最高のPython Webスクレイピングライブラリ 2025年版

このガイドでは、次の項目について説明します。

• Python Webスクレイピングライブラリとは
• スクレイピングライブラリを比較する際に考慮すべき重要な要素
• 入手可能な人気のPythonスクレイピングライブラリ
• 分析対象となった全ツールをまとめた比較表

さっそく始めましょう！

Python Webスクレイピングライブラリとは？

Python Webスクレイピングライブラリは、オンラインWebページからデータを抽出できるように設計されたツールです。具体的には、Pythonスクレイピングプロセスの1つまたはすべてのステップをサポートしています。

Pythonスクレイピングライブラリは、Webサーバーとの通信、DOMのナビゲーション、Webページの操作のための機能を提供します。具体的には、これらのライブラリではHTTPリクエストの送信や、HTMLコンテンツの解析、またはJavaScriptのレンダリングと実行ができます。

これらのライブラリの一般的なカテゴリには、HTTPクライアント、オールインワンフレームワーク、およびヘッドレスブラウザツールがあります。最初の2つは静的ページからデータを抽出するのに理想的ですが、後者は動的Webサイトをスクレイピングするのに必要です。

Pythonスクレイピングライブラリを比較する際に考慮すべき要素

人気のPython Webスクレイピングライブラリを比較する際に考慮すべき重要な点は次のとおりです。

• ゴール：ライブラリの主な目標または使用目的。
• 機能：Pythonスクレイピングツールが提供する主な機能と性能。
• カテゴリ：ライブラリのタイプ（HTTPクライアント、ブラウザ自動化など）。
• GitHub Star：プロジェクトがGitHubで獲得したスターの数。コミュニティの関心度を反映する。
• 週間ダウンロード数：pipでのダウンロード頻度で、人気度と使用状況を示す。
• リリース頻度：ライブラリが更新される、または新バージョンがリリースされる頻度。
• 長所：Webスクレイピングにライブラリを使用する主な利点と長所。
• 短所：ライブラリの潜在的な制限または欠点。

Webスクレイピング用のPythonライブラリTop 7

先に述べた基準に基づいて選定とランク付けをした、最高のオープンソースJavaScriptスクレイピングライブラリのリストをご覧ください。

包括的なツールコレクションについては、当社のPythonスクレイピングライブラリGitHubリポジトリをご覧ください。

1.Selenium

Seleniumは、主にブラウザ自動化に使用されるPythonスクレイピングライブラリです。人間のユーザーと同じようにWebページを操作するために必要な機能をすべて提供しています。そのため、JavaScriptの実行を必要とする動的コンテンツのスクレイピングに最適です。

Seleniumは、Chrome、Firefox、Safari、Edgeなどの複数のブラウザを同じAPIからサポートしています。これにより、ボタンをクリックする、要素にカーソルを合わせる、フォームに入力するためのメソッドが提供されます。このライブラリには、ヘッドレスブラウジング、カスタム待機、ページ上でのJavaScriptの実行などのオプションもあります。

詳細については、BeautifulSoup Webスクレイピングのチュートリアルをご覧ください。

🎯 ゴール：ブラウザ自動化のための高レベルAPIを提供し、ブラウザの操作を通じてテストやWebスクレイピングなどのタスクを実行する

⚙️ 機能：

• Chrome、Firefox、Safari、Edgeなどの多数のブラウザとのインタラクションをサポート
• ブラウザをヘッドレスモードで実行できる
• Web要素でクリック、入力、その他のユーザーアクションを実行できる
• 動的コンテンツと複雑なインタラクションを処理するための明示的および暗黙的な待機
• Webページのスクリーンショット、または単一要素のスクリーンショットもキャプチャできる
• プロキシ統合のサポート
• ブラウザ内でJavaScriptコードを実行して、カスタムWeb操作をページ上で直接実行できる
• ブラウザの制御、セッションの処理などを行う強力なAPI

🧩 カテゴリ：ブラウザ自動化

⭐ GitHub Star：~3万1,200

📥 週間ダウンロード数：~470万

🗓️ リリース頻度：月に1回程度

👍 長所：

• Pythonで最も人気のあるブラウザ自動化ツール
• 膨大なオンラインチュートリアル、リソース、ハウツー、ビデオなどがある
• 最大かつ最も活発なツールの1つ

👎 デメリット：

• Playwrightのような最新のツールに比べて、APIの機能が少ない
• 明示的および暗黙的な待ち時間メカニズムにより、信頼性の低いロジックが発生する可能性がある
• 類似のツールと比較して動作が遅い

2.Requests

Requestsは、Webスクレイピングの重要なステップであるHTTPリクエストを行うためのライブラリです。直感的で豊富なAPIのおかげで、HTTPリクエストの送信とレスポンスの処理が簡単になります。具体的には、RequestsではすべてのHTTPメソッド（GET、POSTなど）をサポートしているため、WebページやAPIからコンテンツを取得できます。

Requestsを使用して、Cookieの管理、ヘッダーのカスタマイズ、URLパラメーターの処理、セッションの追跡などを行うこともできます。HTML構文解析機能は備わっていないため、通常はBeautiful Soupなどのライブラリと併用されます。

完全版チュートリアルに従ってPython Requestsライブラリをマスターしましょう。

🎯 ゴール：PythonでHTTPリクエストを送信するための直感的なAPIを提供する

⚙️ 機能：

• すべてのHTTPメソッドをサポート
• リソース節約のため、確立された接続を複数のリクエストに再利用できる
• ASCII文字以外のURLをサポート
• プロキシ統合のサポート
• 複数のリクエストの間でCookieを保持できる
• レスポンスのJSON解析をサポート
• SSL証明書を検証することで安全な接続を確保
• gzipやdeflate圧縮などのレスポンスコンテンツを自動的にデコードして、未加工データの処理を容易にする
• HTTP基本認証方法およびダイジェスト認証方法の組み込みサポート
• キー/値形式でCookieを管理する便利な方法を提供
• メモリにすべてを保存しなくても、大きなファイルやデータストリームを効率的にダウンロード可能
• ユーザーエージェント偽装のサポート

🧩 カテゴリ：HTTPクライアント

⭐ GitHub Star：~5万2,300

📥 週間ダウンロード数：~1億2,830万

🗓️ リリース頻度：数か月ごと

👍 長所：

• Pythonで断トツに使用数の多いHTTPクライアント
• 直感的なAPI
• オンラインリソースが豊富

👎 デメリット：

• TLSフィンガープリント偽装はサポートされていない
• HTMLパーサーが必要
• aiohttpまたはhttpxと比較して動作が遅い

3.Beautiful Soup

Beautiful SoupはPythonでHTMLおよびXMLドキュメントを解析するためのライブラリで、これはWebスクレイピングにおけるもう1つの重要なアクションです。一度解析が完了すると、習得しやすいAPIを通じてDOM構造のナビゲートや操作ができます。

Beautiful Soupは、データ抽出に関しては、HTML要素の選択や、テキストや属性などのデータの読み取りに多数のメソッドを提供しています。Python WebスクレイピングライブラリはさまざまなHTMLパーサーをサポートしており、構造が不十分だったり、形式が正しくないHTMLも処理できます。

HTTPリクエスト自体の処理はできないことに注意してください。そのため、Beautiful Soupスクレイピングチュートリアルに示されているように、通常はRequestsなどと統合されます。

🎯 ゴール：HTMLおよびXMLドキュメントから生成されたDOM構造を効率的に解析、ナビゲート、操作する方法を提供する

⚙️ 機能：

• HTMLドキュメントとXMLドキュメントの両方を解析できる
• lxml、html5libなどのさまざまなパーサー、および組み込みのPython HTMLパーサーをサポート
• CSSセレクタ、XPath式、タグ名、属性、テキストコンテンツなどでHTML要素を検索できる
• 形式が正しくない、または構造化が不十分なHTMLでも解析できる
• 複雑なHTML構造を検索およびナビゲートするための柔軟なAPIを提供
• Webページからテキスト、リンク、画像、その他のデータを抽出するメソッドを提供

🧩 カテゴリ：HTMLパーサー

⭐ GitHub Star：—

📥 週間ダウンロード数：~2,900万

🗓️ リリース頻度：数か月ごと

👍 長所：

• Pythonで最も広く採用されているHTMLパーサー
• 基盤となるさまざまなHTTP解析エンジンと統合できる
• 膨大なオンラインチュートリアル

👎 デメリット：

• RequestsなどのHTTPクライアントが必要
• 時代遅れのドキュメント
• JavaScriptエンジンと統合できない

4.SeleniumBase

SeleniumBaseはSeleniumの拡張バージョンで、高度なWeb自動化のユースケース向けに最適化されています。自動ブラウザセットアップ、認証済みプロキシのサポート、ボット対策ソリューションを回避する方法などの機能により、ブラウザ自動化が簡素化されます。

Selenium WebDriverのすべての機能に加えて、追加機能を提供します。たとえば、動的コンテンツのスマート待機機能があり、CAPTCHAなどのボット対策に対処できます。

SeleniumBaseの実行中の動作をご覧ください。

🎯 ゴール：WebサイトのテストとスクレイピングのためのWeb自動化アクティビティ用のプロフェッショナルツールキットを提供する

⚙️ 機能：

• 同一のテストで複数のブラウザ、タブ、iframe、プロキシをサポート
• 自動スマート待機により信頼性が向上し、信頼性の低いロジックを防止
• 認証済みプロキシサーバー経由でスクリプトを実行できる
• カスタマイズされたブラウザユーザーエージェントでテストを実行できる
• ブラウザのリクエストを検査するためにselenium-wireと統合
• UCモードとCDPモードにより、ボット対策およびスクレイピング検出システムを回避
• Python呼び出しからJavaScriptコードを実行できる
• Shadow DOMセレクタを貫通できる
• CAPTCHAバイパス機能

🧩 カテゴリ：ブラウザ自動化

⭐ GitHub Star：~8,800

📥 週間ダウンロード：~20万

🗓️ リリース頻度：週に1回程度

👍 長所：

• 制限を克服するように設計されたSeleniumの拡張バージョン
• ボット対策ソリューションを回避するための特定の機能を含む
• ブラウザとドライバの自動ダウンロード

👎 デメリット：

• スクレイピングだけが目的であれば不要な機能を多数備えている
• 子ノードからデータを抽出する場合でも、Seleniumの一部の制限が適用される
• 多数の依存関係が必要

5. curl_cffi

curl_cffiは、cURLの使用中にブラウザの動作を模倣するプロジェクトであるcURL ImpersonateをベースにしたHTTPクライアントです。一般的なブラウザで採用されているTLSライブラリやその他の構成を使用してTLSフィンガープリントを偽装します。

これにより、ブラウザシグネチャに依存するスクレイピング対策を回避できます。curl_cffiもasyncioをベースにしているため、パフォーマンスが最適化されています。さらに、HTTP/2とWebSocketもサポートされています。

🎯 ゴール：ブラウザを使用することなく、ブラウザから送信されたように見える自動HTTPリクエストを行う

⚙️ 機能：

• 最新のブラウザバージョンとカスタムフィンガープリントを含むJA3/TLSおよびHTTP/2フィンガープリント偽装のサポート
• requestsまたはhttpxよりも大幅に高速で、aiohttpおよびpycurlに匹敵します
• よくあるrequests APを模倣する
• 各リクエストに対する組み込みのプロキシローテーションでasyncioを完全にサポート
• requestsとは異なり、HTTP/2のサポートが含まれます。
• WebSocketサポートを提供します

🧩 カテゴリ：HTTPクライアント

⭐ GitHub Star：~2,800

📥 週間ダウンロード：~31万

🗓️ リリース頻度：週に1回程度

👍 長所：

• 複数のブラウザのTLSシグネチャとJA3フィンガープリントを偽装できる
• requestsやhttpxのようなAPIと、低レベルのcURLのようなAPIの両方
• requestsのAPIよりも機能豊富なAPI

👎 デメリット：

• オンラインチュートリアルとリソースはそれほど多くない
• 他のPythonHTTPクライアントほどの人気はない
• Firefoxのなりすましはサポートされていない

6.Playwright

Playwrightは、Webブラウザを自動化するための多目的ヘッドレスブラウザライブラリです。そのAPIは、Pythonを含む複数の言語で利用できます。このツールはもともとJavaScriptで開発されましたが、Python APIはJavaScript版とほぼ同等の機能を提供しています。

PlaywrightはChromium、WebKit、Firefoxの各ブラウザをサポートしています。Seleniumと比較すると、より最新の幅広い機能を提供しています。そのため、高度なWeb自動化に最適です。ただし、Python Webスクレイピングコミュニティ内ではまだあまり知名度がありません。

🎯 ゴール：最新Webアプリ用のマルチブラウザエンドツーエンド自動化のための高レベルAPIを提供する

⚙️ 機能：

• Chromium、WebKit、Firefoxのクロスブラウザサポート
• Windows、Linux、macOS、ヘッドレスモード、ヘッド付きモードでのクロスプラットフォームテスト
• 要素が実行可能になるまで自動的に待機する
• Android用Google Chrome、モバイルSafariなどのネイティブなモバイルWebの模倣
• Playwright Extraを使用したステルスモードの統合
• 1回のテストで複数のタブ、異なるオリジン、ユニークユーザー、個別のコンテキストをサポート
• 条件が満たされるまで自動的に再試行されるWebファーストのアサーション
• より正確なテストのために本物のユーザー操作をシミュレートする信頼性の高いイベント
• Shadow DOMトラバーサル機能による包括的なフレーム処理
• アクションの記録によるコード生成
• 手順を追ったデバッグ、セレクタ生成、詳細な実行ログのための専用ツール

🧩 カテゴリ：ブラウザ自動化

⭐ GitHub Star：~1万2,200

📥 週間ダウンロード数：~120万

🗓️ リリース頻度：月に1回程度

👍 長所：

• ほとんどのブラウザとの互換性
• 自動セレクタ生成機能などの高度な機能を提供
• 最も包括的な自動化APIの1つ

👎 デメリット：

• リソースの消費が激しいライブラリで、ディスク容量とメモリを大量に消費する
• 覚えることが多く習得が大変
• 個別のブラウザを別途インストールする必要がある

7.Scrapy

ScrapyはWebクローリングとスクレイピング用のオールインワンPythonフレームワークです。このツールは、リストに掲載された他のPythonスクレイピングライブラリと比べると、大規模なデータ抽出タスク向けに設計されています。これを使用して、次のようなスパイダーをシームレスに定義できます。

1. HTTPリクエストの実行
2. HTMLの解析
3. クローリングロジックの管理
4. データストレージの処理

Scrapyにはミドルウェアエンジンが搭載されており、リクエストのスロットリング、再試行、プロキシ統合をサポートしています。Scrapyはプラグインを使用して拡張することもでき、JSON、CSV、XMLなど複数の形式でのデータエクスポートをサポートしています。

🎯 ゴール：Pythonに完全なWebクロールとスクレイピング体験を提供する

⚙️ 機能：

• HTTPリクエストの処理、HTML解析、ノード選択、クローリングロジックなどの組み込みサポート
• リクエストとレスポンスの処理をカスタマイズするためのミドルウェアのサポート
• カスタムスパイダー、パイプライン、拡張機能を備えた拡張可能なアーキテクチャ
• プロキシ統合のサポート
• 自動リクエストスロットリングと再試行のサポート
• Cookie、セッション、ユーザーエージェントローテーションなどを処理する組み込みメカニズム
• 複数のフォーマット（JSON、CSV、XMLなど）でデータをエクスポートできる
• プラグインにより拡張可能
• Scrapy-Splashを介したブラウザとの統合のサポート
• 包括的なロギングおよびデバッグツール

🧩 カテゴリー：スクレイピングフレームワーク

⭐ GitHub Star：~5万3,700

📥 週間ダウンロード：~30万4,000

🗓️ リリース頻度：数か月ごと

👍 長所：

• 自動クローリング機能
• 豊富なCLIコマンド
• オールインワンの豊富なスクレイピングおよびクロールAPI

👎 デメリット：

• ブラウザ自動化の組み込みサポートがない
• 習得と構成が難しい
• 大規模なスクレイピングプロジェクトでは、メモリとCPUを大量に消費する場合がある

最高のPython Webスクレイピングライブラリ

概要については、以下のPython Webスクレイピングライブラリの概要表を参照してください。

ライブラリ	タイプ	HTTPリクエスト	HTMLパーシング	JavaScriptレンダリング	検出対策	学習曲線	GitHub Star	ダウンロード
Selenium	ブラウザ自動化	✔️	✔️	✔️	❌	中	~3万1,200	~470万
Requests	HTTPクライアント	✔️	❌	❌	❌	低	~5万2,300	~1億2,830万
Beautiful Soup	HTMLパーサー	❌	✔️	❌	❌	低	—	~2,900万
SeleniumBase	ブラウザ自動化	✔️	✔️	✔️	✔️	高	~8,800	~20万
curl_cffi	HTTPクライアント	✔️	❌	❌	✔️	中	~2,800	~31万
Playwright	ブラウザ自動化	✔️	✔️	✔️	❌（ただし、ステルスプラグインでサポートされています）	高	~1万2,200	~120万
Scrapy	スクレイピングフレームワーク	✔️	✔️	❌（ただし、Scrapy-Splashプラグインでサポートされています）	❌	高	~5万3,700	~30万4,000

まとめ

このブログ記事では、最高のPythonスクレイピングライブラリをいくつかご紹介し、それらが抜きん出ている理由を説明しました。Pythonエコシステムで一般的に使用されている一般的なHTTPクライアント、ブラウザ自動化ツール、クローリングライブラリを比較しました。

これらのライブラリはWebスクレイピングに最適です。それでも、次のような特定の課題の処理には限界があります。

• IPアドレス禁止
• CAPTCHA
• 高度なボット対策ソリューション
• クラウドへの簡単なデプロイ
• サーバーメンテナンス

これらは、スクレイピング開発者が日々直面する課題のほんの一例にすぎません。Bright Dataのソリューションで、こうした煩わしさから解放されましょう。

• プロキシサービス：7,200万以上の住宅用IPを含む、ロケーション制限を回避するために設計された4種類のプロキシ。
• WebスクレイパーAPI：100を超える一般的なドメインから、新鮮で構造化されたデータを抽出するための専用エンドポイント。
• Webロック解除：サイトロック解除をユーザーに代わって管理し、1つのURLを抽出するAPI。
• SERP API：検索エンジンの結果ページのロック解除を管理し、1つのページを抽出するAPI。
• スクレイピングブラウザ：組み込みのロック解除機能を持つ、Selenium、Playwrightと互換性のあるブラウザ。
• スクレイピング機能：Bright Dataインフラ上にJavaScriptスクレイパーを構築するための開発環境。ロック解除とブラウザサポートが統合されています。

上記のスクレイピングツール、ソリューション、サービスはすべてPythonやその他のプログラミング言語とシームレスに統合されています。

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