ラズパイでWEBスクレイピングーjupyter notebook

省電力なラズパイは簡単なデータ収集とデータ分析させるのにも適しています。WEBサイトから情報を持ってくるクローリング＆スクレイピングをjupyter notebookを使って試してみました。

既に先人がたくさんの情報をWEBにアップしてくれているので、特別な書籍などは無くてもそれなりにできます。もちろん基本は知っていた方が良いので、興味が沸いたら有名な書籍を購入した方が良いと思います。

今回の環境
1. インストールと設定
実行手順
WEBスクレイピングしたコード
ハマったところ

今回の環境

今回もRaspberry Pi ノーマル3Bを使います。プラス（＋）が付かない旧型です。多少のWEBスクレイピングならスペック的にもそれなりですし、取得するデータもテキストベースですからスペースも必要ありません。更にLinux（Raspbian）環境なら必要なライブラリ、アプリケーションは手に入ります。

今回の環境

2019-04-08-raspbian-stretch
pandas
selenium
jupyter notebook
chromium-chromedriver

Raspbian StretchはliteでなければPython3やpip3は入っています。一部アップグレードして今回のプロジェクトで必要な他のライブラリをインストールしていきます。

事前にノーマル3BにRaspbianのセットアップは済ませてください。

Raspberry Pi 3bのインストールと初期設定[2018年 Raspbian Stretch With Desktop]

...

インストールと設定

apt-getでインストールするのはpandasです。

sudo apt-get install python3-pandas

pipからインストールするものは以下です。pipはアップグレードしておきます。

sudo pip3 install --upgrade pip
sudo pip3 install jupyter
sudo pip3 install selenium

スクレイピングするjupyter notebookはLinuxもChromeも対応しています。しかし、RaspbianではChromiumドライバであるchromium-chromedriverをダウンロードしてインストールします。

古い情報にバージョン65ではムリとありましたが、記事執筆時点では問題ありませんでした。

http://launchpadlibrarian.net/361669488/chromium-chromedriver_65.0.3325.181-0ubuntu0.14.04.1_armhf.deb

wgetでダウンロードします。

wget http://launchpadlibrarian.net/361669488/chromium-chromedriver_65.0.3325.181-0ubuntu0.14.04.1_armhf.deb

debパッケージの展開とインストール

sudo dpkg -i chromium-chromedriver_65.0.3325.181-0ubuntu0.14.04.1_armhf.deb

以下のcommandでchromedriverがきちんとインストールできたか確認する

ls -l /usr/lib/chromium-browser/chromedriver

スクレイピング用ディレクトリの新規作成

mkdir ~/notebooks

権限を与えます。こうしないと恐らくデータが書き込めない？？

cd ~/notebooks
sudo chmod -R 777 ./

jupyter notebookの設定

jupyter notebook --generate-config

これで、home/pi/.jupyter/jupyter_notebook_config.pyに設定ファイルが出来上がります。

設定ファイルは3箇所を修正する

c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/pi/notebooks'
c.NotebookApp.port = 8888

パスワードの設定

jupyter notebook password

このパスワードはChromiumブラウザからログインする際に使用します。

実行手順

ここからが本番です。

jupyter notebookを立ち上げます。

jupyter notebook

先程設定したパスワードを入れます。
以下のような画面から新しくnotebookを作ります。
New→Python3

実際の画面は以下です。

この枠内にあるボックスへコードを記述していきます。そしてRunボタンで実行させます。

終了するときは、左上のメニュー　File → close and halt から行います。（ブラウザを閉じない）

WEBスクレイピングしたコード

たくさんのサイトで紹介されています。いつものごとく「オラに力を分けてくれ！」の先人達のコードを片っ端から読んで寄せ集め･･･いや、なんとか理解しつつまとめてみました。（無駄なコードは適時直してください）

今回、hatenaで任意の文字列（今回はRaspberry Pi ）で検索し、その中で100以上ブックマークされている記事で絞り込んでいます。

検索された記事のタイトル名、ブックマーク数、投稿日付、リンクURLをcsvとして書き出しています。

-- coding:utf-8 --
from selenium import webdriver
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import time

#hatenaへアクセス
url = "http://b.hatena.ne.jp/search/text?safe=on&q=Raspberry+Pi+python&users=100"
URL_HEAD=url.split('/search')[0]
p_url = 'https://b.hatena.ne.jp'

browser = webdriver.Chrome(executable_path="/usr/lib/chromium-browser/chromedriver")
browser.get(url)
 
data = browser.page_source.encode('utf-8')
soup = BeautifulSoup(data,'lxml')
outputData = pd.DataFrame(index=[],columns=['title', 'bookmarks', 'created', 'link'])
page = 1

while True:
     if not soup.find(class_='centerarticle-pager-next') is None:
         #Pageのclass centerarticle-entry-data内
         posts = soup.find_all('ul', class_='centerarticle-entry-data')
         print('Starting to get posts… page: {}'.format(page))

         for post in posts:
           title = post.find(class_='centerarticle-users').find('a').get('title')
           print(title)
           bookmarks = post.find(class_='centerarticle-users').find('a').text
           print(bookmarks)
           created = post.find(class_='entry-contents-date').text
           print(created)
           link_s = post.find(class_='centerarticle-users').find('a').get('href')
           link = p_url + link_s
           print(link)
           series = pd.Series([title, bookmarks, created, link], index=outputData.columns)
           
           #データ蓄積
           outputData = outputData.append(series, ignore_index=True)
           print(outputData)
           print('title: {}'.format(title))

        clickNextPageBtn = URL_HEAD + soup.find(class_='centerarticle-pager-next').a ['href']
        browser.get(clickNextPageBtn)
        page += 1
        browser.implicitly_wait(5)
        data = browser.page_source.encode('utf-8')
        soup = BeautifulSoup(data, 'lxml')

        print("--- Moving to next page ---")
        print('page={}'.format(page))
        time.sleep(5)
     else:
        print("no pager exist anymore")
        break

#ファイル出力
outputData.to_csv('/home/pi/notebooks/hatena.csv')
print(outputData)
print("DONE")
#終了処理
browser.quit()

結果はこの通り。ソートはしていません。