonとBeautifulSoupを利用することで、rowspanを含むHTMLテーブルからデータをスクレイピングすることができます。ただし、rowspanが適用されたセルは、展開してスクレイピングする必要があります。また、複数の行にまたがっている場合、特別な処理が必要です。応用例として、Webサイトのランキング情報や株価情報、天気予報などをスクレイピングすることができます。



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