The Rangeからデータをスクレイピングすることは合法ですか？

市場調査のために製品名や価格などの公的にアクセス可能なデータをスクレイピングすることは、一般的に許可されています。ただし、利用規約を遵守し、スクレイピング活動がサーバーに技術的な混乱を引き起こしたり、知的財産権を侵害したりしないようにする必要があります。

The Rangeには製品用の公式APIがありますか？

一般的な開発者がThe Rangeの完全な製品カタログにアクセスできる公開APIはありません。アクセスは通常、自社の在庫を管理する登録済みのマーケットプレイス出品者に限定されているため、より広範な市場分析にはウェブスクレイピングが標準的な手法となります。

The Rangeをスクレイピングする際、どのようにCloudflareを回避できますか？

Cloudflareの回避には、高レピュテーションのレジデンシャルプロキシや、「Stealth」プラグインを備えたブラウザ自動化ツールの使用など、高度な技術が必要です。Automatioのようなツールは、これらの課題を自動的に処理し、人間のような振る舞いをシミュレートして検出を回避するように設計されています。

価格更新のためにどのくらいの頻度でスクレイピングすべきですか？

ほとんどの小売カテゴリでは、24時間に1回のスクレイピングで価格変動を把握するのに十分です。ブラックフライデーや季節のセールなどの主要な小売イベント中は、フラッシュセールをキャッチするために頻度を4〜6時間ごとに増やすのが良いでしょう。

データを見るためにJavaScriptをレンダリングする必要がありますか？

はい、The Rangeはモダンなウェブフレームワーク（React）を使用しており、クライアント側でコンテンツを動的にレンダリングします。JavaScriptの実行なしで標準的なHTMLパーサーを使用すると、データフィールドが欠落したり、製品リストが空になったりする可能性があります。

The Rangeからレビューと評価をスクレイピングできますか？

はい、レビューと評価は個別の製品詳細ページで利用可能です。抽出前にデータがDOMにロードされるよう、「レビュー」タブまたはセクションをクリックまたはトリガーする必要があります。

スクレイピングしたデータを保存するのに最適な形式は何ですか？

製品属性や画像リストの入れ子構造を保持できるため、JSONが強く推奨されます。また、単純な価格比較スプレッドシートやマーケティングツールへの直接アップロードにはCSVも一般的です。

The Range UKをスクレイピングする方法 | 製品データ＆価格スクレイパー

The Range UKから製品価格、在庫レベル、説明をスクレイピングする方法を学びましょう。therange.co.ukから価値のあるe-commerceデータを効率的に抽出します。

無料でスクレイピング開始

therange.co.uk難しい

カバー率:United KingdomIreland

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カテゴリ属性

すべての抽出可能フィールド

製品タイトル現在の価格元の価格割引率SKU製品説明カテゴリサブカテゴリ画像URL仕様ブランドカスタマー評価レビュー数在庫状況マーケットプレイス出品者名

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

CloudflareOneTrustRate LimitingIP Blocking

The Rangeについて

The Range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。

The Rangeは、ホーム、ガーデン、レジャー用品を専門とするイギリスの大手マルチチャネル小売業者です。1989年に設立され、現在では英国とアイルランド全土で200店舗以上を展開し、手頃な価格の消費財の主要な目的地としての地位を確立しています。ウェブサイトは、家具、DIY、電化製品、画材、テキスタイルなどのカテゴリにわたる数千のアイテムを掲載した巨大なデジタルカタログとして機能しています。

The Rangeからのデータ抽出は、英国のディスカウント・ホーム＆ガーデン市場を包括的に把握できるため、小売業者や市場分析者にとって非常に価値があります。サイトには、詳細な製品仕様、リアルタイムの価格設定、在庫状況、検証済みのカスタマーレビューなどの構造化データが含まれています。この情報は、競合他社のベンチマークや英国市場の小売トレンドの特定に不可欠です。

なぜThe Rangeをスクレイピングするのか？

The Range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。

競合他社の価格戦略をリアルタイムで監視し、マージンを調整する。

ホーム＆ガーデン製品の価格比較プラットフォーム用に製品データを集約する。

英国市場における季節ごとの小売トレンドと在庫需要を分析する。

The Rangeのエコシステム内でのマーケットプレイス出品者のパフォーマンスと価格を追跡する。

アフィリエイトマーケティングサイトを高品質な製品仕様で充実させる。

スクレイピングの課題

The Range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のボット検出とインタースティシャルページの回避。

完全な製品詳細にアクセスするための動的なReactベースのコンテンツのレンダリング。

英国ベースのIPレート制限を避けるための高頻度リクエストの管理。

複雑なページネーションとカテゴリフィルタリングロジックの処理。

HTMLソースに隠されたネストされたJSON-LDスクリプトからのデータ抽出。

The Range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

The Range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The Range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、複雑なe-commerceスクレイパーを数分で構築可能。

Cloudflareの課題とブラウザのフィンガープリントを自動的に処理。

毎日の価格および在庫監視タスク用の組み込みスケジューラー。

手動スクリプトなしでページネーションと動的コンテンツの読み込みをシームレスに処理。

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

The Range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The Range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

# 注意: The RangeはCloudflareを使用しています。高品質なプロキシなしでは基本的なrequestsはブロックされる可能性があります。
url = 'https://www.therange.co.uk/search?q=storage'
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-GB,en;q=0.9'
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 現在のサイトセレクターに基づいて製品アイテムを選択
    for product in soup.select('.product-tile'):
        name = product.select_one('.product-name').get_text(strip=True)
        price = product.select_one('.price').get_text(strip=True)
        print(f'製品名: {name} | 価格: {price}')
except Exception as e:
    print(f'スクレイピング失敗: {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

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_the_range():
    with sync_playwright() as p:
        # ステルス設定での起動を推奨
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        
        # 製品カテゴリへ移動
        page.goto('https://www.therange.co.uk/furniture/', wait_until='networkidle')

        # OneTrustのクッキーバナーを処理
        if page.is_visible('#onetrust-accept-btn-handler'):
            page.click('#onetrust-accept-btn-handler')

        # レンダリングされたページから製品詳細を抽出
        products = page.query_selector_all('.product-tile')
        for product in products:
            title = product.query_selector('.product-name').inner_text()
            price = product.query_selector('.price').inner_text()
            print({'title': title, 'price': price})

        browser.close()

if __name__ == '__main__':
    scrape_the_range()

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 RangeSpider(scrapy.Spider):
    name = 'range_spider'
    allowed_domains = ['therange.co.uk']
    start_urls = ['https://www.therange.co.uk/cooking-and-dining/']

    def parse(self, response):
        # ページ上の製品タイルをループ処理
        for product in response.css('.product-tile'):
            yield {
                'name': product.css('.product-name::text').get().strip(),
                'price': product.css('.price::text').get().strip(),
                'sku': product.attrib.get('data-sku')
            }

        # シンプルなページネーションロジック
        next_page = response.css('a.next-page-link::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-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // ガーデニングカテゴリへ移動
  await page.goto('https://www.therange.co.uk/garden/', { waitUntil: 'networkidle2' });

  const products = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.product-tile')).map(p => ({
      title: p.querySelector('.product-name')?.innerText.trim(),
      price: p.querySelector('.price')?.innerText.trim()
    }));
  });

  console.log(products);
  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The Rangeをスクレイピングする方法

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 注意: The RangeはCloudflareを使用しています。高品質なプロキシなしでは基本的なrequestsはブロックされる可能性があります。
url = 'https://www.therange.co.uk/search?q=storage'
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-GB,en;q=0.9'
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 現在のサイトセレクターに基づいて製品アイテムを選択
    for product in soup.select('.product-tile'):
        name = product.select_one('.product-name').get_text(strip=True)
        price = product.select_one('.price').get_text(strip=True)
        print(f'製品名: {name} | 価格: {price}')
except Exception as e:
    print(f'スクレイピング失敗: {e}')

Python + Playwright

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_the_range():
    with sync_playwright() as p:
        # ステルス設定での起動を推奨
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        
        # 製品カテゴリへ移動
        page.goto('https://www.therange.co.uk/furniture/', wait_until='networkidle')

        # OneTrustのクッキーバナーを処理
        if page.is_visible('#onetrust-accept-btn-handler'):
            page.click('#onetrust-accept-btn-handler')

        # レンダリングされたページから製品詳細を抽出
        products = page.query_selector_all('.product-tile')
        for product in products:
            title = product.query_selector('.product-name').inner_text()
            price = product.query_selector('.price').inner_text()
            print({'title': title, 'price': price})

        browser.close()

if __name__ == '__main__':
    scrape_the_range()

Python + Scrapy

import scrapy

class RangeSpider(scrapy.Spider):
    name = 'range_spider'
    allowed_domains = ['therange.co.uk']
    start_urls = ['https://www.therange.co.uk/cooking-and-dining/']

    def parse(self, response):
        # ページ上の製品タイルをループ処理
        for product in response.css('.product-tile'):
            yield {
                'name': product.css('.product-name::text').get().strip(),
                'price': product.css('.price::text').get().strip(),
                'sku': product.attrib.get('data-sku')
            }

        # シンプルなページネーションロジック
        next_page = response.css('a.next-page-link::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

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();
  
  // ガーデニングカテゴリへ移動
  await page.goto('https://www.therange.co.uk/garden/', { waitUntil: 'networkidle2' });

  const products = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.product-tile')).map(p => ({
      title: p.querySelector('.product-name')?.innerText.trim(),
      price: p.querySelector('.price')?.innerText.trim()
    }));
  });

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

The Rangeデータで何ができるか

The Range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。

ダイナミックプライシングのベンチマーク

小売業者はデータを使用してThe Rangeの競争力のある価格設定を監視し、自社のカタログを自動的に調整できます。

実装方法：

1売れ筋カテゴリのデイリースクレイパーを設定する。
2「現在の価格」と「元の価格」のフィールドを抽出する。
3自社の製品在庫とデータを比較する。
4e-commerceプラットフォームのAPIを介して価格変更をトリガーする。

Automatioを使用してThe Range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。

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

無料で始める

The Rangeスクレイピングのプロのヒント

The Range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。

英国ベースのレジデンシャルプロキシを使用して、ローカルユーザーのトラフィックを模倣し、Cloudflareのトリガーを減少させます。

レート制限内に収めるため、ページリクエスト間にランダムな遅延（3〜7秒）を実装します。

HTMLソース内のJSON-LDスクリプトを確認してください。これらには、クリーンで構造化された製品のメタデータが含まれていることがよくあります。

ページネーションの制限を回避するために、トップレベルのカテゴリではなく、特定のサブカテゴリをターゲットにします。

User-Agentを頻繁にローテーションし、PlaywrightやPuppeteerを使用する場合は「Stealth」プラグインを使用します。

応答時間を短縮するために、英国のオフピーク時間（GMT午前1時〜5時）にスクレイピングを行います。

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

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

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

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

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.

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.

The Rangeについてのよくある質問

The Rangeに関するよくある質問への回答を見つけてください

The Range UKをスクレイピングする方法 | 製品データ＆価格スクレイパー

The Rangeについて

なぜThe Rangeをスクレイピングするのか？

スクレイピングの課題

The Range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

The Range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

The Rangeデータで何ができるか

ダイナミックプライシングのベンチマーク

市場センチメントの追跡

在庫状況のマッピング

アフィリエイトサイトの自動化

ワークフローを強化する AI自動化

The Rangeスクレイピングのプロのヒント

ユーザーの声

関連 Web Scraping

How to Scrape Carwow: Extract Used Car Data and Prices

How to Scrape Kalodata: TikTok Shop Data Extraction Guide

How to Scrape HP.com: A Technical Guide to Product & Price Data

How to Scrape eBay | eBay Web Scraper Guide

How to Scrape ThemeForest Web Data

How to Scrape StubHub: The Ultimate Web Scraping Guide

How to Scrape AliExpress: The Ultimate 2025 Data Extraction Guide

The Rangeについてのよくある質問

The Rangeからデータをスクレイピングすることは合法ですか？

The Rangeには製品用の公式APIがありますか？

The Rangeをスクレイピングする際、どのようにCloudflareを回避できますか？

価格更新のためにどのくらいの頻度でスクレイピングすべきですか？

データを見るためにJavaScriptをレンダリングする必要がありますか？

The Rangeからレビューと評価をスクレイピングできますか？

スクレイピングしたデータを保存するのに最適な形式は何ですか？

The Range UKをスクレイピングする方法 | 製品データ＆価格スクレイパー

The Rangeについて

なぜThe Rangeをスクレイピングするのか？

スクレイピングの課題

The Range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:

The Range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

The Range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The Rangeをスクレイピングする方法

Python + Requests

Python + Playwright

Python + Scrapy

Node.js + Puppeteer

The Rangeデータで何ができるか

ダイナミックプライシングのベンチマーク

市場センチメントの追跡

在庫状況のマッピング

アフィリエイトサイトの自動化

The Range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

The Rangeスクレイピングのプロのヒント

ユーザーの声

関連 Web Scraping

How to Scrape Carwow: Extract Used Car Data and Prices

How to Scrape Kalodata: TikTok Shop Data Extraction Guide

How to Scrape HP.com: A Technical Guide to Product & Price Data

How to Scrape eBay | eBay Web Scraper Guide

How to Scrape ThemeForest Web Data

How to Scrape StubHub: The Ultimate Web Scraping Guide

How to Scrape AliExpress: The Ultimate 2025 Data Extraction Guide

The Rangeについてのよくある質問

The Rangeからデータをスクレイピングすることは合法ですか？

The Rangeには製品用の公式APIがありますか？

The Rangeをスクレイピングする際、どのようにCloudflareを回避できますか？

価格更新のためにどのくらいの頻度でスクレイピングすべきですか？

データを見るためにJavaScriptをレンダリングする必要がありますか？

The Rangeからレビューと評価をスクレイピングできますか？

スクレイピングしたデータを保存するのに最適な形式は何ですか？