概要

本リポジトリは「Web Data Scraper Project」と名付けられた、フロントエンド（React + Vite）とバックエンド（Node.js + Express）を分離したデータスクレイピングの学習用プロジェクトです。READMEのバッジからNode.js v18以上、React（Vite）、Expressを主要なスタックとしていることが分かり、フロントはVercelへのデプロイが想定されています。コード自体は比較的少数のファイルで構成されており、スクレイピングAPIの基本的なワークフローと、フロントでの結果表示のサンプルを学ぶのに適した構成です。

リポジトリの統計情報

スター数: 4
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 4
コミット数: 24
ファイル数: 4
メインの言語: JavaScript

主な特徴

フロントエンド（React / Vite）とバックエンド（Express）を分離した典型的な構成。
Node.js v18+ をベースとしたサーバーでスクレイピングAPIを提供する想定。
学習・プロトタイプ向けのコンパクトな実装（ファイル数が少ないため理解しやすい）。
フロントはVercelにデプロイ可能な構成を想定（READMEのバッジより）。

技術的なポイント

このプロジェクトは、フロントエンドとバックエンドを明確に分けた「クライアント → API → 外部サイト」型のスクレイピングアーキテクチャを採っています。クライアントは入力（URLや検索条件）を受け取り、Expressで稼働するバックエンドにHTTPリクエストを送信します。バックエンドは受け取った指示に基づいて外部のHTMLを取得し、サーバーサイドでパースしてJSON形式で整形して返す流れが想定されます。READMEのバッジからはNode.js（v18+）に準拠した実装、フロントはReact（Vite）によるモダンな開発体験、Expressを用いた軽量API設計が採用されていることが読み取れます。

スクレイピング実装の技術選択としては、静的HTMLであれば axios や node-fetch 等で取得したHTMLを cheerio でパースするパターンが素直です。JavaScript実行が必要なページに対しては、Puppeteer や Playwright のようなヘッドレスブラウザをバックエンドで用いることで、動的レンダリング後のDOMからデータを抽出できます。実運用を意識する場合は、ターゲットサイトへのアクセス頻度制御（レートリミット）、リトライやタイムアウト設定、IPローテーションやプロキシの導入、User-AgentやRefererの適切な設定といった対策が必要です。

また、CORS設定やAPIの認証（APIキー、トークン）を導入することで、フロントからの不正利用を防ぐことができます。エラーハンドリング面では、レスポンスにエラーメタ情報（ステータス、原因、タイムスタンプ）を含めるとクライアント側でのデバッグが容易になります。テストやCIについては、ユニットテスト（APIルート、パーサ関数）とE2Eテスト（ヘッドレスブラウザを使った統合テスト）を組み合わせると品質が安定します。フロントエンドはViteを利用しているため、開発・ビルドともに高速で、Vercel等にデプロイしやすい点もメリットです。

最後に法的・倫理的観点として、スクレイピング対象のサイトの利用規約やrobots.txtを尊重し、個人情報や利用規約に抵触するデータの取得は避けるべきであることを明記して運用するのが重要です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
README.md: file
backend: dir
frontend: dir

（backend ディレクトリには Express サーバーとスクレイピングロジック、frontend には React と UI 表示のコードが入る想定です）

まとめ

学習やプロトタイプに最適な、シンプルで分かりやすいフロント/バック分離のスクレイピングテンプレートです。

リポジトリ情報：

名前: Data-Scrapper-Project
説明: 説明なし
スター数: 4
言語: JavaScript
URL: https://github.com/Yashbhilare21/Data-Scrapper-Project
オーナー: Yashbhilare21
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/167162588?v=4

READMEの抜粋：

🚀 Web Data Scraper Project

[]

Data Scrapper Project — Webデータスクレイパー