■[開発メモ] クローラ開発

構造と情報の変化の監視について

• JavaScriptレンダリング: モダンなWebサイトはJavaScriptを多用しており、動的に生成されるコンテンツも多く見られます。このような場合、headlessブラウザ（Puppeteer、Playwrightなど）を用いてJavaScriptを実行し、レンダリング後のHTMLを取得する必要があります。
• APIの活用: 一部のWebサイトは、APIを提供しています。APIを利用することで、より効率的に構造化されたデータを取得できます。

robots.txtの遵守について

• Sitemap.xml: robots.txtに加えて、sitemap.xmlも参照することで、より正確なクローリング範囲を把握できます。
• メタタグ: noindexやnofollowなどのメタタグも、クローリングの範囲を制御する上で重要です。

速度/接続制限とマルチスレッディングについて

• 負荷分散: 大規模なクローリングの場合、複数のマシンに負荷を分散させることで、処理時間を短縮できます。
• キューイング: タスクをキューイングすることで、処理順序を制御し、リソースの効率的な利用を実現できます。
• 非同期処理: 非同期処理を用いることで、I/O待ち時間を最小限に抑え、並列処理を効率的に行えます。

訪問済みURLのKVSについて

• データベース選択: KVSとしては、Redis、MongoDB、あるいは関係データベースなどが考えられます。使用するデータ量やアクセスパターンに応じて最適なものを選択しましょう。
• キャッシュ: 頻繁にアクセスされるURLの情報をキャッシュすることで、データベースへのアクセス回数を減らし、パフォーマンスを向上させることができます。

法的要件の確認について

• プライバシーポリシー: 個人情報を含むデータを取得する場合、プライバシーポリシーを厳守する必要があります。
• ライセンス: 取得したデータを商用利用する場合、ライセンスに関する規定を確認する必要があります。
• 倫理: クローリングが他のユーザーに迷惑をかけるような行為にならないように、倫理的な観点から慎重に行う必要があります。

UAとIPのローテーションについて

• プロキシ: プロキシサーバーを利用することで、IPアドレスを隠蔽し、検知を回避できます。
• ユーザーエージェントの多様化: 様々なデバイスやブラウザのユーザーエージェントを模倣することで、より自然なアクセスを実現できます。
• 遅延: 各リクエスト間の遅延時間をランダムにすることで、人間によるアクセスと区別しにくくします。

その他

• エラー処理: ネットワークエラー、HTTPエラーなど、様々なエラーが発生する可能性があります。適切なエラー処理を行い、クローラーの安定性を確保しましょう。
• ログ: ログを記録することで、クローラーの動作を監視し、問題発生時の原因究明に役立てることができます。
• セキュリティ: セキュリティ対策を怠ると、情報漏洩や不正アクセスなどのリスクが高まります。入力値の検証、脆弱性対策などを徹底しましょう。

追加的なヒント

• クラウドサービス: AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスを利用することで、インフラ構築や管理の手間を削減できます。
• フレームワーク: Scrapy、Beautiful Soupなどのフレームワークを利用することで、開発効率を向上させることができます。
• データクリーニング: 取得したデータをクリーニングし、ノイズを除去することで、より高品質なデータを得ることができます。

Permalink | 記事への反応(2) | 11:25

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