Webデータの巡回収集と解析をすべて自動で処理しよう【背景】企業においてデータ分析の需要が多くなってきているなか、企業のデータ分析の現場において、Webから様々なデータを集める「クローラー(クローリング)」と集めたデータの解析を行う「スクレイピング」のニーズが非常に高まってきています。【対象読者】・データの収集、解析などの仕事を請け負うプログラマー・クローラー開発を請け負うエンジニア【本書の特徴】本書は、データ収集・解析などの仕事を請け負うプログラマーや、クローラー開発を請け負う分析会社のエンジニアに向けて、クローラーの開発手法から実際のクローリングおよびスクレイピング手法ついて解説した入門書です。本書ではデータ分析の現場でニーズの高まってきているPythonを利用して、クローラー開発から始まり、クローリング、スクレイピングの基本から応用手法、そして運用までそれぞれの開発が直面する場面に沿って丁寧に解説します。最終章では目的別のクローラー開発手法を解説しています。【対象OSとPythonのバージョンについて】・OS：macOSSierra(10．2．x)・Python：3．6．2【目次】Part1基本編Chapter1クローラーとスクレイピングを体験するChapter2クローラーを設計するChapter3クローラーおよびスクレイピングの開発環境の準備とPythonの基本Chapter4スクレイピングの基本Part2応用編Chapter5クローラーの設計・開発(応用編)Chapter6スクレイピングの開発(応用編)Chapter7クローラーで集めたデータを利用するChapter8クローラーの保守・運用Chapter9目的別クローラー&スクレイピング開発手法Appendixクローラー&スクレイピングに役立つライブラリ
