Web スクレイピングに最適な HTML 解析ライブラリ

httpx、AIOHTTP、urllib など、Web スクレイピングとデータ抽出に最適な HTML パーサーを見つけましょう。
2 分読
Best HTML Parsing Libraries main blog image

この比較記事の内容。

  • HTML パーサーの定義とパーサーを必要とする理由
  • 最高の HTML パーサーを比較する際の考慮事項
  • 最高の HTML 解析ライブラリはどれか

では詳細を見てみましょう!

HTML パーサーとは

HTML パーサーは HTML 文書を解析するために設計されたライブラリです。通常、XML を解析することもできます。つまり、HTML パーサーは HTML コードを処理して、内容の把握およびデート操作が容易な構造化データ形式に変換します。パーサーが生成するのは、HTML ページに関連付けられた DOM をより簡単に表現したものです。

HTML パーサーは通常、ローカルファイル、URL、または未処理の HTML 文字列を入力として受け取ります。次に、HTML コードを 1 文字ずつ解析して、タグ、属性、コンテンツなどのさまざまな要素を特定します。XML / HTML ドキュメントを解析する際、HTML 文書の階層表現を含むツリー構造を構築します。

HTML 解析ライブラリの最も重要なユースケースの 1 つは Web スクレイピングです。たとえば、オンラインショッピングサイトから商品情報を取得したいとします。HTTP クライアントを使用して、目的のページに関連付けられた HTML 文書を取得します。次に、その HTML コンテンツを HTML パーサーに渡します。API を使用して解析ツリーにアクセスして、商品名や価格などの関連情報を検索して抽出します。

DOM 上の特定の HTML 要素を対象とするために、HTML パーサーは通常 CSS セレクタまたは XPath 式に基づくノード選択方式をサポートします。HTML ノードを指定すると、通常、そのテキストコンテンツを抽出したり、属性値を読み取ったりするメソッドが提供されます。

最高の HTML 解析ライブラリを評価する際に考慮すべき要素

最高の利用可能な HTML パーサーを比較する際に考慮すべき最も重要な点を列挙しました。

  • 長所と短所: ライブラリの主な利点と欠点。
  • プログラミング言語: パッケージが記述されているプログラミング言語。
  • GitHub Star:GitHub 上の HTML 解析ライブラリに関連付けられているリポジトリのスターの数。
  • CSS セレクタのサポート:HTML パーサーに CSS セレクタのサポートが組み込まれているかどうか。
  • XPath サポート:ライブラリに XPath 式のサポートが組み込まれているかどうか。

では、これらの基準を適用して、IT 業界で最も優れた HTML パーサーを評価してみましょう。

HTML パーサー上位 7 選

最高の HTML 解析ライブラリを探究する時が来ました。 

1. jsoup 

jsoup は HTML 文書を解析するために設計された堅牢な Java ライブラリです。さらに、CSS セレクタまたは XPath 式による HTML 操作とデータ抽出を行うための API がすべて備わっています。オールインワンのスクレイピングライブラリとして、URL から HTML を取得するための使いやすいメソッドも提供します。jsoup ウェブスクレイピングガイドで自由自在に使えるようになりましょう。  

👍 長所

  •  WHATWG HTML 仕様を実装
  • ライブラリに HTTP クライアントが含まれています
  • 多数のメソッドとユーティリティを備えた膨大な API
  •  API ドキュメンテーション が完全な形でオンラインから入手可能

👎 短所

  • 最速の HTML パーサーではありません

💻 プログラミング言語:Java  

GitHub Star:10.5k  

🔎 CSS セレクタのサポート:あり  

🔎 XPath サポート:あり 

2.Nokogiri 

Nokogiri は、Ruby で XML および HTML 文書を読み込み、書き込み、変更、クエリするためのわかりやすい API を提供します。高速で標準に準拠しているものの、最高の HTML パーサーとは言えません。内部的には、libxml2、libgumbo、xerces などのネイティブパーサーに依存しています。  

👍 長所

  • すべての文書を信頼できないものとして扱うため、安全性がデフォルトで担保されています
  • jQuery に似た拡張機能を備えた CSS3 セレクタ
  • API ドキュメンテーションがすべて揃っている
  • コミュニティが管理するチートシートあり

👎 短所:

  • 最も使用されている HTML 解析ライブラリではない

💻 プログラミング言語:Ruby  

GitHub Star:6.1k  

🔎 CSS セレクタのサポート:あり  

🔎 XPath サポート:あり 

3.Beautiful Soup 

Beautiful Soup は、HTML や XML 文書やファイルを解析してそこからデータを抽出するための Python ライブラリです。解析ツリーを直観的に操作、検索、変更することができます。いくつかの基礎となるパーサーをサポートし、HTML コード整形などの多くの高度な機能を備えています。詳細については、Beautiful Soup Web スクレイピングのチュートリアルをご覧ください。  

👍 長所

  • 基礎となるパーサーが異なる
  • 最も広く使われている HTML 解析ライブラリの 1 つ
  • HTML および XML コードのフォーマット機能
  • 最初にリリースされた

👎 短所:

  • API ドキュメントなし
  • XPath のネイティブサポートなし

💻 プログラミング言語:Python  

GitHub Star: — (GitHub にはない)  

🔎 CSS セレクタのサポート:あり  

🔎 XPath サポート:ネイティブサポートはありませんが、lxml パッケージにて対応

4.Cheerio 

Cheerio は、JavaScript で HTML を解析するための jQuery にインスパイアされた包括的な API を提供します。jQuery に慣れている方であれば、すぐさまこのライブラリを最大限に活用できます。Cheerio はパフォーマンスを最優先事項としており、非常にシンプルで一貫性のある DOM 表現モデルを使用しています。詳細については、Cheerio Web スクレイピングのステップバイステップチュートリアルをご覧ください。  

👍 長所

👎 短所:

  • まだベータ版
  • XPath ネイティブサポートなし

💻 プログラミング言語:JavaScript (Node.js)  

GitHub Star:27.6k 

🔎 CSS セレクタのサポート:あり  

🔎 XPath サポート:なし 

5.Html Agility Pack 

Html Agility Pack は「HAP」とも呼ばれ、HTML 文書を読み書きするための C# で記述された HTML パーサーです。一般的な XPATH と XSLT に対応しているものの、CSS セレクタは未対応です。ほとんどの開発者は、綺麗に整形されていない HTML を解析するための頼りになる .NET ライブラリだと考えています。一番人気というわけではありませんが、それでも最高の HTML パーサーの 1 つです。 Html Agility Pack スクレイピングチュートリアルでパーサーの動作をご確認ください。  

👍 長所

  • .NET 互換のすべての言語で動作
  • XSLT サポート
  • 頻繁なリリース

👎 短所

  • ドキュメントはあまり多くない
  • CSS セレクタのネイティブサポートなし

💻 プログラミング言語:C#  

GitHub Star:2.5k  

🔎 CSS セレクタのサポート:ネイティブではありませんが、HTMLAgilitypack.CSSelector 拡張機能  を介して利用できます

🔎 XPath サポート:あり 

6. libxml2 

libxml2 はもともと XML を解析するために GNOME プロジェクトの一部として開発された C ライブラリです。ほとんどの C ライブラリと同様に、低レベルのデータ構造を扱うことで非常に高いパフォーマンスを発揮します。このことから、高レベル HTML パーサーの多くがこのライブラリを利用しています。  

👍 長所

  • 他の多くの解析ライブラリで使用されている
  • 究極のパフォーマンス

👎 短所

  • 複雑な API
  • 初心者向けではない
  • XPath しか使えない

💻 プログラミング言語:C  

GitHub Star: — (GitHub にはない)  

🔎 CSS セレクタのサポート:なし  

🔎 XPath サポート:あり 

7.PHPHtmlParser 

PHPHtmlParser は、CSS セレクタを使用して DOM 内のノードを選択するための PHP で記述されたシンプルで柔軟な HTML パーサーです。その主な目標は、PHP スクレイピングスクリプトの開発を支援することです。非標準の HTML や構造が壊れている HTML でもうまく機能します。  

👍 長所

  • 構造が壊れている HTMLでも解析可能
  • Web スクレイピングのための API がすべて揃っている

👎 短所

  • メンテナンスは頻繁に行われていない
  • ドキュメントなし
  • XPath ネイティブサポートなし

💻 プログラミング言語:PHP  

GitHub Star:2.3k  

🔎 CSS セレクタのサポート:あり  

🔎 XPath サポート:なし

最高の HTML パーサー:概要表

最高の HTML パーサーを下の概要表と比較してください。

HTML パーサー プログラミング言語 GitHub Star CSS セレクタ XPath
jsoup Java 10.5k
Nokogiri Ruby 6.1k
Beautiful Soup Python 追加の依存ライブラリにより可能
Cheerio JavaScript 27.6k
Html Agility Pack C# 2.5k 拡張機能により可能
libxml2 C
PHPHtmlParser PHP 2.3k

おめでとうございます!これで、HTML 構文解析ライブラリに関して十分な知識を得られました!

結論

このガイドでは、さまざまなテクノロジーに最適な HTML 解析ライブラリをいくつか紹介しました。ニーズに最適なツールを見つけることは、使用したいプログラミング言語とプロジェクト固有の要件によって異なります。今回は、最高の HTML パーサーを見つけべく色々と見てきました。

どの方法を選択するにしても、ウェブサイトがボット対策技術によってスクレイピングを阻止する可能性は常に付きまといます。幸いなことに、Bright Data ならその点にも対応しています!当社のローテーションプロキシは 195 か国以上で利用でき、あらゆる HTTP クライアントと連携して解析する HTML を取得します。もし代わりにフル機能を備えたソリューションをお探しであれば、Scraping Browser には HTML パーサーが組み込まれており、 CAPTCHA、IPアドレス制限、レート制限を解決することもできます。どんな HTML 文書でも問題なく解析できます!

スクレイピングソリューションについて、当社のデータ専門家にご相談ください。

あなたは下記にもご興味がおありかもしれません

web scraping with NODRIVER blog image
ウェブデータ

2025年のNODRIVERによるウェブスクレイピング

NODRIVERを使ってウェブスクレイピングをマスターしましょう。このガイドでは、セットアップ、主要機能、データ抽出ワークフローを合理化する方法について説明します。
4 分読
web scraping with claude blog image
ウェブデータ

2025年のクロードによるウェブスクレイピング

Pythonを使ってWebスクレイピングを自動化し、構造化データを楽に抽出するClaude AIの使い方を学ぶ。
18 分読
Building AI-Ready Vector Datasets for LLMs blog image
AI

LLMのためのAI対応ベクトルデータセット構築:Bright Data、Google Gemini、Pineconeを使ったガイド

大規模言語モデル(LLM)は、私たちが情報にアクセスし、インテリジェントなアプリケーションを構築する方法を変革しています。LLMの可能性を最大限に引き出すには、特にドメイン固有の知識や独自のデータを使用する場合、高品質で構造化されたベクトルデータセットを作成することが重要です。LLMの性能と精度は、入力データの品質に直接結びついています。準備不足のデータセットは劣悪な結果をもたらす可能性があり、一方、十分にキュレーションされたデータセットはLLMを真のドメイン・エキスパートに変えることができます。 このガイドでは、AIに対応したベクターデータセットを生成するための自動パイプラインの構築方法を順を追って説明する。 課題:LLMのためのデータ収集と準備 LLMは膨大な汎用テキストコーパスで学習されますが、商品関連のクエリへの回答、業界ニュースの分析、顧客フィードバックの解釈など、特定のタスクやドメインに適用すると、不足することがよくあります。LLMを真に役立てるには、ユースケースに合わせた高品質のデータが必要です。 このデータは通常、ウェブ上に分散していたり、複雑なサイト構造の背後に隠されていたり、ボット対策によって保護されていたりする。 当社の自動ワークフローは、データセット作成の最も困難な部分を処理する合理化されたパイプラインでこれを解決します: コア技術の概要 パイプラインを構築する前に、関連するコアテクノロジーと、それぞれがワークフローをどのようにサポートしているかを簡単に見ておこう。 ブライトデータスケーラブルなウェブデータ収集 AIに対応したベクターデータセットを作成するための最初のステップは、関連性のある高品質なソースデータを収集することです。ナレッジベースやドキュメンテーションのような内部システムから得られるものもあるが、大部分は公共のウェブから得られることが多い。 しかし、最近のウェブサイトは、CAPTCHA、IPレート制限、ブラウザフィンガープリントなどの高度なボット対策メカニズムを使用しているため、大規模なスクレイピングは困難である。 Bright Dataは、データ収集の複雑さを抽象化するWeb Unlocker APIでこの課題を解決します。プロキシのローテーション、CAPTCHAの解決、ブラウザのエミュレーションを自動的に処理するため、データへのアクセス方法ではなく、データに集中することができます。 Google Gemini: インテリジェント・コンテンツ・トランスフォーメーション Geminiは、Googleによって開発された強力なマルチモーダルAIモデルのファミリーであり、様々なタイプのコンテンツを理解し処理することに優れている。私たちのデータ抽出パイプラインにおいて、Geminiは3つの重要な機能を果たします: このAIを活用したアプローチは、特に以下のような使用例において、脆弱なCSSセレクタや壊れやすい正規表現に依存する従来の方法よりも大きな利点をもたらす: AIがデータ抽出プロセスにどのような変化をもたらしているかについては、Using AI for Web Scrapingをご覧ください。スクレイピングのワークフローにGeminiを実装するための実践的なチュートリアルをお探しの場合は、包括的なガイドをご覧ください:GeminiによるWebスクレイピングをご覧ください。 文の変形意味埋め込み文の生成 エンベッディングは、高次元空間におけるテキスト(または他のデータタイプ)の密なベクトル表現である。これらのベクトルは意味的な意味を捉え、コサイン類似度やユークリッド距離のようなメトリクスを用いて測定される、類似したテキスト片を近接したベクトルで表現することを可能にする。この特性は、セマンティック検索、クラスタリング、検索拡張生成(RAG)のようなアプリケーションで重要である。 Sentence Transformersライブラリは、高品質の文や段落の埋め込みを生成するための使いやすいインターフェースを提供する。Hugging Face Transformersの上に構築され、意味タスクのために微調整された幅広い事前学習済みモデルをサポートしています。 このエコシステムで最も人気があり、効果的なモデルの1つがオールMiniLM-L6-v2である: より大きなモデルはより微妙なエンベディングを提供するかもしれないが、all-MiniLM-L6-v2は性能、効率、コストの間で非常に優れたバランスを提供する。その384次元ベクトルは ほとんどの実用的なユースケース、特に初期段階の開発やリソースに制約のある環境では、このモデルで十分すぎる。エッジケースにおける精度のわずかな低下は、通常、スピードとスケーラビリティの大幅な向上によって相殺されます。そのため、AIアプリケーションの最初のイテレーションを構築する場合や、控えめなインフラストラクチャでパフォーマンスを最適化する場合は、all-MiniLM-L6-v2を使用することをお勧めします。 Pineconeベクトル埋め込み画像の保存と検索 テキストがベクトル埋め込みデータに変換されると、それを効率的に保存、管理、照会するための専用のデータベースが必要になります。従来のデータベースはこのために設計されていません。ベクトル・データベースは、埋め込みデータの高次元の性質を扱うために特別に設計されており、RAGパイプライン、セマンティック検索、パーソナライゼーション、その他のAI駆動型アプリケーションに不可欠なリアルタイムの類似性検索を可能にします。 Pineconeは、開発者フレンドリーなインターフェイス、低レイテンシの検索パフォーマンス、完全に管理されたインフラストラクチャで知られる人気のベクトルデータベースです。ベクトル検索インフラストラクチャの複雑さを抽象化することで、複雑なベクトルインデックスと検索を効率的に管理します。主なコンポーネントは以下の通りです: Pineconeは2つのデプロイメントアーキテクチャを提供する:ServerlessとPod-Based です。ほとんどのユースケース、特に開始時や動的な負荷に対処する場合は、シンプルさとコスト効率からサーバーレスが推奨されます。 セットアップと前提条件 パイプラインを構築する前に、以下のコンポーネントが適切に設定されていることを確認する。 前提条件 各APIキーの生成方法については、以下のツール固有の設定セクションを参照してください。 必要なライブラリのインストール このプロジェクトのコアとなるPythonライブラリをインストールする: これらのライブラリーは提供している: 環境変数の設定 プロジェクトのルート・ディレクトリに.envファイルを作成し、APIキーを追加する: ブライトデータ設定 Bright DataのWeb Unlockerを使用するには: 実装例と統合コードについては、Web Unlocker GitHub […]
6 分読