Gree Scraper
Spider read gree.jp in 1.2 s without a browser and returned 705 lines of clean markdown.
TrackA 13:15 ~ 13:45 レガシーなGoogle App Engine + Python2環境のAWS Fargate + Ruby on Railsへの移行 #Google App Engine #AWS Fargate #Embulk #Ruby on Rails 木村 洋太 ソフトウェアエンジニア 登壇資料 動画TrackC 13:15 ~ 13:45 全社総会における「REALITY Spaces」の活用と、Addressableを用いたコンテンツ配信技術について #Unity #コンテンツ配信 #Addressable 横内 優作 エンジニアマネージャー 古屋 研太 Unityエンジニア 登壇資料 動画TrackA 14:00 ~ 14:30 MAUが1年で292%に成長した「aumoのおでかけ比較サイト」における取り組み #Nuxt.js #Rails #コード移行 #ページキャッシュ #Nginx 関谷 恒甫 ソフトウェアエンジニア 栗本 拓弥 ソフトウェアエンジニア 登壇資料 動画TrackB 14:00 ~ 14:30 スケーラビリティとコスト管理 Google Cloud Spanner 費用最適化の取り組み #GCP #Spanner 結城 慎一郎 バックエンドエンジニア 登壇資料 動画TrackC 14:00 ~ 14:30 アプリ「REALITY」の12言語対応プロセスの仕組みと品質向上の取り組み #REALITY #Localize #Global #多言語対応 #ローカライゼーション #iOS #Android ＬＯＫＮＩＹＯＭ ＣＨＡＴＣＨＡＩ iOSアプリエンジニア 登壇資料 動画TrackA 14:45 ~ 15:15 オンプレ&Azureハイブリッド仮想基盤、Azure Stack HCI構築と既存基盤からの仮想マシン移行 #AzureStackHCI 新澤 千明 基盤エンジニア 登壇資料 動画TrackB 14:45 ~ 15:15 Unity,PHP+Jenkins+GAS 多言語対応を意識させない開発を目指したシステム構築 #Localize #Language 篠原 功 基盤エンジニア 登壇資料 動画TrackA 15:30 ~ 15:45 目指すは自分専用アシスタント！？~社内向けAIチャットボットの開発とその展望~ #AzureOpenAI #生成AI 萩原 勝 エンジニア 登壇資料 動画TrackA 16:00 ~ 16:30 「REALITY」・「DADAN」におけるデータ分析基盤の運用事例 #GCP #DataAnalyticsPlatform 熱田 慶人 データエンジニア 登壇資料 動画TrackB 16:00 ~ 16:30 「ヘブンバーンズレッド」の大規模アップデートにおける国内及び翻訳QAの取り組み #QA #LQA #翻訳QA #ソフトウェアテスト 勅使川原 大輔 QAエンジニア 瀬谷 涼太 QAエンジニア 登壇資料 動画TrackC 16:00 ~ 16:30 Robloxでの開発半年間 参入から運用まで #Roblox 内田 素貴 ソフトウェアエンジニア 登壇資料 動画TrackA 16:45 ~ 17:15 SSH から Teleport へ #Security #Teleport #SSH #証跡管理 吉浜 丈広 インフラエンジニア・セキュリティエンジニア 登壇資料 動画TrackB 16:45 ~ 17:15 AWSのEKS環境でログ機能を構築/リリースしたお話 #gent #game #AWS #log 菅澤 要平 エンジニアマネージャー 登壇資料 動画TrackC 16:45 ~ 17:15 REALITYアプリのメンテナンスなしでの機能リリースを実現する、Istio導入とB/Gデプロイ実現の取り組み #REALITY #GKE #GCP #ArgoCD #サービスメッシュ 小田 大輔 ソフトウェアエンジニア 登壇資料 動画TrackA 17:30 ~ 18:00 Flutterオープンソースプロジェクト・Patapataの紹介 #Flutter #オープンソース #アプリケーション開発 #フレームワーク 山田 幸司 クライアントエンジニア 薩間 俊彰 クライアントエンジニア 登壇資料 動画The same call, in code.
The capture above came back as markdown. These examples add a key, so you get browser rendering, proxies, and concurrency on gree.jp.
import { SpiderBrowser } from "spider-browser";
const spider = new SpiderBrowser({
apiKey: process.env.SPIDER_API_KEY!,
});
await spider.connect();
const page = spider.page!;
await page.goto("https://gree.jp");
// No selectors, no schema. Spider reads the page and names the fields.
const data = await page.scrape();
console.log(data);
await spider.close();import { Spider } from "@spider-cloud/spider-client";
const spider = new Spider({ apiKey: process.env.SPIDER_API_KEY! });
const result = await spider.scrapeUrl("https://www.gree.jp", {
return_format: "markdown",
});
console.log(result);Ready for volume? Get an API key →
Fields you can pull.
Spider names these from the page. The capture above came back as markdown; the same
call with return_format: "json" returns them as keys.
What gree.jp costs to scrape.
The capture above cost $0.000723 to fetch. Pricing is $1 per GB of pre-transformation bandwidth plus $0.001 per CPU minute, so a page like this one lands at a fraction of a cent. Failed requests are billed at $0.
- Free balance on signup
- No card required to test
- Balance never expires
Run it keyless, no account
More International scrapers.
Mercado Libre Scraper
Extract product listings, seller ratings, pricing in local currencies, and shipping data from Mercado Libre.
Rakuten Scraper
Extract product listings, store ratings, cashback offers, and pricing data from Rakuten Japan marketplace.
Flipkart Scraper
Extract product listings, seller data, pricing in INR, and delivery estimates from Flipkart India store.
Start scraping gree.jp.
You already have the call. A key raises the rate limit and turns on browser rendering, proxies, and concurrency. Balance never expires, and top-ups go through secure checkout.