Wikipediaのスクレイピング方法：究極のWebスクレイピングガイド
記事のテキスト、インフォボックス、カテゴリなどの Wikipedia データをスクレイピングする方法を解説します。研究に役立つ効率的な Wikipedia スクレイピングのための最適なツールとヒントを紹介します。
ボット対策検出
- 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。
- User-Agent Filtering
- 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。
Wikipediaについて
Wikipedia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。
世界の知識ベース
Wikipedia は、ボランティアのコミュニティによって公開コラボレーションモデルと wiki ベースの編集システムを使用して執筆・維持されている、無料の多言語オンライン百科事典です。歴史上最大かつ最も広く読まれている参考資料であり、世界中の人々にとって基本的な情報源となっています。Wikimedia Foundation が所有しており、数百の言語にわたって数千万の記事が掲載されています。
豊富な構造化データ
この Web サイトには、記事のタイトル、全文の説明、階層的なカテゴリ、特定の属性を含むインフォボックス、場所の地理座標など、膨大な量の構造化および半構造化データが保持されています。すべての記事は広範囲に相互リンクされ、参考文献によって裏付けられており、ウェブ上で最も相互接続されたデータセットの一つとなっています。
ビジネスと研究における価値
Wikipedia のスクレイピングは、LLM のトレーニング、知識グラフの構築、学術研究、エンティティリンキングなど、幅広いアプリケーションで非常に価値があります。そのオープンライセンス（Creative Commons）の性質により、データの強化や競合分析のために、高品質で検証済みのデータを求める開発者や研究者にとって最適な選択肢となっています。
なぜWikipediaをスクレイピングするのか？
Wikipedia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。
NLP（自然言語処理）モデルのトレーニング
知識グラフの構築と拡張
歴史的および学術的な研究の実施
ビジネスインテリジェンス用データセットのデータ強化
感情分析およびエンティティ認識の研究
特定のトピックの変遷を時系列で追跡
スクレイピングの課題
Wikipedia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。
複雑な Wikitext と HTML の入れ子構造
カテゴリによって異なるインフォボックスの構造
MediaWiki API における厳格なレート制限
大規模なデータボリュームの管理
Wikipedia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
Wikipedia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Wikipedia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Wikipedia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: Wikipedia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Wikipedia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:
- 複雑な要素選択のためのノーコードインターフェース
- カテゴリリストの自動ページネーション処理
- クラウド実行によるローカルハードウェアへの依存排除
- 記事の更新や履歴を追跡するための実行スケジュール設定
- Google Sheets や JSON へのシームレスなデータエクスポート
Wikipedia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Wikipedia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
Wikipedia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Wikipedia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
# スクレイピングする Wikipedia の URL
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia は User-Agent にボット情報を記載することを推奨しています
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # ステータスコードがエラーの場合、例外を発生させる
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# メインタイトルの抽出
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'Article Title: {title}')
# リードセクションの最初の段落を抽出
first_para = soup.find('div', class_='mw-parser-output').p.text
print(f'Summary Snippet: {first_para}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'An error occurred: {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Wikipediaをスクレイピングする方法
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# スクレイピングする Wikipedia の URL
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia は User-Agent にボット情報を記載することを推奨しています
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # ステータスコードがエラーの場合、例外を発生させる
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# メインタイトルの抽出
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'Article Title: {title}')
# リードセクションの最初の段落を抽出
first_para = soup.find('div', class_='mw-parser-output').p.text
print(f'Summary Snippet: {first_para}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'An error occurred: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_wikipedia():
with sync_playwright() as p:
# ヘッドレスブラウザを起動
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
# Wikipedia のランダムな記事に移動
page.goto('https://en.wikipedia.org/wiki/Special:Random')
# タイトル要素がロードされるのを待機
page.wait_for_selector('#firstHeading')
# タイトルを抽出
title = page.inner_text('#firstHeading')
print(f'Random Article Title: {title}')
# ブラウザセッションを終了
browser.close()
if __name__ == '__main__':
scrape_wikipedia()Python + Scrapy
import scrapy
class WikiSpider(scrapy.Spider):
name = 'wiki_spider'
allowed_domains = ['en.wikipedia.org']
# 複数の記事をクロールするためにカテゴリページから開始
start_urls = ['https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Web_scraping']
def parse(self, response):
# カテゴリページからすべての記事リンクを抽出
links = response.css('.mw-category-group a::attr(href)').getall()
for link in links:
yield response.follow(link, self.parse_article)
def parse_article(self, response):
# 各記事ページの構造化データを生成
yield {
'title': response.css('#firstHeading::text').get(),
'url': response.url,
'categories': response.css('#mw-normal-catlinks ul li a::text').getall()
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
// ブラウザを起動
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
// 一般的なボットブロックを避けるため、カスタム User-Agent を設定
await page.setUserAgent('MyResearchScraper/1.0');
// ターゲットの記事に移動
await page.goto('https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence');
// データを抽出するためにページ内でスクリプトを実行
const pageData = await page.evaluate(() => {
const title = document.querySelector('#firstHeading').innerText;
const firstSection = document.querySelector('.mw-parser-output > p:not(.mw-empty-elt)').innerText;
return { title, firstSection };
});
console.log('Title:', pageData.title);
await browser.close();
})();Wikipediaデータで何ができるか
Wikipedia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。
機械学習のトレーニング用データセット
研究者は、膨大な多言語テキストを利用して、言語モデルのトレーニングや fine-tuning を行うことができます。
実装方法：
- 1Wikimedia の公開ダンプから記事のダンプをダウンロードする。
- 2mwparserfromhell などのパーサーを使用して Wikitext をクリーニングする。
- 3model が読み込めるようにテキストをトークン化し、構造化する。
Automatioを使用してWikipedia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。
Wikipediaデータで何ができるか
- 機械学習のトレーニング用データセット
研究者は、膨大な多言語テキストを利用して、言語モデルのトレーニングや fine-tuning を行うことができます。
- Wikimedia の公開ダンプから記事のダンプをダウンロードする。
- mwparserfromhell などのパーサーを使用して Wikitext をクリーニングする。
- model が読み込めるようにテキストをトークン化し、構造化する。
- 知識グラフの自動構築
テック企業は、検索エンジン最適化のためにエンティティ間の構造化された関係マップを構築できます。
- インフォボックスをスクレイピングしてエンティティの属性を特定する。
- 内部リンクを抽出して記事間の関係を定義する。
- 抽出したデータを DBpedia や Wikidata などのオントロジーにマッピングする。
- 歴史的なリビジョン追跡
ジャーナリストや歴史家は、物議を醸すトピックについて、時間の経過とともに事実がどのように変化するかを監視できます。
- 特定の記事の「履歴」タブをスクレイピングする。
- 特定の修復 ID 間の差分（diffs）を抽出する。
- 編集パターンやユーザーの貢献頻度を分析する。
- 地理データのマッピング
旅行や物流アプリは、ランドマークの座標を抽出してカスタムマップレイヤーを構築できます。
- 「Category:Coordinates」内の記事をフィルタリングする。
- HTML から緯度と経度の属性を抽出する。
- GIS ソフトウェアや Google Maps API 用にデータをフォーマットする。
- 感情分析とバイアス分析
社会学者は、同じ記事の異なる言語バージョン間で文化的なバイアスを研究するためにデータを使用します。
- 複数の言語サブドメインにわたって同じ記事をスクレイピングする。
- 翻訳またはクロスリンガルなセンチメント分析を実行する。
- 歴史的出来事の報道内容や枠組みの違いを特定する。
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。
Wikipediaスクレイピングのプロのヒント
Wikipedia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。
データ取得の最も堅牢な方法であるため、常に Wikimedia API を最初に確認してください。
ヘッダーには、連絡先情報を含む具体的な User-Agent 文字列を含めてください。
robots.txt ファイルを遵守し、少なくとも1秒以上の適切なクロール遅延（crawl delay）を設定してください。
Kiwix などのツールを使用して ZIM ファイルをダウンロードし、データベース全体をオフラインでスクレイピングすることを検討してください。
ローカライズされた情報を収集するには、es.wikipedia.org のような特定の言語のサブドメインをターゲットにします。
インフォボックスには '.infobox' のような特定の CSS セレクターを使用し、無関係なサイドバーのデータをキャプチャしないようにします。
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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