Scrapy

Webサイトから大量のデータを効率よく収集したい場面は、価格調査・市場分析・学術研究などさまざまです。Scrapy（読み方：スクレイピー）は、そうしたデータ収集を自動化するためのPython製オープンソースフレームワークで、GitHubスター数は約59,700、フォーク数は約11,200と、Python界で最も利用されているクローリング基盤の一つです（出典: GitHub - scrapy/scrapy）。 2026年1月時点の最新安定版は 2.14.1 で、Python 3.10〜3.13に対応しています（出典: PyPI - Scrapy）。ライセンスはBSD-3-Clauseで、商用利用にも制限がありません。 Scrapyの基本コンセプト ── 単なるライブラリではなくフレームワーク BeautifulSoupやlxmlが「HTMLを解析するライブラリ」であるのに対し、Scrapyはクローリングとスクレイピングの両方を統合的に管理するアプリケーションフレームワークです。リクエスト送信・レスポンス受信・データ抽出・保存処理・エラーハンドリング・リトライ制御をまとめて面倒を見てくれるため、開発者はデータ抽出ロジックに集中できます。 主な設計思想は次の3点です。 非同期I/O: 内部でTwisted（イベント駆動ネットワークエンジン）を使い、複数リクエストを同時並行で処理します。requestsライブラリで順次アクセスするよりも圧倒的に高速です。 プラグイン拡張性: Middleware・Pipeline・Extensionの仕組みで、リクエスト/レスポンスの加工やデータ保存先の切り替えを自由にカスタマイズできます。 規約による生産性: プロジェクトテンプレートとコマンドラインツールにより、Spider定義・設定・実行の流れが統一されています。 Scrapyのアーキテクチャ ── 5つの構成要素を把握する Scrapyの内部データフローは、以下の5つのコンポーネントが連携して動作します。 コンポーネント 役割 開発者が触る頻度 Engine 全コンポーネント間のデータフローを制御する司令塔 通常は触らない Scheduler Engineから受け取ったリクエストをキューに格納し、順序制御する 設定で調整 Downloader HTTPリクエストを実行し、レスポンスをEngineに返す Middlewareで拡張 Spider レスポンスを解析し、Item（抽出データ）や追加リクエストを生成する 主に開発 Item Pipeline Spiderが生成したItemを受け取り、バリデーション・変換・保存を行う 必要に応じて実装 処理の流れを簡潔にまとめると、次のようになります。 SpiderがURLを定義 → Engineがリクエスト生成 Schedulerがキューイング → DownloaderがHTTPアクセス レスポンスをSpiderに渡す → Spiderがデータ抽出 抽出したItemをPipelineが加工・保存 追加のURLがあれば1に戻る この一連の流れの中でDownloader MiddlewareやSpider Middlewareが介在し、ヘッダー付与・プロキシ設定・レスポンスフィルタリングなどを差し込めます。 Scrapyのインストール手順 pip（推奨） pip install scrapy 仮想環境（venv）を利用する場合は事前に作成しておきます。 python -m venv scrapy-env source scrapy-env/bin/activate # macOS / Linux scrapy-env\Scripts\activate # Windows pip install scrapy conda Anacondaを利用している場合はconda-forgeチャネルからインストールできます。 ...