Requests vs Selenium vs Playwright スクレイピング比較

Requests（軽量・高速）、Selenium（汎用性・実績）、Playwright（現代的・高性能）の特徴を比較。静的サイトはRequests、JavaScriptサイトはPlaywright、レガシーシステムはSeleniumが最適。2025年の推奨はPlaywright。

Webスクレイピングツール選択の重要性

適切なスクレイピングツールの選択は、プロジェクトの成功を左右する重要な要素です。プロキシサービス完全ガイドで解説したプロキシ環境と組み合わせることで、効率的なデータ収集システムを構築できます。

各ツールの基本特徴

Requests - 軽量HTTP ライブラリ

概要

• Pythonの標準的なHTTPライブラリ
• シンプルで学習コストが低い
• 静的なWebページの取得に特化

主な特徴

• 高速処理（秒間数千リクエスト対応）
• 軽量（メモリ使用量最小）
• プロキシサポート内蔵
• セッション管理機能

Selenium - ブラウザ自動化フレームワーク

概要

• 実際のブラウザを制御
• 豊富な実績と安定性
• 複雑なJavaScriptサイトに対応

主な特徴

• 全主要ブラウザ対応
• 豊富なドキュメント
• 大規模なコミュニティ
• WebDriverプロトコル準拠

Playwright - 現代的ブラウザ自動化

概要

• Microsoft開発の次世代ツール
• 高性能・高速処理
• 現代的なWeb技術に最適化

主な特徴

• 並行処理サポート
• 自動待機機能
• ネットワーク制御
• 高度なデバッグ機能

詳細比較分析

パフォーマンス比較

処理速度（1000ページ処理時間）

• Requests: 45秒
• Playwright: 120秒
• Selenium: 180秒

メモリ使用量

• Requests: 50MB
• Playwright: 200MB
• Selenium: 350MB

CPU使用率

• Requests: 低（15%）
• Playwright: 中（45%）
• Selenium: 高（65%）

学習コストと開発効率

Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# シンプルなスクレイピング例
def scrape_with_requests(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    
    titles = soup.find_all('h2', class_='title')
    return [title.text.strip() for title in titles]

Selenium

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

def scrape_with_selenium(url):
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get(url)
    
    # 要素が読み込まれるまで待機
    titles = WebDriverWait(driver, 10).until(
        EC.presence_of_all_elements_located((By.CLASS_NAME, "title"))
    )
    
    results = [title.text for title in titles]
    driver.quit()
    return results

Playwright

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_with_playwright(url):
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch()
        page = browser.new_page()
        page.goto(url)
        
        # 自動待機機能
        titles = page.locator('.title').all_text_contents()
        
        browser.close()
        return titles

適用シーン別の推奨

1. 静的サイトの大量処理

推奨：Requests

• 理由：圧倒的な処理速度
• 用途：ニュースサイト、商品情報など
• 注意点：JavaScriptレンダリング不可

2. SPA（Single Page Application）

推奨：Playwright

• 理由：現代的なJavaScript対応
• 用途：React、Vue.js製サイト
• 利点：自動待機・エラー処理

3. レガシーシステム

推奨：Selenium

• 理由：豊富な実績と安定性
• 用途：古いWebアプリケーション
• 利点：トラブル時の情報が豊富

実践的な使い分け戦略

プロジェクト要件による選択

データ量重視型

# 大量データ処理にはRequests
import requests
import concurrent.futures
from itertools import islice

def batch_scrape_requests(urls, batch_size=100):
    """大量URLの効率的処理"""
    results = []
    
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=20) as executor:
        for batch in batch_iterator(urls, batch_size):
            futures = [executor.submit(requests.get, url) for url in batch]
            batch_results = [f.result() for f in futures]
            results.extend(batch_results)
    
    return results

品質重視型

# 高品質データ取得にはPlaywright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def quality_scrape_playwright(url):
    """高品質データ取得"""
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch()
        context = browser.new_context(
            viewport={'width': 1920, 'height': 1080},
            user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
        )
        page = context.new_page()
        
        # ネットワーク制御
        page.route("**/*.{png,jpg,jpeg,gif,svg}", lambda route: route.abort())
        
        page.goto(url)
        page.wait_for_load_state('networkidle')
        
        data = page.evaluate('''() => {
            return {
                title: document.title,
                content: document.body.innerText,
                links: Array.from(document.links).map(link => link.href)
            };
        }''')
        
        browser.close()
        return data

プロキシ連携の実装

Requests + Bright Data

import requests
from itertools import cycle

def requests_with_proxy_rotation(urls, proxy_list):
    """プロキシローテーション付きRequests"""
    proxy_cycle = cycle(proxy_list)
    results = []
    
    for url in urls:
        proxy = next(proxy_cycle)
        proxy_config = {
            'http': f'http://{proxy}',
            'https': f'https://{proxy}'
        }
        
        try:
            response = requests.get(url, proxies=proxy_config, timeout=10)
            results.append(response.text)
        except Exception as e:
            print(f"Error with proxy {proxy}: {e}")
    
    return results

2025年の推奨ランキング

総合評価

1位：Playwright

• 理由：現代的な機能と高性能
• 適用率：新規プロジェクトの70%
• 成長率：年間150%

2位：Requests

• 理由：シンプルさと処理速度
• 適用率：軽量処理の85%
• 特徴：変わらぬ安定性

3位：Selenium

• 理由：豊富な実績とサポート
• 適用率：レガシーシステムの60%
• 傾向：徐々にPlaywrightに移行

技術トレンド

Playwright の優位点

• 自動待機機能
• 並行処理サポート
• ネットワーク制御
• 高度なデバッグ機能

将来性の考慮

• Playwright：積極的な開発継続
• Selenium：安定運用重視
• Requests：シンプルな用途で継続

費用対効果の分析

開発・運用コスト比較

初期開発コスト

• Requests: 低（学習コスト最小）
• Selenium: 中（豊富な資料）
• Playwright: 中（現代的だが新しい）

運用コスト

• Requests: 低（サーバーリソース最小）
• Selenium: 高（ブラウザリソース大）
• Playwright: 中（効率的なリソース使用）

メンテナンスコスト

• Requests: 低（シンプルな構造）
• Selenium: 中（Web標準への追従）
• Playwright: 低（自動更新機能）

ROI 計算例

# コスト効率計算例
def calculate_scraping_roi(tool_type, pages_per_hour, monthly_pages):
    """スクレイピングツールのROI計算"""
    costs = {
        'requests': {'dev': 50, 'server': 20, 'maintenance': 10},
        'selenium': {'dev': 100, 'server': 150, 'maintenance': 50},
        'playwright': {'dev': 80, 'server': 80, 'maintenance': 30}
    }
    
    monthly_cost = sum(costs[tool_type].values())
    efficiency = pages_per_hour * 24 * 30  # 月間処理可能ページ数
    
    if monthly_pages <= efficiency:
        roi = (monthly_pages / efficiency) * 100
        return {'cost': monthly_cost, 'roi': roi}
    else:
        return {'cost': monthly_cost, 'roi': 0, 'error': 'Capacity exceeded'}

よくある質問

Q: JavaScriptが多用されたサイトにはどのツールが最適ですか？ A: Playwrightが最適です。自動待機機能と高速処理により、現代的なWebサイトに対応できます。

Q: 大量データの処理にはどれが良いですか？ A: Requestsが最適です。1秒間に数千リクエストを処理でき、メモリ使用量も最小限です。

Q: 初心者にはどのツールがおすすめですか？ A: Requestsから始めることをお勧めします。学習コストが低く、基本的なスクレイピングを理解できます。

Q: 複雑なフォーム操作が必要な場合は？ A: SeleniumまたはPlaywrightが適しています。フォーム入力、クリック操作等のブラウザ操作が可能です。

Q: プロキシとの連携ではどのツールが優れていますか？ A: すべてのツールでプロキシ連携可能ですが、Requestsが最もシンプルで効率的です。

実装時の注意点

エラーハンドリング

import time
import random

def robust_scraping(url, tool_type='requests', max_retries=3):
    """堅牢なスクレイピング実装"""
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            if tool_type == 'requests':
                response = requests.get(url, timeout=10)
                response.raise_for_status()
                return response.text
            
            elif tool_type == 'playwright':
                with sync_playwright() as p:
                    browser = p.chromium.launch()
                    page = browser.new_page()
                    page.goto(url)
                    content = page.content()
                    browser.close()
                    return content
            
        except Exception as e:
            if attempt < max_retries - 1:
                sleep_time = random.uniform(1, 3) * (attempt + 1)
                time.sleep(sleep_time)
                continue
            else:
                raise e

パフォーマンスモニタリング

import psutil
import time

def monitor_scraping_performance(scraping_function, *args):
    """スクレイピング性能監視"""
    start_time = time.time()
    start_memory = psutil.Process().memory_info().rss / 1024 / 1024  # MB
    
    result = scraping_function(*args)
    
    end_time = time.time()
    end_memory = psutil.Process().memory_info().rss / 1024 / 1024  # MB
    
    metrics = {
        'execution_time': end_time - start_time,
        'memory_usage': end_memory - start_memory,
        'pages_processed': len(result) if isinstance(result, list) else 1
    }
    
    return result, metrics

まとめ

2025年のWebスクレイピングにおいて、適切なツール選択は以下の要素を考慮することが重要です：

選択基準

1. データ量: 大量処理 → Requests
2. サイトの複雑さ: JavaScript多用 → Playwright
3. 学習コスト: 初心者 → Requests
4. 将来性: 新規プロジェクト → Playwright

継続的な技術進歩により、ツールの特性も変化しています。プロキシ品質監視方法と組み合わせることで、より安定したスクレイピングシステムを構築できます。

プロジェクトの要件に応じて最適なツールを選択し、効率的なデータ収集システムを構築しましょう。

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参考情報：