このガイドでは、ジョージア州アトランタの弁護士に焦点を当て、Python を使用して法律 Web サイトから弁護士データを収集する方法を説明します。この情報は、弁護士を探したり、法律事務所を調べたり、近くの弁護士に関するデータをまとめたりしたい人にとって貴重です。人気の Python ライブラリを使用して、アトランタ地域の弁護士に関する情報を収集するのに役立つ強力なスクレイパーを作成します。

前提条件
始める前に、以下がインストールされていることを確認してください:

• Python 3.x
• pip (Python パッケージ インストーラー)

次のライブラリをインストールする必要があります:

pip install requests lxml csv

スクレーパーのセットアップ
まず、必要なライブラリをインポートし、ヘッダーと Cookie を設定しましょう:

from lxml import html
import os
import csv
import requests
cookies = {
 ‘OptanonAlertBoxClosed’: ‘2024–08–29T14:38:29.268Z’,
 ‘_ga’: ‘GA1.2.1382693123.1724942310’,
 ‘_gid’: ‘GA1.2.373246331.1724942310’,
 ‘_gat’: ‘1’,
 ‘OptanonConsent’: ‘isIABGlobal=false&datestamp=Fri Aug 30 2024 00:17:14 GMT+0600 (Bangladesh Standard Time)&version=5.9.0&landingPath=NotLandingPage&groups=0_106263:1,0_116595:1,0_104533:1,101:1,1:1,0_116597:1,103:1,104:1,102:1,3:1,0_104532:1,2:1,4:1&AwaitingReconsent=false’,
 ‘_ga_JHNLZ3FY7V’: ‘GS1.2.1724954588.3.1.1724955436.0.0.0’,
}
headers = {
 ‘accept’: ‘text/html,application/xhtml xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7’,
 ‘accept-language’: ‘en-US,en;q=0.9,bn;q=0.8’,
 ‘cache-control’: ‘no-cache’,
 ‘dnt’: ‘1’,
 ‘pragma’: ‘no-cache’,
 ‘sec-ch-ua’: ‘“Chromium”;v=”128", “Not;A=Brand”;v=”24", “Google Chrome”;v=”128"’,
 ‘sec-ch-ua-mobile’: ‘?0’,
 ‘sec-ch-ua-platform’: ‘“Windows”’,
 ‘sec-fetch-dest’: ‘document’,
 ‘sec-fetch-mode’: ‘navigate’,
 ‘sec-fetch-site’: ‘cross-site’,
 ‘sec-fetch-user’: ‘?1’,
 ‘upgrade-insecure-requests’: ‘1’,
 ‘user-agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/128.0.0.0 Safari/537.36’,
}

リクエストを行う
次に、Web サイトにリクエストを送信して弁護士データを取得しましょう:

response = requests.get(
 ‘https://www.kslaw.com/people?capability_id=&locale=en&office_id=1&page=1&per_page=400&q=&school_id=&starts_with=&title_id',
 cookies=cookies,
 headers=headers,
)

HTML の解析
lxml を使用して HTML コンテンツを解析します:

webp = html.fromstring(response.content)
all_people_elems = webp.xpath(“//*[@id=’people_grid’]/div[@class=’person’]”)

データをCSVに保存
スクレイピングしたデータを CSV ファイルに保存する関数を作成しましょう:

def save_csv(filename, data_list, isFirst=False, removeAtStarting=True):
 “””Save data to csv file”””
 if isFirst:
 if os.path.isfile(filename):
 if removeAtStarting:
 os.remove(filename)
 else:
 pass
with open(f’{filename}’, “a”, newline=’’, encoding=’utf-8-sig’) as fp:
 wr = csv.writer(fp, dialect=’excel’)
 wr.writerow(data_list)
# Initialize the CSV file
people_file = f”kslaw_people.csv”
save_csv(people_file, [‘URL’, ‘Name’, ‘Status’, ‘Fax’, ‘Telephone’, ‘Email’, ‘Address’], isFirst=True)

弁護士データを抽出しています
次に、弁護士要素をループして、関連情報を抽出しましょう:

for each_people in all_people_elems:
 name = each_people.xpath(“.//h2/a/text()”)[0]
 href = each_people.xpath(“.//h2/a/@href”)[0]
 full_url = f”https://www.kslaw.com{href}" if href else “URL not found”
 status = each_people.xpath(“.//p/text()”)[0].strip()
 fax = ‘ — ‘
 address = ‘ — ‘
# Extract the Atlanta telephone number
 phone_numbers = each_people.xpath(“.//p[@class=’contacts’]/a[starts-with(@href, ‘tel:’)]/text()”)
 phone_numbers = [phone.strip() for phone in phone_numbers]
 phone_numbers_str = ‘, ‘.join(phone_numbers) if phone_numbers else “Phone numbers not found”
# Extract the email address
 email = each_people.xpath(“.//p[@class=’contacts’]/a[contains(@href, ‘mailto:’)]/text()”)
 email = email[0].strip() if email else “Email not found”
data_list = [full_url, name, status, fax, phone_numbers_str, email, address]
 save_csv(people_file, data_list)
 print(data_list)

結論
この Python スクリプトを使用すると、ジョージア州アトランタの弁護士に焦点を当てた、特定の法律 Web サイトから弁護士データを収集できます。このスクリプトを実行すると、法律事務所のリストをすばやく作成し、近くの弁護士を見つけることができます。このデータは、アトランタの弁護士とつながりを持ちたい人や、アトランタの法的状況について調査したい人にとって非常に貴重です。

このデータは、ウェブサイトの利用規約および関連法に従って責任を持って使用することを忘れないでください。データを収集している個人のプライバシーを常に尊重してください。

弁護士を探したり法律事務所を調べたりしたい人にとって、この収集されたデータは出発点となります。ただし、レビューを読んだり、弁護士会の記録を確認したり、弁護士に個人的に連絡して、弁護士があなたの法的ニーズに適切であるかどうかを確認したりするなど、追加の調査でこの情報を補足することが重要です。

Python と Web スクレイピング技術を活用することで、ジョージア州アトランタの弁護士に関する情報を効率的に収集でき、法的代理人を見つけたり、法律分野で市場調査を実施したりするプロセスを合理化できます。

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