MakerWorldをスクレイピングする方法:3Dモデルデータとデザイナー統計の取得

MakerWorld から 3D model のリスト、ダウンロード数、クリエイターの統計データをスクレイピングする方法を学びます。価値ある 3Dプリントのトレンドとデザイナーデータを効率的に抽出しましょう。

カバー率:GlobalUnited StatesEuropean UnionChina
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
モデル名デザイナー名デザイナープロフィールのURLダウンロード数いいね数コレクション数プリント成功数モデルの説明カテゴリタグ画像ギャラリーのURLアップロード日最終更新日フィラメント要件プリンターの互換性ユーザー評価コメント本文
技術要件
JavaScript必須
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
CloudflareRate LimitingBrowser FingerprintingDynamic CSS ClassesCAPTCHA

ボット対策検出

Cloudflare
エンタープライズ級のWAFとボット管理。JavaScriptチャレンジ、CAPTCHA、行動分析を使用。ステルス設定でのブラウザ自動化が必要。
レート制限
時間あたりのIP/セッションごとのリクエストを制限。ローテーションプロキシ、リクエスト遅延、分散スクレイピングで回避可能。
ブラウザフィンガープリント
ブラウザの特性でボットを識別:canvas、WebGL、フォント、プラグイン。スプーフィングまたは実際のブラウザプロファイルが必要。
Dynamic CSS Classes
CAPTCHA
人間のユーザーを確認するチャレンジレスポンステスト。画像ベース、テキストベース、または不可視型。多くの場合、サードパーティの解決サービスが必要。

MakerWorldについて

MakerWorld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。

3Dプリントのためのプレミアハブ

MakerWorld は、Bambu Lab によって開発された包括的な 3D model 共有プラットフォームであり、同社の 3D printer エコシステムとシームレスに統合されるように設計されています。従来のレポジトリとは異なり、MakerWorld は Bambu Studio や Handy App との連携を通じて「ワンクリック」のプリント体験を提供することに重点を置いており、高品質な 3D ファイル(STL、3MF)や詳細なプリントプロファイルをホストしています。

データ豊富なコミュニティエコシステム

このウェブサイトには、モデル名、詳細な説明、ダウンロード数、いいね数、クリエイターのプロフィール情報などの豊富なデータが含まれています。3Dプリントコミュニティでは、新しいプロジェクトの発見や、ソーシャルメトリクス、プリント成功率を通じた各種デザインの人気追跡に広く利用されています。プラットフォーム内のコンテンツは、実用的なツール、装飾芸術、機械部品など、多様なカテゴリに整理されています。

戦略的なビジネス価値

MakerWorld のスクレイピングは、市場調査、アディティブマニュファクチャリングにおけるトレンドカテゴリの特定、デザイナーのパフォーマンス監視に非常に有効です。データは、3D 資産の集約、open-source ハードウェアエコシステムの成長分析、3Dプリント市場における競合資産の監視に活用できます。これらの情報は、企業や研究者が 3D modeling における消費者の好みや技術トレンドを理解するのに役立ちます。

MakerWorldについて

なぜMakerWorldをスクレイピングするのか?

MakerWorld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。

カテゴリ全体の 3Dプリント市場トレンドと人気のニッチを追跡する

人材発掘のために、クリエイターの成長とデザイナーの人気メトリクスを分析する

3D model 検索エンジンやアセット管理のためにメタデータを集約する

実用部品や装飾部品などの特定カテゴリにおける新規アップロードを監視する

3Dプリント資産とプリントプロファイルのパフォーマンスに関する競合分析を行う

人気の model に基づいてフィラメントの使用状況や材料の人気を調査する

スクレイピングの課題

MakerWorld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。

コンテンツレンダリングにおける JavaScript への強い依存(React SPA アーキテクチャ)

動的な Material UI クラス名を利用した複雑な CSS セレクター

強力な Cloudflare ボット検知およびブロッキングメカニズム

無限スクロールや「もっと読み込む」ボタンによる動的なコンテンツ読み込み

高頻度のプロフィールリクエストや API エンドポイントに対するレート制限

MakerWorld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

1

必要なものを記述

MakerWorld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。

2

AIがデータを抽出

人工知能がMakerWorld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。

3

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

設定なしで複雑な JavaScript レンダリングされた React ページをノーコードで処理
動的および lazy-load されるリスティンググリッドや画像の自動管理
手動の介入なしにダウンロード数の推移を追跡するためのスケジュール実行
AI駆動の抽出により、ブラウザ検知やセレクターの不安定さを自動的に回避
即時の市場分析のために JSON、CSV、または Google スプレッドシートへ直接エクスポート
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

AIを使えば、コードを書かずにMakerWorldを簡単にスクレイピングできます。人工知能搭載のプラットフォームが必要なデータを理解します — 自然言語で記述するだけで、AIが自動的に抽出します。

How to scrape with AI:
  1. 必要なものを記述: MakerWorld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。
  2. AIがデータを抽出: 人工知能がMakerWorld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。
  3. 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。
Why use AI for scraping:
  • 設定なしで複雑な JavaScript レンダリングされた React ページをノーコードで処理
  • 動的および lazy-load されるリスティンググリッドや画像の自動管理
  • 手動の介入なしにダウンロード数の推移を追跡するためのスケジュール実行
  • AI駆動の抽出により、ブラウザ検知やセレクターの不安定さを自動的に回避
  • 即時の市場分析のために JSON、CSV、または Google スプレッドシートへ直接エクスポート

MakerWorld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MakerWorld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

1
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
2
ターゲットWebサイトに移動してツールを開く
3
ポイント&クリックで抽出するデータ要素を選択する
4
各データフィールドのCSSセレクタを設定する
5
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
6
CAPTCHAに対処する(多くの場合手動解決が必要)
7
自動実行のスケジュールを設定する
8
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

MakerWorld用ノーコードWebスクレイパー

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MakerWorld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
  1. 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
  2. ターゲットWebサイトに移動してツールを開く
  3. ポイント&クリックで抽出するデータ要素を選択する
  4. 各データフィールドのCSSセレクタを設定する
  5. 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
  6. CAPTCHAに対処する(多くの場合手動解決が必要)
  7. 自動実行のスケジュールを設定する
  8. 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

# Basic requests often fail on MakerWorld due to Cloudflare and React rendering
url = 'https://makerworld.com/en/models'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}

try:
    # This will likely return a Cloudflare challenge or a JS skeleton
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # Note: Actual content won't be here as it requires JS rendering
        print('Site reached, but content is dynamic.')
    else:
        print(f'Blocked by Cloudflare: HTTP {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'Error: {e}')

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

コードでMakerWorldをスクレイピングする方法

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Basic requests often fail on MakerWorld due to Cloudflare and React rendering
url = 'https://makerworld.com/en/models'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}

try:
    # This will likely return a Cloudflare challenge or a JS skeleton
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # Note: Actual content won't be here as it requires JS rendering
        print('Site reached, but content is dynamic.')
    else:
        print(f'Blocked by Cloudflare: HTTP {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'Error: {e}')
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_makerworld():
    with sync_playwright() as p:
        # Launching with stealth-like headers
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.goto('https://makerworld.com/en/models', wait_until='networkidle')
        
        # Wait for the model cards which are rendered via React
        page.wait_for_selector("div[data-testid='model-card']")
        
        models = page.query_selector_all("div[data-testid='model-card']")
        for model in models:
            # Using standard attributes often more stable than CSS classes
            title = model.query_selector('h3').inner_text()
            print(f'Model Found: {title}')
            
        browser.close()

scrape_makerworld()
Python + Scrapy
import scrapy
from scrapy_playwright.page import PageMethod

class MakerworldSpider(scrapy.Spider):
    name = 'makerworld'
    start_urls = ['https://makerworld.com/en/models']

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(
                url,
                meta=dict(
                    playwright=True,
                    playwright_page_methods=[
                        PageMethod('wait_for_selector', "div[data-testid='model-card']"),
                    ],
                )
            )

    def parse(self, response):
        # Scrapy-playwright allows parsing the JS-rendered HTML
        for model in response.css("div[data-testid='model-card']"):
            yield {
                'title': model.css('h3::text').get(),
                'downloads': model.css('span.stats-downloads::text').get(),
                'link': response.urljoin(model.css('a::attr(href)').get())
            }
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // Set a realistic User-Agent
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0');
  
  await page.goto('https://makerworld.com/en/models', { waitUntil: 'networkidle2' });
  
  // Wait for the React component to mount
  await page.waitForSelector("div[data-testid='model-card']");
  
  const models = await page.evaluate(() => {
    const cards = Array.from(document.querySelectorAll("div[data-testid='model-card']"));
    return cards.map(card => ({
      title: card.querySelector('h3')?.innerText,
      link: card.querySelector('a')?.href
    }));
  });
  
  console.log(models);
  await browser.close();
})();

MakerWorldデータで何ができるか

MakerWorld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。

3Dプリント市場分析

どのタイプの model(実用的 vs 装飾的)が最も人気があるかを分析し、グローバルな市場需要を把握します。

実装方法:

  1. 1モデルのメタデータとダウンロード数を取得するためにトップカテゴリをスクレイピングする
  2. 2週単位でメトリクスを集計し、長期的な成長率を追跡する
  3. 3トレンドを視覚化し、新興の 3Dプリントニッチを特定する

Automatioを使用してMakerWorld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。

MakerWorldデータで何ができるか

  • 3Dプリント市場分析

    どのタイプの model(実用的 vs 装飾的)が最も人気があるかを分析し、グローバルな市場需要を把握します。

    1. モデルのメタデータとダウンロード数を取得するためにトップカテゴリをスクレイピングする
    2. 週単位でメトリクスを集計し、長期的な成長率を追跡する
    3. トレンドを視覚化し、新興の 3Dプリントニッチを特定する
  • クリエイターの影響力追跡

    パフォーマンスの高いデザイナーを特定し、ハードウェア分野での人材発掘やスポンサーシップの機会に役立てます。

    1. 総ダウンロード数とフォロワー統計を取得するためにクリエイターのプロフィールページをスクレイピングする
    2. デザイナーごとの月間新規アップロード頻度を監視する
    3. エンゲージメント対ダウンロード比率に基づいてクリエイターをランク付けする
  • 材料需要予測

    プラットフォーム上の人気 model で必要とされる材料の種類を分析することで、フィラメントの需要を予測します。

    1. モデルのプリントプロファイルから「フィラメント要件」を抽出する
    2. トレンド上位の model 全体で必要な材料を合算する
    3. 最も需要のあるフィラメントの色や種類(PLA、PETGなど)を分析する
  • 3Dアセット検索アグリゲーター

    ユーザーが発見しやすくするために、MakerWorld を含む複数のプラットフォームから 3D model の検索可能なインデックスを構築します。

    1. MakerWorld からモデル名、タグ、サムネイルの URL を抽出する
    2. 全文検索が可能な中央データベースにメタデータをインデックス化する
    3. トラフィックを誘導するために、オリジナルの MakerWorld リスティングページへのディープリンクを提供する
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

MakerWorldスクレイピングのプロのヒント

MakerWorld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。

Cloudflareの高度なボット検知を回避するために、常に「Stealth」プラグインを適用したヘッドレスブラウザを使用してください。

頻繁に変更される動的な Material UI のクラス名ではなく、data-testid のような安定した属性をターゲットにします。

lazy-load される画像や統計データを効率的に読み込むために、人間のようなスクロール動作を実装します。

適切なヘッダーや tokens を使用してアクセスできる可能性のある、内部の JSON API エンドポイントがないか Network タブを監視します。

大規模またはマルチスレッドでのデータ抽出の際に IP ブロッキングを避けるため、高品質なレジデンシャルプロキシを使用します。

実際のユーザーの行動を模倣し、検知を回避するために、リクエストとアクションの間の待機時間をランダム化します。

お客様の声

ユーザーの声

ワークフローを変革した何千人もの満足したユーザーに加わりましょう

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

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

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

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

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

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.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

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

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

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

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

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.

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MakerWorldについてのよくある質問

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