# Web Scraping (Data Science & ML) > BeautifulSoup、requests、HTMLパーシング、XPath、CSSセレクタ、API、ページネーション、ベストプラクティス - 18 面接問題 - Mid-Level - [面接問題: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions.md) ## 1. HTMLコンテンツをパースする前にHTTPリクエストを行うために通常使用されるPythonライブラリはどれですか？ **回答** requestsライブラリは、HTTPリクエストをシンプルかつ直感的に実行するためのPython標準です。明確なAPIでGET、POSTなどのHTTPメソッドを実行できます。BeautifulSoupはHTTPリクエストを行わず、取得後のHTMLをパースするだけです。 ## 2. Web scrapingプロジェクトにおけるBeautifulSoupの主な役割は何ですか？ **回答** BeautifulSoupは、HTMLドキュメントからデータをナビゲート、検索、抽出することを可能にするHTML/XMLパーシングライブラリです。find()やfind_all()などのメソッドを使用して要素を検索しやすくするドキュメントツリーを作成します。HTTPリクエストは行いません。 ## 3. 指定された条件に一致するすべての要素を見つけるBeautifulSoupのメソッドはどれですか？ **回答** find_all()メソッドは、指定された条件（タグ、属性、クラスなど）に一致するすべての要素のリストを返します。find()メソッドは最初に一致した要素のみを返します。select()はCSSセレクタを使用し、select_one()はCSSセレクタで単一の要素を返します。 ## さらに15問利用可能 - requestsでリクエストを行う際にカスタムUser-Agentヘッダーを指定するにはどうすればよいですか？ - ResponseオブジェクトのどのプロパティがHTMLコンテンツをテキストとして返しますか？ 無料で登録: https://sharpskill.dev/ja/login ## その他のData Science & ML面接トピック - [Pythonの基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/python-basics.md): 25問, Junior - [Pythonオブジェクト指向プログラミング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/python-oop.md): 20問, Junior - [Pythonのデータ構造](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/python-data-structures.md): 20問, Junior - [Git の基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/git-fundamentals.md): 18問, Junior - [SQLの基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/sql-basics.md): 20問, Junior - [NumPyの基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/numpy-fundamentals.md): 22問, Junior - [Pandasの基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/pandas-basics.md): 22問, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/jupyter-colab.md): 16問, Junior - [SQL Joinsと高度なクエリ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/sql-joins-advanced.md): 22問, Mid-Level - [Pandas応用](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/pandas-advanced.md): 24問, Mid-Level - [Matplotlib & Seabornによる可視化](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/matplotlib-seaborn.md): 20問, Mid-Level - [Plotlyによるインタラクティブな可視化](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/plotly-interactive.md): 18問, Mid-Level - [記述統計](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/statistics-descriptive.md): 20問, Mid-Level - [推測統計学](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/statistics-inferential.md): 24問, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/bigquery-cloud.md): 18問, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/feature-engineering.md): 22問, Mid-Level - [教師あり機械学習：回帰](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/ml-supervised-regression.md): 24問, Mid-Level - [教師あり機械学習：分類](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/ml-supervised-classification.md): 24問, Mid-Level - [決定木とアンサンブル](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/ml-trees-ensembles.md): 24問, Mid-Level - [教師なしML](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/ml-unsupervised.md): 22問, Mid-Level - [MLパイプラインと検証](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/ml-pipelines-validation.md): 22問, Mid-Level - [時系列と予測](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/time-series-forecasting.md): 22問, Mid-Level - [Deep Learningの基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/deep-learning-fundamentals.md): 24問, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/tensorflow-keras.md): 22問, Senior - [CNN と画像分類](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/cnn-image-classification.md): 24問, Senior - [RNNとシーケンス](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/rnn-sequences.md): 22問, Senior - [TransformersとAttention](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/transformers-attention.md): 24問, Senior - [NLPとHugging Face](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/nlp-huggingface.md): 24問, Senior - [GenAIとLangChain](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/genai-langchain.md): 24問, Senior - [MLOps とデプロイ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-science/interview-questions/mlops-deployment.md): 24問, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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