Moon.lyをスクレイピングする方法 | ステップバイステップNFTデータ抽出ガイド

Moon.lyからSolana NFTのフロア価格、ミント日、プロジェクトのメタデータを抽出します。リアルタイムの市場分析を監視し、NFT市場で優位に立ちましょう。

Moon.ly favicon
moon.ly難しい
カバー率:Global
利用可能なデータ9 フィールド
タイトル価格説明画像出品者情報連絡先情報投稿日カテゴリ属性
すべての抽出可能フィールド
プロジェクト名ミント価格ミント日総サプライフロア価格Floor Thickness24時間ボリューム7日間ボリューム総リスティング数リスティング比率Twitterフォロワー数Discordメンバー数プロジェクト説明NFT画像マーケットプレイスリンクエンゲージメントスコア最新の販売イベントウォレットアドレス
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 LimitingIP BlockingBrowser Fingerprinting

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。
IPブロック
既知のデータセンターIPとフラグ付きアドレスをブロック。効果的に回避するにはレジデンシャルまたはモバイルプロキシが必要。
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。

Moon.lyについて

Moon.ly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。

Moon.lyは、主にSolanaエコシステムに焦点を当てたプレミアなNFTディスカバリーおよび分析プラットフォームであり、Ethereum、Polygon、Aptosのデータも提供しています。今後のNFTドロップ、市場トレンド、プロジェクトのパフォーマンスをリアルタイムで監視する必要がある投資家やコレクターのためのセントラルハブとして機能しています。このプラットフォームは、Magic EdenやTensorなどの複数のマーケットプレイスからデータを集約し、エコシステムの「アルファ」プロジェクトを統合的に表示できるため、高く評価されています。

ウェブサイトには、フロア価格、サプライ数、ミントスケジュール、TwitterやDiscordの成長率などのソーシャルエンゲージメント指標を含む、豊富な構造化データが保持されています。Moon.lyをスクレイピングすることで、ユーザーは「Floor Thickness」や「Market Sentiment」など、ブロックチェーンを直接照会して計算することが困難な処理済みの指標にアクセスできます。これにより、分析ツールの構築やデジタル資産ポートフォリオの追跡を行う開発者、トレーダー、研究者にとって不可欠なデータソースとなっています。

Moon.lyについて

なぜMoon.lyをスクレイピングするのか?

Moon.ly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。

ミント前にポテンシャルの高いSolana NFTプロジェクトを特定する。

異なるブロックチェーンにわたるリアルタイムのフロア価格の変動を監視する。

感情分析(sentiment analysis)のためにソーシャルメディアの成長データを集約する。

自動投資アラートを構築するために、今後のミントスケジュールを追跡する。

市場調査のためにミント済みプロジェクトの過去のトレンドを分析する。

サプライショックの機会を見つけるために、コレクション間のリスティング比率を比較する。

スクレイピングの課題

Moon.ly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。

強力なCloudflare保護には、高品質なレジデンシャルプロキシが必要です。

JavaScriptを多用したアーキテクチャ(Next.js)のため、ヘッドレスブラウザでのレンダリングが不可欠です。

急速に変化する市場データには、高頻度のスクレイピングと効率的な処理が求められます。

動的なセレクターとレスポンシブデザインにより、CSS要素の抽出が複雑化しています。

Moon.ly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

Moon.ly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Moon.ly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

カスタムコードなしでCloudflareやアンチボット対策を自動的にバイパスします。
JavaScriptでレンダリングされたコンテンツや動的な更新をネイティブに処理します。
クラウドベースの実行をスケジュールし、ライブのNFT販売やフロア価格を24時間365日監視します。
Googleスプレッドシート、CSV、またはWebhookにデータを直接エクスポートして、即座のアクションを可能にします。
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Moon.ly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: Moon.ly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Moon.ly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:
  • カスタムコードなしでCloudflareやアンチボット対策を自動的にバイパスします。
  • JavaScriptでレンダリングされたコンテンツや動的な更新をネイティブに処理します。
  • クラウドベースの実行をスケジュールし、ライブのNFT販売やフロア価格を24時間365日監視します。
  • Googleスプレッドシート、CSV、またはWebhookにデータを直接エクスポートして、即座のアクションを可能にします。

Moon.ly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Moon.ly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

Moon.ly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Moon.ly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

# 特定のNFTプロジェクトのターゲットURL
url = 'https://moon.ly/nft/okay-bears'

# 実際のブラウザを模倣するための必須ヘッダー
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',
    'Accept-Language': 'ja-JP,ja;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7'
}

try:
    # ヘッダーを付けてリクエストを送信
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    response.raise_for_status()
    
    # HTMLコンテンツを解析
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # プロジェクト名を抽出
    title = soup.find('h1').get_text(strip=True) if soup.find('h1') else 'N/A'
    print(f'プロジェクト: {title}')
    
except requests.exceptions.HTTPError as err:
    print(f'HTTPエラーが発生しました: {err}')
except Exception as e:
    print(f'エラーが発生しました: {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Moon.lyをスクレイピングする方法

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 特定のNFTプロジェクトのターゲットURL
url = 'https://moon.ly/nft/okay-bears'

# 実際のブラウザを模倣するための必須ヘッダー
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',
    'Accept-Language': 'ja-JP,ja;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7'
}

try:
    # ヘッダーを付けてリクエストを送信
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    response.raise_for_status()
    
    # HTMLコンテンツを解析
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # プロジェクト名を抽出
    title = soup.find('h1').get_text(strip=True) if soup.find('h1') else 'N/A'
    print(f'プロジェクト: {title}')
    
except requests.exceptions.HTTPError as err:
    print(f'HTTPエラーが発生しました: {err}')
except Exception as e:
    print(f'エラーが発生しました: {e}')
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_moonly(url):
    with sync_playwright() as p:
        # 検出を回避するためにカスタムUser-Agentを使用してブラウザを起動
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        context = browser.new_context(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")
        page = context.new_page()
        
        # ページに移動し、JSコンテンツが完全に読み込まれるまで待機
        page.goto(url, wait_until='networkidle')
        
        # セレクターを使用してデータを抽出
        title = page.inner_text('h1')
        
        # テキストラベルに基づいてフロア価格を特定
        try:
            floor_price = page.locator("text=Floor price").locator(".. >> div").inner_text()
            print(f'プロジェクト: {title}, フロア価格: {floor_price}')
        except:
            print(f'プロジェクト: {title}, フロア価格が見つかりませんでした')
            
        browser.close()

scrape_moonly('https://moon.ly/nft/okay-bears')
Python + Scrapy
import scrapy

class MoonlySpider(scrapy.Spider):
    name = 'moonly_spider'
    start_urls = ['https://moon.ly/solana']

    def parse(self, response):
        # リストページのプロジェクトカードをループ処理
        for project in response.css('div.project-card'):
            yield {
                'name': project.css('h3::text').get(),
                'link': response.urljoin(project.css('a::attr(href)').get()),
                'floor': project.css('.floor-price::text').get(),
            }
        
        # 「次へ」ボタンのリンクを見つけてページネーションを処理
        next_page = response.css('a.pagination-next::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({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // Cloudflareを採用しているサイトでは、カスタムUser-Agentの使用が不可欠です
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36');
  
  // ターゲットとなるNFTコレクションページへ移動
  await page.goto('https://moon.ly/nft/okay-bears', { waitUntil: 'networkidle2' });

  const data = await page.evaluate(() => {
    return {
      title: document.querySelector('h1')?.innerText,
      description: document.querySelector('.project-description')?.innerText,
      mintDate: document.querySelector('.mint-date-selector')?.innerText
    };
  });

  console.log('抽出されたデータ:', data);
  await browser.close();
})();

Moon.lyデータで何ができるか

Moon.ly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。

NFTアルファ発見ボット

トレーダーは、ソーシャルエンゲージメント指標を監視するボットを構築し、バイラルになる前に注目を集めているプロジェクトを見つけ出すことができます。

実装方法:

  1. 1Moon.lyの「Upcoming」セクションを毎日スクレイピングする。
  2. 2新しいプロジェクトのTwitterとDiscordのリンクを抽出する。
  3. 324時間単位のフォロワー増加率を比較する。
  4. 4増加率が20%を超えた場合に通知をトリガーする。

Automatioを使用してMoon.ly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。

Moon.lyデータで何ができるか

  • NFTアルファ発見ボット

    トレーダーは、ソーシャルエンゲージメント指標を監視するボットを構築し、バイラルになる前に注目を集めているプロジェクトを見つけ出すことができます。

    1. Moon.lyの「Upcoming」セクションを毎日スクレイピングする。
    2. 新しいプロジェクトのTwitterとDiscordのリンクを抽出する。
    3. 24時間単位のフォロワー増加率を比較する。
    4. 増加率が20%を超えた場合に通知をトリガーする。
  • リアルタイム・フロア価格モニター

    投資家は、複数のコレクションにわたるフロア価格の下落を追跡して、エントリーポイントを見つけることができます。

    1. ウォッチリストにあるコレクションの現在のフロア価格を10分ごとにスクレイピングする。
    2. データを時系列データベースに保存する。
    3. 現在の価格を7日間の平均値と比較する。
    4. 価格が特定のしきい値を下回ったときにアラートを送信する。
  • クジラ・トランザクション・トラッカー

    最新の販売イベントとウォレットアドレスを監視することで、スマートマネーが何を購入しているかを特定します。

    1. 「Live Feed」ページをスクレイピングして最近の販売履歴を取得する。
    2. 購入者と販売者のウォレットアドレスを抽出する。
    3. ウォレットアドレスを既知のクジラ(大口投資家)データベースと照合する。
    4. 特定のコレクションの購入トレンドを可視化する。
  • エコシステム・トレンド分析

    市場調査員は、総ボリュームとミントの成功率を追跡することで、さまざまなNFTチェーンの全体的な健全性を分析できます。

    1. SolanaとEthereumの上位100プロジェクトの総ボリュームとリスティング数をスクレイピングする。
    2. データを集計して市場全体の流動性を計算する。
    3. 過去の成功分析のために「ミント価格」対「フロア価格」の比率を追跡する。
    4. 投資家向けに月次市場レポートを生成する。
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

Moon.lyスクレイピングのプロのヒント

Moon.ly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403 Forbiddenエラーのリスクを最小限に抑えるために、レジデンシャルプロキシ(residential proxies)を使用してください。

ブロックチェーンのノードにアクセスすることなくリアルタイムのトランザクションをスクレイピングするには、「Live」フィードページをターゲットにします。

データを抽出する前にNext.jsのhydrationが完了するように、ブラウザの設定で「networkidle」を待機するように設定してください。

User-Agentヘッダーをローテートし、5秒から15秒のランダムな遅延を実装してください。

成功率を高めるために、canvasやWebGLのfingerprintingを処理できるヘッドレスブラウザを利用してください。

関連 Web Scraping

Moon.lyについてのよくある質問

Moon.lyに関するよくある質問への回答を見つけてください