Pythonを使用してGoogle Flightsのデータをスクレイピングする方法

「Google Flights」は、一般向けのフライトデータを提供していますが、スクレイピングを行う際には、サービス利用規約やrobots.txtを尊重することが重要です。Hopperのような企業は、スクレイピングされたフライトデータを利用して価格予測サービスを提供し、顧客に大きな節約と利益をもたらしています。抽出可能なデータには、フライトの詳細、時間、所要時間、価格、途中停車地点、CO2排出量などがあります。ただし、「Google Flights」のスクレイピングには、IPアドレスのブロック、CAPTCHA、動的なウェブサイト構造、レート制限などの課題があります。ScrapelessというPythonライブラリは、これらの障害を克服することで、IPアドレスのローテーション、CAPTCHAの解決、データ抽出を自動化します。スクレイピングを開始するには、PyCharmとpipを使用してPython環境を設定する必要があります。プロセスには、プロジェクトの作成、スクリプトの作成、Scrapelessライブラリの利用が含まれます。出力結果は、包括的なフライト情報を含むJSONデータとなります。Scrapelessは、さまざまな課題に対処し、リアルタイムのデータを提供するため、法的に準拠した「Google Flights」スクレイピングのための信頼性が高く拡張性のある解決策を提供しています。また、Scrapeless APIは、高頻度のスクレイピング要求を効率的に管理します。