Good Booksをスクレイピングすることは合法ですか？

Good Booksから公開されているデータをスクレイピングすることは、利用規約に違反しない限り、一般的に個人利用や研究目的であれば合法です。ただし、ウェブサイトのコアビジネスと直接競合したり、パフォーマンスを損なうような方法でデータを再配布することは避けるべきです。

Good Booksには公式の API がありますか？

現在のところ、Good Booksはデベロッパー向けの公式な API を提供していません。プログラムでデータにアクセスする最善の方法は、WebスクレイピングやAutomatioのような自動抽出ツールを使用することです。

Good Booksのスクレイピング中にブロックされないようにするにはどうすればよいですか？

ブロックを回避するには、実際のブラウザを模倣したユーザーエージェントを使用し、1分あたりのリクエスト数が多すぎないようにレート制限を実装する必要があります。サイトは一般的に開放されていますが、単一のIPからの過剰なトラフィックは自動セキュリティ対策をトリガーする可能性があります。

スクレイピングされたデータは通常どのような形式ですか？

Automatioなどのツールを使用すると、データをCSVやJSONなどの構造化された形式、または直接Googleスプレッドシートにエクスポートできます。これにより、データベースへのインポートやさらなる分析が容易になります。

どのくらいの頻度でGood Booksをスクレイピングすべきですか？

プラットフォームは、新しい本やインフルエンサーが追加されるたびに定期的に更新されます。ほとんどのユースケースでは、週次または月次の更新サイクルで、サイトのサーバーに不必要な負荷をかけずに最新の推薦情報を取得するのに十分です。

このサイトをスクレイピングするためにJavaScriptをレンダリングする必要はありますか？

Good BooksはWebflowで構築されており、通常、リストや詳細ページには静的なHTMLを提供しています。BeautifulSoupのような基本的なスクレイパーでほとんどのデータを抽出できますが、特定のナビゲーション操作を処理するにはPlaywrightのようなヘッドレスブラウザの方が適しています。

Amazonへの購入リンクをスクレイピングできますか？

はい、各書籍に関連付けられたアウトバウンドURLを抽出できます。これらは通常、個別の書籍詳細ページにある「Buy on Amazon」や「Buy on Apple Books」ボタンの「href」属性に格納されています。

書籍をその推薦者に紐付けるにはどうすればよいですか？

最も効率的な方法は、その特定の書籍を推薦したすべての個人がリストされている書籍詳細ページをスクレイピングすることです。あるいは、「People」セクションをスクレイピングして、各個人のプロフィールにリストされている書籍を紐付けることも可能です。

Good Booksをスクレイピングする方法 | Good Books Web Scraper

Good Books (goodbooks.io) をスクレイピングして、9,500件以上の専門家による書籍推薦を抽出する方法を学びましょう。市場調査のためにタイトル、著者、インフルエンサーリストを取得します。

無料でスクレイピング開始

goodbooks.io簡単

カバー率:Global

利用可能なデータ7 フィールド

タイトル説明画像出品者情報投稿日カテゴリ属性

すべての抽出可能フィールド

書籍のタイトル著者名書籍のカテゴリ推薦数推薦者の名前推薦者の業界書籍の表紙画像URLAmazon購入リンクApple Booksリンクブログ記事のタイトル業界カテゴリTop 100 ランク

技術要件

静的HTML

ログイン不要

ページネーションあり

公式APIなし

ボット対策検出

Rate LimitingNone detected

Good Booksについて

Good Booksが提供するものと抽出可能な貴重なデータを発見してください。

専門家による推薦の権威

Good Booksは、世界で最も成功し、影響力のある人物たちからの書籍推薦を集約した、キュレーションされたデジタルプラットフォームです。質の高い文学を発見する手助けをすることを使命に設立され、Elon Muskのような起業家、Oprah Winfreyのような活動家、James Clearのような著者による読書リストを掲載しています。このプラットフォームは、多様なジャンルにわたる数千ものタイトルを網羅した、専門家お墨付きの知識の巨大なリポジトリとして機能しています。

構造化された知的データ

ウェブサイトは、書籍、人物、業界、キュレーションされたリストという4つの主要な柱でデータを整理しています。ユーザーは、ビジネス、科学、フィクションなどの特定のカテゴリを探索したり、ベンチャーキャピタルやメディアなどの特定セクターの人物の読書習慣を閲覧したりできます。各書籍のエントリには、通常、タイトル、著者、およびその本を支持した特定の個人のリストが含まれており、多くの場合、AmazonやApple Booksなどの主要な小売店へのリンクが添えられています。

なぜGood Booksをスクレイピングするのか？

Good Booksのスクレイピングは、推薦エンジンの構築、知的トレンドの競合調査、または愛書家向けのニッチなコンテンツ作成において非常に価値があります。データが著名人と結びついているため、標準的な書店のメタデータにはない独自の社会的証明と権威を備えています。この情報を集約することで、世界の思想家が何を読み、何を勧めているのかについて、深い分析が可能になります。

なぜGood Booksをスクレイピングするのか？

Good Booksからのデータ抽出のビジネス価値とユースケースを発見してください。

アフィリエイトマーケティングのために、権威性の高い書籍推薦データベースを構築する

世界のソートリーダーの間でトレンドとなっているトピックやジャンルを特定する

Warren BuffettやNaval Ravikantなどの特定の業界アイコンの読書習慣を追跡する

コンテンツ作成やソーシャルメディアのキュレーションのために「Top 100」リストを集約する

最も影響力のあるビジネス書や自己啓発書の市場分析を行う

特定の知識ドメイン内のインフルエンサーや著者のリードリストを生成する

スクレイピングの課題

Good Booksのスクレイピング時に遭遇する可能性のある技術的課題。

9,500件以上のすべての推薦情報にアクセスするために、「すべて表示」のナビゲーション構造を処理すること

異なるURLにまたがる個々の推薦者とそれぞれの書籍を紐付けること

書籍に複数の著者や多様な版がある場合に、データの正確性を維持すること

Webflow特有のCSSクラス命名規則からクリーンなメタデータを抽出すること

Good BooksをAIでスクレイピング

コーディング不要。AI搭載の自動化で数分でデータを抽出。

仕組み

必要なものを記述

Good Booksから抽出したいデータをAIに伝えてください。自然言語で入力するだけ — コードやセレクターは不要です。

AIがデータを抽出

人工知能がGood Booksをナビゲートし、動的コンテンツを処理し、あなたが求めたものを正確に抽出します。

データを取得

CSV、JSONでエクスポートしたり、アプリやワークフローに直接送信できる、クリーンで構造化されたデータを受け取ります。

なぜスクレイピングにAIを使うのか

ノーコードインターフェースにより、技術的な知識がなくても誰でもスクレイパーを構築可能

ページネーションや複雑なナビゲーションフローの自動処理

新しい推薦が追加された際にキャッチするためのスケジュール実行機能

ローカルリソースを使用せずに高速なデータ抽出を可能にするクラウド実行

CSV、Googleスプレッドシート、または各種 API への直接エクスポートオプション

無料でスクレイピング開始

クレジットカード不要無料プランありセットアップ不要

Good Books用ノーコードWebスクレイパー

AI搭載スクレイピングのポイント＆クリック代替手段

Browse.ai、Octoparse、Axiom、ParseHubなどのノーコードツールは、コードを書かずにGood Booksをスクレイピングするのに役立ちます。これらのツールは視覚的なインターフェースを使用してデータを選択しますが、複雑な動的コンテンツやアンチボット対策には苦戦する場合があります。

ノーコードツールでの一般的なワークフロー

ブラウザ拡張機能をインストールするかプラットフォームに登録する

ターゲットWebサイトに移動してツールを開く

ポイント＆クリックで抽出するデータ要素を選択する

各データフィールドのCSSセレクタを設定する

複数ページをスクレイピングするためのページネーションルールを設定する

CAPTCHAに対処する（多くの場合手動解決が必要）

自動実行のスケジュールを設定する

データをCSV、JSONにエクスポートするかAPIで接続する

一般的な課題

学習曲線

セレクタと抽出ロジックの理解に時間がかかる

セレクタの破損

Webサイトの変更によりワークフロー全体が壊れる可能性がある

動的コンテンツの問題

JavaScript多用サイトは複雑な回避策が必要

CAPTCHAの制限

ほとんどのツールはCAPTCHAに手動介入が必要

IPブロック

過度なスクレイピングはIPのブロックにつながる可能性がある

コード例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Set headers to mimic a browser
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}

def scrape_goodbooks_home():
    url = 'https://goodbooks.io/'
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # Find featured books
        books = soup.find_all('div', class_='book-card-featured')
        
        for book in books:
            title = book.find('h5').get_text(strip=True) if book.find('h5') else 'N/A'
            author = book.find('h6').get_text(strip=True) if book.find('h6') else 'N/A'
            print(f'Book: {title} | Author: {author}')
            
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f'Error occurred: {e}')

if __name__ == '__main__':
    scrape_goodbooks_home()

いつ使うか

JavaScriptが最小限の静的HTMLページに最適。ブログ、ニュースサイト、シンプルなEコマース製品ページに理想的。

メリット

●最速の実行（ブラウザオーバーヘッドなし）
●最小限のリソース消費
●asyncioで簡単に並列化
●APIと静的ページに最適

制限事項

●JavaScriptを実行できない
●SPAや動的コンテンツで失敗
●複雑なアンチボットシステムで苦戦する可能性

from playwright.sync_api import sync_playwright

def run(playwright):
    # Launch browser
    browser = playwright.chromium.launch(headless=True)
    page = browser.new_page()
    
    # Navigate to Good Books listings
    page.goto('https://goodbooks.io/books')
    
    # Wait for the book items to load
    page.wait_for_selector('.book-item')
    
    # Extract book data from the page
    books = page.query_selector_all('.book-item')
    for book in books:
        title = book.query_selector('h5').inner_text()
        author = book.query_selector('h6').inner_text()
        print(f'Scraped: {title} by {author}')
    
    # Close connection
    browser.close()

with sync_playwright() as playwright:
    run(playwright)

いつ使うか

JavaScript多用サイト、SPA、無限スクロールやクリックなどのユーザー操作が必要なページに最適。

メリット

●完全なJavaScript実行
●動的コンテンツとSPAを処理
●組み込みの待機メカニズム
●クロスブラウザサポート

制限事項

●HTTPリクエストより遅い
●メモリ使用量が多い
●セットアップが複雑
●アンチボットシステムに検出される可能性

import scrapy

class GoodbooksSpider(scrapy.Spider):
    name = 'goodbooks'
    allowed_domains = ['goodbooks.io']
    start_urls = ['https://goodbooks.io/books']

    def parse(self, response):
        # Extract details for each book item
        for book in response.css('.book-item-class'):
            yield {
                'title': book.css('h5::text').get(),
                'author': book.css('h6::text').get(),
                'url': response.urljoin(book.css('a::attr(href)').get()),
            }

        # Handle simple pagination link
        next_page = response.css('a.next-page-selector::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

いつ使うか

構造化されたデータパイプライン、ミドルウェア、分散クローリングが必要な大規模スクレイピングプロジェクトに最適。

メリット

●組み込みのリクエストスケジューリングとスロットリング
●強力なミドルウェアシステム
●複数フォーマットへのエクスポート
●大規模プロジェクトに最適

制限事項

●学習曲線が急
●プラグインなしではJavaScriptサポートなし
●シンプルなスクレイピングタスクには過剰

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  
  await page.goto('https://goodbooks.io/top-100/all-books');
  
  // Ensure cards are rendered
  await page.waitForSelector('.book-card');

  const data = await page.evaluate(() => {
    const items = Array.from(document.querySelectorAll('.book-card'));
    return items.map(item => ({
      title: item.querySelector('h5') ? item.querySelector('h5').innerText : 'N/A',
      author: item.querySelector('h6') ? item.querySelector('h6').innerText : 'N/A'
    }));
  });

  console.log(data);
  await browser.close();
})();

いつ使うか

Chrome特化の自動化、PDF生成、スクリーンショット撮影に最適。Chrome向けに最適化されたサイトに最適。

メリット

●優れたChrome DevTools統合
●PDF生成とスクリーンショットに最適
●強力なコミュニティサポート
●Chrome特有の機能に最適

制限事項

●Chrome/Chromiumのみ
●リソース消費が多い
●アンチボットシステムに検出される可能性
●HTTPベースの方法より遅い

コードでGood Booksをスクレイピングする方法

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Set headers to mimic a browser
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}

def scrape_goodbooks_home():
    url = 'https://goodbooks.io/'
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # Find featured books
        books = soup.find_all('div', class_='book-card-featured')
        
        for book in books:
            title = book.find('h5').get_text(strip=True) if book.find('h5') else 'N/A'
            author = book.find('h6').get_text(strip=True) if book.find('h6') else 'N/A'
            print(f'Book: {title} | Author: {author}')
            
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f'Error occurred: {e}')

if __name__ == '__main__':
    scrape_goodbooks_home()

Python + Playwright

from playwright.sync_api import sync_playwright

def run(playwright):
    # Launch browser
    browser = playwright.chromium.launch(headless=True)
    page = browser.new_page()
    
    # Navigate to Good Books listings
    page.goto('https://goodbooks.io/books')
    
    # Wait for the book items to load
    page.wait_for_selector('.book-item')
    
    # Extract book data from the page
    books = page.query_selector_all('.book-item')
    for book in books:
        title = book.query_selector('h5').inner_text()
        author = book.query_selector('h6').inner_text()
        print(f'Scraped: {title} by {author}')
    
    # Close connection
    browser.close()

with sync_playwright() as playwright:
    run(playwright)

Python + Scrapy

import scrapy

class GoodbooksSpider(scrapy.Spider):
    name = 'goodbooks'
    allowed_domains = ['goodbooks.io']
    start_urls = ['https://goodbooks.io/books']

    def parse(self, response):
        # Extract details for each book item
        for book in response.css('.book-item-class'):
            yield {
                'title': book.css('h5::text').get(),
                'author': book.css('h6::text').get(),
                'url': response.urljoin(book.css('a::attr(href)').get()),
            }

        # Handle simple pagination link
        next_page = response.css('a.next-page-selector::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

Node.js + Puppeteer

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  
  await page.goto('https://goodbooks.io/top-100/all-books');
  
  // Ensure cards are rendered
  await page.waitForSelector('.book-card');

  const data = await page.evaluate(() => {
    const items = Array.from(document.querySelectorAll('.book-card'));
    return items.map(item => ({
      title: item.querySelector('h5') ? item.querySelector('h5').innerText : 'N/A',
      author: item.querySelector('h6') ? item.querySelector('h6').innerText : 'N/A'
    }));
  });

  console.log(data);
  await browser.close();
})();

Good Booksデータで何ができるか

Good Booksデータからの実用的なアプリケーションとインサイトを探索してください。

厳選されたブックサブスクリプションサービス

スタートアップは、このデータを使用して、成功者の読書習慣に基づいたニッチな今月の本クラブを作成できます。

実装方法：

1「ビジネス」および「自己啓発」カテゴリで最も推薦されている本をスクレイピングする。
2複数の著名な読書リストに登場する本をクロスリファレンスする。
3その期間で最も推薦された本を提供する月額サブスクリプションを設定する。
4なぜ億万長者がそれを勧めたのかを強調するデジタル要約を含める。

Automatioを使用してGood Booksからデータを抽出し、コードを書かずにこれらのアプリケーションを構築しましょう。

Good Booksデータで何ができるか

厳選されたブックサブスクリプションサービス
スタートアップは、このデータを使用して、成功者の読書習慣に基づいたニッチな今月の本クラブを作成できます。
1. 「ビジネス」および「自己啓発」カテゴリで最も推薦されている本をスクレイピングする。
2. 複数の著名な読書リストに登場する本をクロスリファレンスする。
3. その期間で最も推薦された本を提供する月額サブスクリプションを設定する。
4. なぜ億万長者がそれを勧めたのかを強調するデジタル要約を含める。
AI推薦エンジン
デベロッパーはこのデータを machine learning の model に投入し、ユーザーが敬愛するリーダーに基づいて、そのユーザーが何を好むかを予測できます。
1. 異なる業界の個人によって推薦された書籍のリストを抽出する。
2. 特定の推薦者と書籍ジャンルの間のパターンを識別するために model をトレーニングする。
3. ユーザーがインフルエンサーを選択して複合的な読書リストを取得できるインターフェースを作成する。
4. 収益化のためにアフィリエイトリンクを統合する。
ソートリーダーのためのコンテンツ戦略
ライターやインフルエンサーは、このデータを使用して、10年間で最も影響力のあった本に関する「ディープダイブ」記事を執筆できます。
1. Good Books上のすべてのカテゴリで最も推薦されている本を特定する。
2. 利用可能な場合は、推薦の引用文や文脈を抽出する。
3. これらの本が特定の業界をどのように形作ったかについて比較エッセイを執筆する。
4. 本のインパクトを示す定量的指標として「推薦数」を使用する。
アフィリエイトニッチサイト
著名人の推薦とAmazonアフィリエイトリンクを集約した、トラフィックの多いレビューサイトを作成します。
1. 書籍のタイトル、著者、およびそれらを推薦した特定のインフルエンサーをスクレイピングする。
2. 「Elon Musk 読書リスト」や「Oprahのお気に入りの本」などのクエリに対してSEO最適化されたページを構築する。
3. 各書籍タイトルにアフィリエイトリンクの挿入を自動化する。
4. 新しいインフルエンサーの推薦を含めるために、定期的にデータを更新する。
市場トレンド分析
出版社は、どのジャンルや特定のトピックが業界リーダーの間で勢いを増しているかを分析できます。
1. 「業界」セクションをスクレイピングして、ベンチャーキャピタル対メディアでどの本がトレンドになっているかを確認する。
2. 時間の経過に伴う新しい本の追加を追跡し、知的関心の移り変わりを把握する。
3. インフルエンサーが古い古典を勧めているが、新しい本がほとんど存在しない市場のギャップを特定する。
4. 現在のインフルエンサーの読書トレンドに基づいて、新しい本のアイデアを著者に提案するためにデータを使用する。

プロンプト以上のもの

ワークフローを強化する AI自動化

AutomatioはAIエージェント、ウェブ自動化、スマート統合のパワーを組み合わせ、より短時間でより多くのことを達成するお手伝いをします。

AIエージェント

ウェブ自動化

スマートワークフロー

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Good Booksスクレイピングのプロのヒント

Good Booksからデータを正常に抽出するための専門家のアドバイス。

価値の高いデータを迅速に取得するために、まず「Top 100」と「People」セクションに注力しましょう。

Webflowで構築されたサイトは特定のデータ属性を使用することが多いため、要素を検証してIDなどの隠れたメタデータが利用可能か確認してください。

ホスティングサーバーによる基本的なレート制限を避けるため、リクエスト間に1〜3秒の遅延を実装してください。

1回のセッションで9,500件以上の全アイテムをスクレイピングする場合は、レジデンシャルプロキシの使用を検討してください。

データベースの正規化を向上させるため、著者名の文字列から「by」や複数の著者の結合部分をクリーンアップしましょう。

メインディレクトリにまだ追加されていない新しい読書リストを見つけるために、ブログセクションを定期的に監視してください。

お客様の声

ユーザーの声

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Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

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Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Good Booksについてのよくある質問

Good Booksに関するよくある質問への回答を見つけてください

Good Booksをスクレイピングする方法 | Good Books Web Scraper

Good Booksについて

専門家による推薦の権威

構造化された知的データ

なぜGood Booksをスクレイピングするのか？

なぜGood Booksをスクレイピングするのか？

スクレイピングの課題

Good BooksをAIでスクレイピング

仕組み

なぜスクレイピングにAIを使うのか

How to scrape with AI:

Why use AI for scraping:

Good Books用ノーコードWebスクレイパー

ノーコードツールでの一般的なワークフロー

一般的な課題

Good Books用ノーコードWebスクレイパー

ノーコードツールでの一般的なワークフロー

一般的な課題

コード例

コードでGood Booksをスクレイピングする方法

Python + Requests

Python + Playwright

Python + Scrapy

Node.js + Puppeteer

Good Booksデータで何ができるか

厳選されたブックサブスクリプションサービス

AI推薦エンジン

ソートリーダーのためのコンテンツ戦略

アフィリエイトニッチサイト

市場トレンド分析

Good Booksデータで何ができるか

ワークフローを強化する AI自動化

Good Booksスクレイピングのプロのヒント

ユーザーの声

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Good Booksをスクレイピングすることは合法ですか？

Good Booksには公式の API がありますか？

Good Booksのスクレイピング中にブロックされないようにするにはどうすればよいですか？

スクレイピングされたデータは通常どのような形式ですか？

どのくらいの頻度でGood Booksをスクレイピングすべきですか？

このサイトをスクレイピングするためにJavaScriptをレンダリングする必要はありますか？

Amazonへの購入リンクをスクレイピングできますか？

書籍をその推薦者に紐付けるにはどうすればよいですか？