【python】Amazon商品をwebスクレイピングしてみた。GoogleスプレッドシートにASINなど取得して書き込みできるよ

更新日：2022年5月4日

とりあえず、出来上がったコードを張っておきます。（動作確認レベルで、リファクタリングすらしてない）

必要なライブラリなどは後で解説します

2022/5/4更新

上から順にコード詰め込んだだけなので、汚いですが。

from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request as req
import requests
import lxml.html
import re
import pandas as pd
import gspread
from gspread_dataframe import set_with_dataframe
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

#GoogleからもらったJSONファイルで、スコープのAPIが使えるように認証情報を取得
SCOPES = &#91;'https://spreadsheets.google.com/feeds','https://www.googleapis.com/auth/drive']
SERVICE_ACCOUNT_FILE ='秘密鍵情報はgoogleAPIから取得しよう！.json'

credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(SERVICE_ACCOUNT_FILE, SCOPES)

#認証情報を使って、スプレッドシート の操作券を取得
gs = gspread.authorize(credentials)

#共有したスプレッドシート のキー(スプレッドシート のURLの真ん中ら辺)を使ってシートの情報を取得
SPREADSHEET_KEY = '書き込みたいスプレッドシート のURL'
worksheet = gs.open_by_key(SPREADSHEET_KEY).worksheet('書き込みたいシートの名前を入れる')

#値がとれてるかとりあえずプリントしてみる
print(worksheet.acell('R9').value)

workbook = gs.open_by_key(SPREADSHEET_KEY)
worksheet = workbook.worksheet('12')
print(workbook.title)
print(workbook.id)
print(worksheet)
df = pd.DataFrame(worksheet.get_all_values())
df.head()
#行と列の数を取り出す
sh=df.shape
#shのprint表示
print(sh)
print(sh&#91;1])
#shapeの列の数だけrangeで振り直してcolumnsに代入
df.columns=range(sh&#91;1])
df.head()
df.dtypes
#ここで数字以外は空白にする　　空白は次のreplace,dropnaで消す

df&#91;2]= df&#91;2].str.replace('仕入額','')
df&#91;2]= df&#91;2].str.replace(',','')
df&#91;2]= df&#91;2].str.replace('¥','')
df&#91;2]= df&#91;2].str.replace('/','')
#df&#91;2]= df&#91;2].str.replace(r'\D+','')
#df&#91;2]= df&#91;2].str.replace(r'&#91;^0-9]+','')
print(df&#91;8:9]&#91;2])
import numpy as np
#空白セルを一旦npnに置き換え numpyライブラリで、NaNと一旦置き換え
df&#91;2].replace('',np.nan,inplace=True)
print(df&#91;8:9]&#91;2])

#NaNのセル行ごと削除
df.dropna(subset=&#91;2],inplace=True)
print(df&#91;8:9]&#91;2])
pd.set_option("display.max_rows", 50)
print(df&#91;8:9])
print(df&#91;8:9]&#91;2])
print(df&#91;2])
df&#91;2] =df&#91;2].astype(int)
df.dtypes
pd.set_option("display.max_rows", 500)
print(df&#91;2])
df_sum = df&#91;2].sum()
df_sum
workbook.add_worksheet(title='うんち2',rows=100,cols=100)
print(df_sum)

asin = input()
print(asin)

deltaUrl ='https://delta-tracer.com/item/detail/jp/'+asin
print(deltaUrl)

response = req.urlopen(deltaUrl)

parse_html = BeautifulSoup(response,'html.parser')
print(parse_html.title.string)
print(parse_html.find_all('a'))
print(parse_html.select('.item_img-large'))
url = 'https://delta-tracer.com/item/detail/jp/'+asin
print(url)
response = requests.get(url)
print(response.text)
html = lxml.html.fromstring(response.content)
print(html)
htmlpn = html.xpath("/html/body/section/div&#91;2]/div&#91;2]/div&#91;2]/div&#91;1]/div/table/tbody/tr/td&#91;2]/div/a&#91;1]/strong")
print(htmlpn&#91;0].text)
htmlasin = html.xpath("//*&#91;@class='selectable']")
print("ASIN: "+htmlasin&#91;0].value)
htmlasin = html.xpath("//*&#91;@class='selectable']")
print("JAN: "+htmlasin&#91;1].value)
htmlogata = html.xpath("/html/body/section/div&#91;2]/div&#91;2]/div&#91;2]/div&#91;1]/div/table/tbody/tr/td&#91;2]/div/span&#91;1]/span&#91;1]")
print("大型商品: "+htmlogata&#91;0].text)
html1 = html.xpath("/html/body/section/div&#91;2]/div&#91;2]/div&#91;2]/div&#91;1]/div/div&#91;2]/table/tbody&#91;2]/tr&#91;1]/td&#91;4]/span")
print(html1)
for item1 in html1:
    print(item1.text()) 
    print(item1.text_content()) 
htmlrank = html.xpath("/html/body/section/div&#91;2]/div&#91;2]/div&#91;2]/div&#91;1]/div/table/tbody/tr/td&#91;2]/div/span&#91;2]/span/strong")
print('ランキング: '+htmlrank&#91;0].text+"位")
htmlsho = html.xpath("//*&#91;@class='text-right']")
print('出品数: '+htmlsho&#91;5].text_content()+"\n")
Nseller = htmlsho&#91;5].text_content()
#print(htmlsho)
#for item in htmlsho:
#    print(item.text_content())    
#text = td.text()
#text = td.text_content()
Nseller = re.sub("\\D", "", Nseller)
print('出品数: '+Nseller+"件\n")
#reモジュールによって文字列から数字のみを抜き出した
#一つ前の行だけだと、文字列と数字と空白が合体してしまってる
parse_lists=parse_html.find_all('strong')
parse_lists&#91;1:100]
parse_lists&#91;7].string
strong_list=&#91;]
for i in parse_lists:
    strong_list.append(i.string)
strong_list
#データフレーム 作り
df_strong_list = pd.DataFrame({'タグのみ抜き出した時':parse_lists,'文字列のみに変換した時':strong_list})
df_strong_list
#行に1つでも欠損値（NaN）があればその行消す。anyが1つでも、allが行全て
df_notnull = df_strong_list.dropna(how='any')
df_notnull
#特定の文字列を含むか判定str.contains  \dで数字全てってことの正規表現。要は、数字入ってるとこだけ抽出
df_notnull&#91;'文字列のみに変換した時'].str.contains('\d')
#上の判定結果を&#91;]の中に入れると、Trueの行だけ表示される
df_notnull&#91;df_notnull&#91;'文字列のみに変換した時'].str.contains('\d')]
#書き出しように、変数に代入
df_contain_python =df_notnull&#91;df_notnull&#91;'文字列のみに変換した時'].str.contains('\d')]
set_with_dataframe(workbook.worksheet('うんち2'), df_contain_python, include_index=True)

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from bs4 import BeautifulSoup

import urllib.request as req

import requests

import lxml.html

import re

import pandas as pd

import gspread

from gspread_dataframe import set_with_dataframe

from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

#GoogleからもらったJSONファイルで、スコープのAPIが使えるように認証情報を取得

SCOPES = ['https://spreadsheets.google.com/feeds','https://www.googleapis.com/auth/drive']

SERVICE_ACCOUNT_FILE ='秘密鍵情報はgoogleAPIから取得しよう！.json'

credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(SERVICE_ACCOUNT_FILE, SCOPES)

#認証情報を使って、スプレッドシートの操作券を取得

gs = gspread.authorize(credentials)

#共有したスプレッドシートのキー(スプレッドシートのURLの真ん中ら辺)を使ってシートの情報を取得

SPREADSHEET_KEY = '書き込みたいスプレッドシートのURL'

worksheet = gs.open_by_key(SPREADSHEET_KEY).worksheet('書き込みたいシートの名前を入れる')

#値がとれてるかとりあえずプリントしてみる

print(worksheet.acell('R9').value)

workbook = gs.open_by_key(SPREADSHEET_KEY)

worksheet = workbook.worksheet('12')

print(workbook.title)

print(workbook.id)

print(worksheet)

df = pd.DataFrame(worksheet.get_all_values())

df.head()

#行と列の数を取り出す

sh=df.shape

#shのprint表示

print(sh)

print(sh[1])

#shapeの列の数だけrangeで振り直してcolumnsに代入

df.columns=range(sh[1])

df.head()

df.dtypes

#ここで数字以外は空白にする　　空白は次のreplace,dropnaで消す

df[2]= df[2].str.replace('仕入額','')

df[2]= df[2].str.replace(',','')

df[2]= df[2].str.replace('¥','')

df[2]= df[2].str.replace('/','')

#df[2]= df[2].str.replace(r'\D+','')

#df[2]= df[2].str.replace(r'[^0-9]+','')

print(df[8:9][2])

import numpy as np

#空白セルを一旦npnに置き換え numpyライブラリで、NaNと一旦置き換え

df[2].replace('',np.nan,inplace=True)

print(df[8:9][2])

#NaNのセル行ごと削除

df.dropna(subset=[2],inplace=True)

print(df[8:9][2])

pd.set_option("display.max_rows", 50)

print(df[8:9])

print(df[8:9][2])

print(df[2])

df[2] =df[2].astype(int)

df.dtypes

pd.set_option("display.max_rows", 500)

print(df[2])

df_sum = df[2].sum()

df_sum

workbook.add_worksheet(title='うんち2',rows=100,cols=100)

print(df_sum)

asin = input()

print(asin)

deltaUrl ='https://delta-tracer.com/item/detail/jp/'+asin

print(deltaUrl)

response = req.urlopen(deltaUrl)

parse_html = BeautifulSoup(response,'html.parser')

print(parse_html.title.string)

print(parse_html.find_all('a'))

print(parse_html.select('.item_img-large'))

url = 'https://delta-tracer.com/item/detail/jp/'+asin

print(url)

response = requests.get(url)

print(response.text)

html = lxml.html.fromstring(response.content)

print(html)

htmlpn = html.xpath("/html/body/section/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/div/table/tbody/tr/td[2]/div/a[1]/strong")

print(htmlpn[0].text)

htmlasin = html.xpath("//*[@class='selectable']")

print("ASIN: "+htmlasin[0].value)

htmlasin = html.xpath("//*[@class='selectable']")

print("JAN: "+htmlasin[1].value)

htmlogata = html.xpath("/html/body/section/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/div/table/tbody/tr/td[2]/div/span[1]/span[1]")

print("大型商品: "+htmlogata[0].text)

html1 = html.xpath("/html/body/section/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/div/div[2]/table/tbody[2]/tr[1]/td[4]/span")

print(html1)

for item1 in html1:

print(item1.text())

print(item1.text_content())

htmlrank = html.xpath("/html/body/section/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/div/table/tbody/tr/td[2]/div/span[2]/span/strong")

print('ランキング: '+htmlrank[0].text+"位")

htmlsho = html.xpath("//*[@class='text-right']")

print('出品数: '+htmlsho[5].text_content()+"\n")

Nseller = htmlsho[5].text_content()

#print(htmlsho)

#for item in htmlsho:

# print(item.text_content())

#text = td.text()

#text = td.text_content()

Nseller = re.sub("\\D", "", Nseller)

print('出品数: '+Nseller+"件\n")

#reモジュールによって文字列から数字のみを抜き出した

#一つ前の行だけだと、文字列と数字と空白が合体してしまってる

parse_lists=parse_html.find_all('strong')

parse_lists[1:100]

parse_lists[7].string

strong_list=[]

for i in parse_lists:

strong_list.append(i.string)

strong_list

#データフレーム作り

df_strong_list = pd.DataFrame({'タグのみ抜き出した時':parse_lists,'文字列のみに変換した時':strong_list})

df_strong_list

#行に1つでも欠損値（NaN）があればその行消す。anyが1つでも、allが行全て

df_notnull = df_strong_list.dropna(how='any')

df_notnull

#特定の文字列を含むか判定str.contains \dで数字全てってことの正規表現。要は、数字入ってるとこだけ抽出

df_notnull['文字列のみに変換した時'].str.contains('\d')

#上の判定結果を[]の中に入れると、Trueの行だけ表示される

df_notnull[df_notnull['文字列のみに変換した時'].str.contains('\d')]

#書き出しように、変数に代入

df_contain_python =df_notnull[df_notnull['文字列のみに変換した時'].str.contains('\d')]

set_with_dataframe(workbook.worksheet('うんち2'), df_contain_python, include_index=True)

Google APIでMyProjectを作って、スプレッドシート操作用のキーを取得する

ここにアクセス

ライブラリのインストール

pipコマンドで以下をインストール

BeautifulSoup
urllib.request
requests
lxml
re
pandas
gspread
gspread_dataframe
oauth2client.service_account

入れたかわかんなくなったら、
pip show ***** **にはライブラリ名を入れる

今日はここまでにして、続きは後日書きます。以下の画像は動いてる姿。

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とりあえず、出来上がったコードを張っておきます。（動作確認レベルで、リファクタリングすらしてない）

Google APIでMyProjectを作って、スプレッドシート操作用のキーを取得する

ライブラリのインストール

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