pump.funをスクレイピングする方法:Solanaのリアルタイムデータ取得に関する技術ガイド

pump.funをスクレイピングして、Solana tokenのリアルタイムなローンチ、時価総額、ボンディングカーブのデータを取得する方法を学びましょう。高頻度取引ボットやラグプルアラートの構築に役立ちます。

pump.fun favicon
pump.fun難しい
カバー率:Global
利用可能なデータ7 フィールド
タイトル価格説明画像出品者情報投稿日属性
すべての抽出可能フィールド
Token名ティッカーシンボル時価総額ボンディングカーブの進捗作成者のウォレットアドレスTokenミントアドレス作成タイムスタンプTwitterリンクTelegramリンクウェブサイトリンク取引履歴コメント数King of the Hillステータス総供給量ホルダー分布
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 FingerprintingWebSockets

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。
WebSockets

pump.funについて

pump.fun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。

Solanaミームコインの震源地

pump.fun は、ユーザーが初期流動性を提供することなく、即座にミームコインをローンチできるSolanaブロックチェーン上の分散型金融(DeFi)プラットフォームです。独自の「ボンディングカーブ」メカニズムを採用しており、購入者が増えるにつれて価格が上昇し、特定の時価総額しきい値に達すると、Raydiumなどの主要な分散型取引所にtokenが移行されます。このプラットフォームはSolanaミームコインエコシステムの震源地となり、毎日数千の新しいtokenローンチが行われています。

高頻度なtokenデータ

このウェブサイトは、新しく作成されたtoken、その時価総額、ボンディングカーブの進捗、および詳細な取引履歴のリアルタイムフィードを提供します。また、各tokenのソーシャルリンク(Twitter/Telegram)、作成者のウォレットアドレス、ライブチャットログも含まれています。新しいプロジェクトが数秒ごとにローンチされるため、このサイトは非常に高速なデータソースであり、効果的に監視するには専門的なスクレイピング技術が必要です。

なぜこのデータが重要なのか

pump.funのスクレイピングは、仮想通貨トレーダーや、スナイプボット、センチメント分析ツール、ラグプル検知サービスを構築する開発者にとって極めて価値があります。tokenのメタデータやホルダーの行動をリアルタイムで抽出することで、ユーザーは主要な取引所に上場する前に勢いのあるプロジェクトを特定し、市場への参入を自動化できます。ミームコイン取引の高いリスクを考慮すると、自動化されたデータの優位性を持つことは大きな競争上の利点となります。

pump.funについて

なぜpump.funをスクレイピングするのか?

pump.fun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。

新しいSolana tokenのローンチを、作成された瞬間にミリ秒単位で特定する。

ボンディングカーブの節目を監視して、Raydiumへの移行を予測する。

作成者のウォレット履歴を分析して、常習的な詐欺師や成功率の高い開発者を特定する。

ライブコメントフィードからコミュニティのセンチメントを集計する。

時価総額の勢いに基づいた自動高頻度スナイプボットを構築する。

ソーシャルメディアのリンクを抽出し、X/Telegramで自動センチメント分析を実行する。

スクレイピングの課題

pump.fun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。

403チャレンジやJSフィンガープリンティングを含む、Cloudflareの強力な保護。

標準的なHTTPリクエストではなく、WebSocket経由で配信されるリアルタイムのデータ更新。

React/Next.jsを使用し、ページのリロードなしで更新される非常に動的なDOM構造。

高頻度リクエストに対する厳格なIPベースのレート制限。

取引上の優位性を得るために1秒を争う、極めて高いレイテンシへの敏感さ。

pump.fun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

pump.fun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pump.fun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

Cloudflareやブラウザフィンガープリンティングを自動的にバイパスする組み込み機能。
複雑なJavaScriptレンダリング要素やtokenカードに対するノーコード設定。
「新しいToken」フィードを24時間365日監視するためのクラウドベースの実行環境。
取引ボットを即座にトリガーするためのWebhookとの直接連携。
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pump.fun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: pump.fun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pump.fun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:
  • Cloudflareやブラウザフィンガープリンティングを自動的にバイパスする組み込み機能。
  • 複雑なJavaScriptレンダリング要素やtokenカードに対するノーコード設定。
  • 「新しいToken」フィードを24時間365日監視するためのクラウドベースの実行環境。
  • 取引ボットを即座にトリガーするためのWebhookとの直接連携。

pump.fun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pump.fun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

pump.fun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pump.fun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
import json

# 注意: pump.funはCloudflareを使用しています。このアプローチは初期状態のデータ塊をターゲットにします。
url = 'https://pump.fun/board'
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'
}

try:
    session = requests.Session()
    response = session.get(url, headers=headers)
    
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 初期のtokenを含むNext.jsのデータ塊を抽出
        next_data = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
        if next_data:
            data = json.loads(next_data.string)
            print('初期tokenデータの抽出に成功しました。')
        else:
            print('静的HTML内に動的コンテンツが見つかりませんでした。')
    else:
        print(f'Cloudflareによってブロックされましたか? ステータス: {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'エラー: {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pump.funをスクレイピングする方法

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json

# 注意: pump.funはCloudflareを使用しています。このアプローチは初期状態のデータ塊をターゲットにします。
url = 'https://pump.fun/board'
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'
}

try:
    session = requests.Session()
    response = session.get(url, headers=headers)
    
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 初期のtokenを含むNext.jsのデータ塊を抽出
        next_data = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
        if next_data:
            data = json.loads(next_data.string)
            print('初期tokenデータの抽出に成功しました。')
        else:
            print('静的HTML内に動的コンテンツが見つかりませんでした。')
    else:
        print(f'Cloudflareによってブロックされましたか? ステータス: {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'エラー: {e}')
Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

async def scrape_pump_fun():
    async with async_playwright() as p:
        # ステルス設定での起動を推奨
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        context = await browser.new_context(
            user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/121.0.0.0 Safari/537.36'
        )
        page = await context.new_page()
        
        # ナビゲートし、JSがtokenボードをレンダリングするのを待機
        await page.goto('https://pump.fun/board', wait_until='networkidle')
        await page.wait_for_selector('.token-card')
        
        tokens = await page.query_selector_all('.token-card')
        for token in tokens[:5]:
            name = await (await token.query_selector('.name')).inner_text()
            mcap = await (await token.query_selector('.market-cap')).inner_text()
            print(f'Token: {name} | MCAP: {mcap}')
            
        await browser.close()

asyncio.run(scrape_pump_fun())
Python + Scrapy
import scrapy
from scrapy_playwright.page import PageMethod

class PumpFunSpider(scrapy.Spider):
    name = 'pump_spider'
    
    def start_requests(self):
        yield scrapy.Request(
            url='https://pump.fun/board',
            meta={
                'playwright': True,
                'playwright_page_methods': [
                    PageMethod('wait_for_selector', '.token-card')
                ]
            }
        )

    def parse(self, response):
        for token in response.css('.token-card'):
            yield {
                'name': token.css('.token-name::text').get(),
                'ticker': token.css('.ticker::text').get(),
                'mcap': token.css('.mcap-value::text').get(),
            }
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  await page.goto('https://pump.fun/board', { waitUntil: 'networkidle2' });
  
  // tokenカードが動的に読み込まれるのを待機
  await page.waitForSelector('.token-card');
  
  const data = await page.evaluate(() => {
    const cards = Array.from(document.querySelectorAll('.token-card'));
    return cards.map(card => ({
      name: card.querySelector('.name')?.innerText,
      ticker: card.querySelector('.symbol')?.innerText,
      mcap: card.querySelector('.market-cap')?.innerText
    }));
  });
  
  console.log(data);
  await browser.close();
})();

pump.funデータで何ができるか

pump.fun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。

リアルタイム・ミームコインスナイパー

有望な新しいtokenがプラットフォームにローンチされた瞬間に特定し、購入します。

実装方法:

  1. 1WebSocketスクレイパーを設定し、'coinCreated' イベントをリスニングする。
  2. 2ソーシャルリンクと作成者の評判に基づいてフィルターを適用する。
  3. 3Solana web3.jsを介して購入トランザクションをトリガーする。
  4. 4出口戦略のためにボンディングカーブの進捗を監視する。

Automatioを使用してpump.fun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。

pump.funデータで何ができるか

  • リアルタイム・ミームコインスナイパー

    有望な新しいtokenがプラットフォームにローンチされた瞬間に特定し、購入します。

    1. WebSocketスクレイパーを設定し、'coinCreated' イベントをリスニングする。
    2. ソーシャルリンクと作成者の評判に基づいてフィルターを適用する。
    3. Solana web3.jsを介して購入トランザクションをトリガーする。
    4. 出口戦略のためにボンディングカーブの進捗を監視する。
  • ラグプル検知ダッシュボード

    開発者の履歴に基づいて、潜在的な詐欺についてトレーダーに警告するサービスを作成します。

    1. 新しいローンチごとに作成者のウォレットアドレスをスクレイピングする。
    2. 過去のデータを照会して、以前のtokenの寿命を確認する。
    3. 1人の開発者が複数の初期ウォレットを制御している「バンドル」ローンチを特定する。
    4. TelegramまたはDiscord UIを介してユーザーにアラートを送信する。
  • センチメントに基づくトレンド分析

    Solanaエコシステムで現在どのテーマ(例:AI、猫、政治)が支配的であるかを可視化します。

    1. 「New」フィードからtoken名と説明をスクレイピングする。
    2. 自然言語処理を使用してテーマを分類する。
    3. 24時間のローリングウィンドウで各カテゴリの頻度をカウントする。
    4. 市場調査のためにダッシュボードにトレンドをプロットする。
  • クジラの動きトラッカー

    高額な資産を持つウォレットアドレスによってどのtokenが蓄積されているかを監視します。

    1. トレンドのtokenの詳細な取引履歴をスクレイピングする。
    2. 大規模な購入ボリュームを持つリピーターのウォレットアドレスを特定する。
    3. これらの「クジラ」が新しいtokenローンチに参入した際のアラートを設定する。
    4. 買い/売り比率を集計して市場の強さを判断する。
  • ボンディングカーブ・アービトラージ

    流動性の変化を利用するために、tokenがいつRaydiumに移動するかを予測します。

    1. 「ボンディングカーブの進捗」パーセンテージをリアルタイムでスクレイピングする。
    2. 5分間隔での成長率を計算する。
    3. 100%のしきい値に近いtokenを特定する。
    4. DEXへの移行が発生する前に参入を自動化する。
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

pump.funスクレイピングのプロのヒント

pump.fun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。

ブラウザのネットワークタブでWebSocket (WS) 接続をインターセプトしましょう。DOMをスクレイピングするよりも、'coinCreated' イベントをリスニングする方が高速です。

IPブロックを回避するために、特に複数のスレッドを同時に実行する場合は、高品質なレジデンシャルプロキシを使用してください。

勢いがあり、まもなくRaydiumに移行する可能性が高いtokenを見つけるには、'King of the Hill' セクションをターゲットにします。

作成者のウォレットアドレスをオンチェーンデータと照合し、過去にラグプル(持ち逃げ)の履歴がある開発者をフィルタリングします。

Solanaネットワークの混雑ピーク時は、サイトのデータ読み込みが不安定になる可能性があるため、スクレイピングを避けてください。

複雑なReactのレンダリングを待つのを避けるために、ページの初期状態が含まれる __NEXT_DATA__ スクリプトタグを監視します。

関連 Web Scraping

pump.funについてのよくある質問

pump.funに関するよくある質問への回答を見つけてください