xkcdコミックのスクレイピング方法：APIとウェブスクレイピングガイド
xkcdコミックのメタデータ、トランスクリプト、画像URLのスクレイピング方法を解説。公式JSON APIやPythonを活用して、NLP研究やオフラインアーカイブを行うためのガイド。
xkcdについて
xkcd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。
xkcdの世界
Randall Munroeによって作成されたxkcdは、恋愛、皮肉、数学、言語をテーマにした伝説的なウェブコミックです。2005年の開始以来、その棒人間のイラストと、科学やテクノロジーに関する深い知的なユーモアで知られ、インターネット文化の礎となっています。
抽出可能なデータ
このウェブサイトからは2,800以上のコミックにアクセス可能です。各エントリには、一意のコミック番号、タイトル、プロトコル相対の画像URL、そして最後のオチ（パンチライン）が含まれる有名な「alt-text」（画像タイトルの属性内）が含まれています。また、ほとんどのコミックには詳細なテキストのトランスクリプトも含まれています。
研究者がxkcdをスクレイピングする理由
このデータのスクレイピングは、自然言語処理（NLP）やテクニカルなユーモアの感情分析にとって非常に価値があります。トランスクリプトは人間によって生成された説明のクリーンなデータセットを提供し、連続したナンバリングはウェブクローリングやアーカイブ自動化の練習にとって理想的なターゲットとなります。
なぜxkcdをスクレイピングするのか？
xkcd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。
すべての科学系ウェブコミックを網羅した包括的なオフラインアーカイブを作成する。
20年にわたるインターネット文化の感情分析を行う。
画像からテキストへの説明を生成する machine learning モデルを学習させる。
学術的参照のために、コミックのトランスクリプトのカスタム検索インデックスを構築する。
ユーモアを通じて、テクノロジーとプログラミングの歴史的トレンドを分析する。
パーソナライズされた「関連するxkcd」推薦エンジンを開発する。
スクレイピングの課題
xkcd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。
古いエントリにおけるプロトコル相対URL（例
//imgs.xkcd.com/）の処理。
2010年以前に公開されたコミックにおけるトランスクリプトのフォーマットの不整合のパース。
高解像度の画像アセットをダウンロードする際の総ストレージ容量の管理。
タイル画像を使用している1110（Click and Drag）のような「巨大な」コミックの適切な処理。
xkcd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
xkcd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xkcd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xkcd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: xkcd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xkcd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:
- ノーコード・インターフェースにより、プログラミング知識がなくてもアーカイブ全体を数分で抽出可能。
- コミックIDのURL構造を利用した、連続的なページネーションの自動処理。
- スケジューリング実行により、毎週月・水・金曜日に新しいコミックを自動検出してスクレイピング。
- クラウドからデータベースへの直接エクスポートにより、ローカルストレージの管理が不要。
xkcd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xkcd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
xkcd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xkcd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
def scrape_xkcd_page(comic_id):
url = f'https://xkcd.com/{comic_id}/'
headers = {'User-Agent': 'ScrapingGuideBot/1.0'}
# コミックページへリクエストを送信
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# タイトルと画像のメタデータを抽出
comic_div = soup.find(id='comic')
img = comic_div.find('img')
data = {
'title': soup.find(id='ctitle').text,
'img_url': 'https:' + img['src'],
'alt_text': img['title']
}
return data
# 例：コミック#1000をスクレイピング
print(scrape_xkcd_page(1000))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xkcdをスクレイピングする方法
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_xkcd_page(comic_id):
url = f'https://xkcd.com/{comic_id}/'
headers = {'User-Agent': 'ScrapingGuideBot/1.0'}
# コミックページへリクエストを送信
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# タイトルと画像のメタデータを抽出
comic_div = soup.find(id='comic')
img = comic_div.find('img')
data = {
'title': soup.find(id='ctitle').text,
'img_url': 'https:' + img['src'],
'alt_text': img['title']
}
return data
# 例：コミック#1000をスクレイピング
print(scrape_xkcd_page(1000))Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_with_playwright(comic_id):
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
page.goto(f'https://xkcd.com/{comic_id}/')
# コミック要素がロードされるのを待機
page.wait_for_selector('#comic img')
title = page.inner_text('#ctitle')
img_src = page.get_attribute('#comic img', 'src')
alt_text = page.get_attribute('#comic img', 'title')
print(f'Comic {comic_id}: {title}')
print(f'Alt Text: {alt_text}')
browser.close()
scrape_with_playwright(2500)Python + Scrapy
import scrapy
class XkcdSpider(scrapy.Spider):
name = 'xkcd_spider'
start_urls = ['https://xkcd.com/1/']
def parse(self, response):
yield {
'num': response.url.split('/')[-2],
'title': response.css('#ctitle::text').get(),
'img_url': response.urljoin(response.css('#comic img::attr(src)').get()),
'alt': response.css('#comic img::attr(title)').get()
}
# 「Next」ボタンを辿ってアーカイブ全体をクロールする
next_page = response.css('a[rel="next"]::attr(href)').get()
if next_page and next_page != '#':
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://xkcd.com/614/');
const comicData = await page.evaluate(() => {
const img = document.querySelector('#comic img');
return {
title: document.querySelector('#ctitle').innerText,
imgUrl: img.src,
altText: img.title
};
});
console.log(comicData);
await browser.close();
})();xkcdデータで何ができるか
xkcd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。
NLP 感情分析
研究者は数千のコミックのテキストを分析し、テクニカルなユーモアのトーンが数十年にわたってどのように進化したかを調査できます。
実装方法：
- 1JSON APIを使用してトランスクリプトとalt-textを抽出する。
- 2テキストをトークン化（tokenize）し、標準的なストップワードを削除する。
- 3VADERやTextBlobなどの感情分析器を適用する。
- 4コミックの公開年に対する感情の推移を可視化する。
Automatioを使用してxkcd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。
xkcdデータで何ができるか
- NLP 感情分析
研究者は数千のコミックのテキストを分析し、テクニカルなユーモアのトーンが数十年にわたってどのように進化したかを調査できます。
- JSON APIを使用してトランスクリプトとalt-textを抽出する。
- テキストをトークン化（tokenize）し、標準的なストップワードを削除する。
- VADERやTextBlobなどの感情分析器を適用する。
- コミックの公開年に対する感情の推移を可視化する。
- 技術キーワード抽出
ポップカルチャーで頻繁に使用される技術用語のデータベースを作成し、新興のテクノロジートレンドを特定します。
- すべてのコミックのタイトルとトランスクリプトをスクレイピングする。
- NER modelを使用して科学的および技術的なキーワードを特定する。
- コミックの異なる時期におけるキーワードの出現頻度と密度を算出する。
- これらのキーワードを、現実世界のテクノロジーのリリース日（Python 3、SpaceXなど）とマッピングする。
- オフライン・コミック・ブラウザアプリ
開発者は、ファンがインターネット接続なしでコミックを読めるよう、モバイルフレンドリーでオフラインファーストなアプリケーションを作成できます。
- すべての画像URLと関連するメタデータをスクレイピングする。
- 画像をダウンロードし、モバイル向けに圧縮する。
- タイトル、番号、alt-textを含むローカルのSQLiteデータベースを作成する。
- 長押しやタップで「alt-text」が表示されるUIを構築する。
- AI画像キャプション学習
描写の細かいalt-textやトランスクリプトをデータセットとして利用し、複雑なシーンを説明するための machine learning モデルをトレーニングします。
- コミック画像と対応するトランスクリプトをダウンロードする。
- データをクレンジングし、トランスクリプトから説明的でない「オチ」を取り除く。
- 画像とテキストのペアを使用して、マルチモーダル LLM を fine-tuning する。
- ユーモアや技術的な説明を生成するモデルの能力を評価する。
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。
xkcdスクレイピングのプロのヒント
xkcd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。
HTMLをパースするよりも格段に速いため、まずは https
//xkcd.com/info.0.json にある公式のJSON APIを常に確認してください。
画像のスクレイピングを行う際は、xkcdがプロトコル相対パス（//imgs.xkcd.com）を頻繁に使用しているため、src属性に必ず 'https:' を補完するようにしてください。
1秒間に1〜2リクエスト程度に抑え、サーバーに配慮しましょう。xkcdは非常に寛容ですが、過度なバーストアクセスは不要です。
サイト構造が変更されてもデータベースのリンクが切れないよう、各ページの下部にある 'Permanent Link'（パーマリンク）を使用してください。
ジョークのより深い解説が必要な場合は、コミュニティWikiである 'Explain xkcd' と照らし合わせることを検討してください。
データの連続性を効率的に扱うために、コミックIDをデータベースの主キー（primary key）として保存してください。
お客様の声
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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
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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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