WebElementsのスクレイピング方法：周期表データ取得ガイド
WebElementsから正確な化学元素データを抽出しましょう。研究やAIアプリケーション向けに、原子量、物理的特性、発見の歴史などをスクレイピングします。
WebElementsについて
WebElements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。
WebElementsは、シェフィールド大学のMark Winter氏によって管理されている世界最高峰のオンライン周期表サイトです。1993年に公開された世界初のWeb版周期表であり、以来、学生、学者、そしてプロの化学者にとって非常に権威のあるリソースとなっています。このサイトでは、標準原子量から複雑な電子配置に至るまで、既知のすべての化学元素に関する詳細で構造化されたデータを提供しています。
WebElementsをスクレイピングする価値は、その高品質で査読済みの科学データにあります。教育ツールを構築する開発者、周期表全体のトレンド分析を行う研究者、あるいはmachine learningモデルをトレーニングする材料科学者にとって、WebElementsは手動で集約することが困難な、信頼性が高く技術的に豊かな情報源（Source of Truth）となります。
なぜWebElementsをスクレイピングするのか？
WebElements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。
教育ツール開発のための高品質な科学データの収集。
材料科学研究やmachine learningモデルのための元素特性の集約。
化学的仕様を含む研究室在庫管理システムの自動更新。
元素の発見と科学的進歩に関する歴史的分析。
学術出版物のための包括的な化学特性データセットの作成。
スクレイピングの課題
WebElements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。
データが各元素の複数のサブページ（例：/history, /compounds）に分散している。
古いテーブルベースのHTMLレイアウトのため、正確な選択ロジックが必要。
サポートを検索する際、Seleniumの「WebElement」クラスとドメイン名が混同されやすい。
WebElements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
WebElements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WebElements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
AIを使えば、コードを書かずにWebElements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:
- 必要なものを記述: WebElements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WebElements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。
Why use AI for scraping:
- 階層的な元素構造を通じたノーコードナビゲーション。
- 複雑な科学データのテーブル抽出を自動的に処理。
- クラウド実行により、ローカル環境を占有せずにデータセット全体の抽出が可能。
- 科学分析ツールで直接使用できるCSV/JSONへの簡単なエクスポート。
- スケジュール監視により、確定した元素データの更新を検知。
WebElements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WebElements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
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
WebElements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WebElements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
import time
# 特定の元素（例：金）のターゲットURL
url = 'https://www.webelements.com/gold/'
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_element(element_url):
try:
response = requests.get(element_url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# H1タグから元素名を抽出
name = soup.find('h1').get_text().strip()
# テーブルのラベルロジックを使用して原子番号を抽出
atomic_number = soup.find('th', string=lambda s: s and 'Atomic number' in s).find_next('td').text.strip()
print(f'Element: {name}, Atomic Number: {atomic_number}')
except Exception as e:
print(f'An error occurred: {e}')
# robots.txtの推奨事項に従う
time.sleep(1)
scrape_element(url)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WebElementsをスクレイピングする方法
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
# 特定の元素（例：金）のターゲットURL
url = 'https://www.webelements.com/gold/'
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_element(element_url):
try:
response = requests.get(element_url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# H1タグから元素名を抽出
name = soup.find('h1').get_text().strip()
# テーブルのラベルロジックを使用して原子番号を抽出
atomic_number = soup.find('th', string=lambda s: s and 'Atomic number' in s).find_next('td').text.strip()
print(f'Element: {name}, Atomic Number: {atomic_number}')
except Exception as e:
print(f'An error occurred: {e}')
# robots.txtの推奨事項に従う
time.sleep(1)
scrape_element(url)Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def run():
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
# 元素はメインの周期表からリンクされています
page.goto('https://www.webelements.com/iron/')
# プロパティテーブルが表示されるまで待機
page.wait_for_selector('table')
element_data = {
'name': page.inner_text('h1'),
'density': page.locator('th:has-text("Density") + td').inner_text().strip()
}
print(element_data)
browser.close()
run()Python + Scrapy
import scrapy
class ElementsSpider(scrapy.Spider):
name = 'elements'
start_urls = ['https://www.webelements.com/']
def parse(self, response):
# 周期表内の各元素へのリンクをたどる
for link in response.css('table a[title]::attr(href)'):
yield response.follow(link, self.parse_element)
def parse_element(self, response):
yield {
'name': response.css('h1::text').get().strip(),
'symbol': response.xpath('//th[contains(text(), "Symbol")]/following-sibling::td/text()').get().strip(),
'atomic_number': response.xpath('//th[contains(text(), "Atomic number")]/following-sibling::td/text()').get().strip(),
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://www.webelements.com/silver/');
const data = await page.evaluate(() => {
const name = document.querySelector('h1').innerText;
const meltingPoint = Array.from(document.querySelectorAll('th'))
.find(el => el.textContent.includes('Melting point'))
?.nextElementSibling.innerText;
return { name, meltingPoint };
});
console.log('Extracted Data:', data);
await browser.close();
})();WebElementsデータで何ができるか
WebElements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。
材料科学AIトレーニング
元素の属性に基づいて新しい合金の特性を予測するためのmachine learningモデルをトレーニングします。
実装方法：
- 1すべての金属元素の物理的特性を抽出する。
- 2密度や融点などの数値をクレンジングし正規化する。
- 3データを回帰モデルや予測材料モデルに入力する。
- 4既存の合金実験データと照らし合わせて予測を検証する。
Automatioを使用してWebElements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。
WebElementsデータで何ができるか
- 材料科学AIトレーニング
元素の属性に基づいて新しい合金の特性を予測するためのmachine learningモデルをトレーニングします。
- すべての金属元素の物理的特性を抽出する。
- 密度や融点などの数値をクレンジングし正規化する。
- データを回帰モデルや予測材料モデルに入力する。
- 既存の合金実験データと照らし合わせて予測を検証する。
- 教育用アプリのコンテンツ
化学を学ぶ学生向けに、査読済みデータを使用したインタラクティブな周期表を作成します。
- 原子番号、元素記号、元素の説明をスクレイピングする。
- 歴史的背景や発見の詳細を抽出する。
- 周期表の族（group）やブロック（block）ごとにデータを整理する。
- 視覚的な結晶構造を持つユーザーインターフェースに統合する。
- 化学的傾向の分析
イオン化エネルギーや原子半径などの周期的な傾向を、周期や族を越えて可視化します。
- すべての元素の特性データを数値順に収集する。
- 元素をそれぞれの族に分類する。
- グラフ作成ライブラリを使用して傾向を可視化する。
- 特定のブロックにおける異常なデータポイントを特定し分析する。
- 研究室の在庫管理
化学物質管理システムに、物理的な安全性や密度データを自動的に入力します。
- 社内の在庫リストをWebElementsの項目にマッピングする。
- 密度、保管上の危険性、融点データをスクレイピングする。
- APIを介して中央の研究室データベースを更新する。
- リスクの高い元素に対して自動的な安全警告を生成する。
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。
WebElementsスクレイピングのプロのヒント
WebElements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。
サイトのrobots.txtファイルで指定されているCrawl-delay
1を遵守してください。
データベースの整合性を保つため、原子番号（Atomic Number）をプライマリキーとして使用してください。
各元素の完全なデータセットを取得するには、「history（歴史）」や「compounds（化合物）」のサブページもクロールしてください。
サイト構造は非常に伝統的で安定しているため、テーブルベースのセレクターに重点を置いてください。
重要な研究に使用する場合は、IUPAC標準に照らしてデータを確認してください。
分析を容易にするため、密度や融点などの数値データはfloat型で保存してください。
お客様の声
ユーザーの声
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Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
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
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.
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