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headless-web-scraping

pjt222
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Дизайнapiautomationdesigndata

О программе

Этот навык предоставляет расширенные возможности веб-скрапинга с использованием библиотеки Python scrapling, предлагая три уровня загрузчиков (HTTP, скрытый Chromium или полная автоматизация браузера) для работы с различными уровнями защиты сайтов. Он позволяет извлекать структурированные данные через CSS-селекторы и обход DOM для страниц, отображаемых с помощью JavaScript, и сайтов с защитой от ботов. Используйте его, когда простой HTTP-запрос недостаточен для сложных сценариев скрапинга.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/headless-web-scraping

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Headless Web Scraping

単純な HTTP リクエストに抵抗するウェブページ — JS レンダリングされたコンテンツ、Cloudflare 保護されたサイト、動的 SPA — から、scrapling の 3 ティア fetcher アーキテクチャと CSS ベースのデータ抽出を使ってデータを抽出する。

使用タイミング

  • ターゲットページが JavaScript レンダリング(SPA、React、Vue)を要求する
  • サイトに anti-bot 保護がある(Cloudflare Turnstile、TLS フィンガープリンティング)
  • CSS セレクタを介して複数要素の構造化抽出が必要
  • 単純な WebFetch または requests.get() が空またはブロックされた応答を返す
  • スケールでの表データ、リンクリスト、繰り返し DOM 構造の抽出

入力

  • 必須: スクレイプする URL またはターゲット URL のリスト
  • 必須: 抽出するデータ(CSS セレクタ、フィールド名、ターゲット要素の記述)
  • 任意: Fetcher ティア上書き(既定: サイト挙動に基づく自動選択)
  • 任意: 出力フォーマット(既定: JSON; 代替: CSV、Python dict)
  • 任意: リクエスト間のレート制限遅延(秒)(既定: 1)

手順

ステップ1: Fetcher ティアを選ぶ

どの scrapling fetcher がターゲットサイトの防御に合うかを判定する。

# Decision matrix:
# 1. Fetcher        — static HTML, no JS, no anti-bot (fastest)
# 2. StealthyFetcher — Cloudflare/Turnstile, TLS fingerprint checks
# 3. DynamicFetcher  — JS-rendered SPAs, click/scroll interactions

# Quick probe: try Fetcher first, escalate on failure
from scrapling import Fetcher

fetcher = Fetcher()
response = fetcher.get("https://example.com/target-page")

if response.status == 200 and response.get_all_text():
    print("Fetcher tier sufficient")
else:
    print("Escalate to StealthyFetcher or DynamicFetcher")
SignalRecommended Tier
Static HTML, no protectionFetcher
403/503, Cloudflare challenge pageStealthyFetcher
Page loads but content area is emptyDynamicFetcher
Need to click buttons or scrollDynamicFetcher
altcha CAPTCHA presentNone (cannot be automated)

期待結果: 3 ティアのうち 1 つが特定される。ほとんどの現代サイトには、StealthyFetcher が正しい開始点。

失敗時: 3 ティアすべてがブロック応答を返すなら、サイトが altcha CAPTCHA(バイパス不能な proof-of-work チャレンジ)を使うか確認する。そうなら、制限を文書化し代わりに手動抽出指示を提供する。

ステップ2: Fetcher を設定する

選んだ fetcher を適切なオプションでセットアップする。

from scrapling import Fetcher, StealthyFetcher, DynamicFetcher

# Tier 1: Fast HTTP with TLS fingerprint impersonation
fetcher = Fetcher()
fetcher.configure(
    timeout=30,
    retries=3,
    follow_redirects=True
)

# Tier 2: Headless Chromium with anti-detection
fetcher = StealthyFetcher()
fetcher.configure(
    headless=True,
    timeout=60,
    network_idle=True  # wait for all network requests to settle
)

# Tier 3: Full browser automation
fetcher = DynamicFetcher()
fetcher.configure(
    headless=True,
    timeout=90,
    network_idle=True,
    wait_selector="div.results"  # wait for specific element before extracting
)

期待結果: Fetcher インスタンスが設定され準備できている。インスタンス化でエラーなし。StealthyFetcherDynamicFetcher には Chromium バイナリが利用可能(scrapling が初回実行時に自動管理)。

失敗時:

  • playwright またはブラウザバイナリが見つからない -- python -m playwright install chromium を実行
  • configure() でのタイムアウト -- タイムアウト値を増やすかネットワーク接続を確認
  • インポートエラー -- scrapling をインストール: pip install scrapling

ステップ3: データを取得し抽出する

ターゲット URL にナビゲートし、CSS セレクタを使って構造化データを抽出する。

# Fetch the page
response = fetcher.get("https://example.com/target-page")

# Single element extraction
title = response.find("h1.page-title")
if title:
    print(title.get_all_text())

# Multiple elements
items = response.find_all("div.result-item")
for item in items:
    name = item.find("span.name")
    price = item.find("span.price")
    print(f"{name.get_all_text()}: {price.get_all_text()}")

# Get attribute values
links = response.find_all("a.product-link")
urls = [link.get("href") for link in links]

# Get raw HTML content of an element
detail_html = response.find("div.description").html_content

主要 API リファレンス:

MethodPurpose
response.find("selector")First matching element
response.find_all("selector")All matching elements
element.get("attr")Attribute value (href, src, data-*)
element.get_all_text()All text content, recursively
element.html_contentRaw inner HTML

期待結果: 抽出データが可視ページコンテンツと一致する。要素は非 None で、ポピュレートされたページではテキストコンテンツが非空。

失敗時:

  • find()None を返す -- 実際の HTML を検査(response.html_content)してセレクタを検証する; ページは予想と異なるクラス名を使うかもしれない
  • get_all_text() から空テキスト -- コンテンツは shadow DOM または iframe 内かもしれない; wait_selector を伴う DynamicFetcher を試す
  • .css_first() を使わない -- これは scrapling API の一部ではない(他ライブラリとの一般的な混乱)

ステップ4: 失敗とエッジケースを扱う

CAPTCHA 検出、空応答、セッション要件のためのフォールバックロジックを実装する。

import time

def scrape_with_fallback(url, selector):
    """Try each fetcher tier in order, with CAPTCHA detection."""
    tiers = [
        ("Fetcher", Fetcher),
        ("StealthyFetcher", StealthyFetcher),
        ("DynamicFetcher", DynamicFetcher),
    ]

    for tier_name, tier_class in tiers:
        fetcher = tier_class()
        fetcher.configure(headless=True, timeout=60)

        try:
            response = fetcher.get(url)
        except Exception as error:
            print(f"{tier_name} failed: {error}")
            continue

        # Detect CAPTCHA / challenge pages
        page_text = response.get_all_text().lower()
        if "altcha" in page_text or "proof of work" in page_text:
            print(f"altcha CAPTCHA detected -- cannot automate")
            return None

        if response.status == 403 or response.status == 503:
            print(f"{tier_name} blocked (HTTP {response.status}), escalating")
            continue

        result = response.find(selector)
        if result and result.get_all_text().strip():
            return result.get_all_text()

        print(f"{tier_name} returned empty content, escalating")

    print("All tiers exhausted. Manual extraction required.")
    return None

期待結果: 関数は成功時に抽出テキスト、すべてのティアが失敗したときに診断メッセージと共に None を返す。CAPTCHA ページは無限にリトライではなく検出され報告される。

失敗時:

  • すべてのティアが 403 を返す -- サイトはすべての自動アクセスをブロックする(WIPO、TMview、一部政府データベースで一般); 手動アクセスを要求する URL として文書化
  • タイムアウトエラー -- ページは遅い CDN 後ろにあるかもしれない; タイムアウトを 120s に増やす
  • セッション/cookie エラー -- サイトはログインを要求するかもしれない; cookie 処理を加えるかまず認証する

ステップ5: レート制限と倫理的スクレイピング

スケールで実行する前に遅延を実装しサイトポリシーを尊重する。

import time
import urllib.robotparser

def check_robots_txt(base_url, target_path):
    """Check if scraping is allowed by robots.txt."""
    rp = urllib.robotparser.RobotFileParser()
    rp.set_url(f"{base_url}/robots.txt")
    rp.read()
    return rp.can_fetch("*", f"{base_url}{target_path}")

def scrape_urls(urls, selector, delay=1.0):
    """Scrape multiple URLs with rate limiting."""
    results = []
    fetcher = StealthyFetcher()
    fetcher.configure(headless=True, timeout=60)

    for url in urls:
        response = fetcher.get(url)
        data = response.find(selector)
        if data:
            results.append(data.get_all_text())

        time.sleep(delay)  # respect the server

    return results

倫理的スクレイピングチェックリスト:

  1. スクレイピング前に robots.txt を確認 -- Disallow 指令を尊重
  2. リクエスト間に最低 1 秒の遅延を使う
  3. 可能なら記述的 User-Agent でスクレイパーを識別
  4. 法的根拠なしに個人データをスクレイプしない
  5. 冗長リクエストを避けるためローカルに応答をキャッシュ
  6. 429(Too Many Requests)を受け取ったらすぐ停止

期待結果: スクレイピングが制御されたレートで動く。バルク操作前に robots.txt が確認される。429 応答が引き起こされない。

失敗時:

  • 429 Too Many Requests -- 遅延を 3-5 秒に増やす、または停止して後で再試行
  • robots.txt がパスを禁じる -- 指令を尊重; オーバーライドしない
  • IP ban -- スクレイピングをすぐ停止; レート制限が不十分だった。アクセスが正当(パブリックデータ、ToS 許可、robots.txt 尊重)で続けねばならないなら、ネットワーク層エスカレーションには rotate-scraping-proxies を参照

バリデーション

  • 正しい fetcher ティアが選ばれている(ターゲットに対して過剰または不足電力でない)
  • configure() メソッドが使われている(非推奨コンストラクタ kwargs ではなく)
  • CSS セレクタが実際のページ構造と一致する(ページソースに対して検証済み)
  • .find() / .find_all() API が使われている(.css_first() または他ライブラリメソッドではなく)
  • CAPTCHA 検出が整っている(altcha ページは報告され、リトライされない)
  • マルチ URL スクレイピングにレート制限が実装されている
  • バルク操作前に robots.txt が確認される
  • 抽出データが非空で構造的に正しい

よくある落とし穴

  • .find() ではなく .css_first() を使う: scrapling は要素選択に .find().find_all() を使う -- .css_first() は別ライブラリに属し AttributeError を発生させる
  • DynamicFetcher で開始: 常にまず Fetcher を試して、それからエスカレートする -- DynamicFetcher は完全ブラウザ起動のため 10-50 倍遅い
  • configure() の代わりにコンストラクタ kwargs: scrapling v0.4.x はコンストラクタへのオプション渡しを非推奨にした; 常に configure() メソッドを使う
  • altcha CAPTCHA の無視: いかなる fetcher ティアも altcha proof-of-work チャレンジを解けない -- 早期に検出し手動指示にフォールバックする
  • レート制限なし: サイトが 429 を返さなくても、攻撃的スクレイピングは IP ban またはサービス劣化を引き起こしうる
  • 安定セレクタの仮定: ウェブサイト CSS クラスは頻繁に変わる -- 各スクレイピングキャンペーン前に現在のページソースに対してセレクタを検証する

関連スキル

  • rotate-scraping-proxies -- クライアントサイドステルスが尽き、IP ban が正当な ToS 許可アクセスをブロックするときのネットワーク層エスカレーション
  • use-graphql-api -- サイトが GraphQL エンドポイントを提供するときの構造化 API クエリ(スクレイピングより優先)
  • serialize-data-formats -- 抽出データを JSON、CSV、または他のフォーマットに変換
  • deploy-searxng -- 複数ソースから結果を集約するセルフホストサーチエンジン
  • forage-solutions -- 多様なソースから情報を集めるより広いパターン

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/ja/skills/headless-web-scraping
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

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