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Python-Webcrawler: umfassende Analyse des Scrapy-Frameworks

I. Einleitung

Im heutigen Internetzeitalter sind Daten eine der wichtigsten Ressourcen. Um diese Daten zu erhalten, müssen wir häufig Webcrawler schreiben, um Informationen von verschiedenen Websites zu crawlen. Python verfügt als leistungsstarke Programmiersprache über viele Tools und Bibliotheken für das Web-Crawling. In,Schabracke ist ein leistungsstarkes und flexibles Open-Source-Webcrawler-Framework, das eine effiziente Möglichkeit zum Crawlen von Websites und zum Extrahieren der erforderlichen Daten bietet. Dieser Artikel befasst sich mit den Kernkonzepten, der Verwendung und den erweiterten Techniken des Scrapy-Frameworks, um Ihnen zu helfen, Scrapy besser zu verstehen und für die Webcrawler-Entwicklung anzuwenden.

2. Einführung in das Scrapy-Framework

2.1 Vorteile des Scrapy-Frameworks

Das Scrapy-Framework bietet folgende Vorteile:

• Asynchrone Verarbeitung: Scrapy verwendet die asynchrone Netzwerkbibliothek Twisted, die mehrere Webseitenanforderungen gleichzeitig verarbeiten und die Crawling-Geschwindigkeit verbessern kann.
• Middleware-System: Scrapy bietet ein umfangreiches Middleware-System, mit dem Benutzer den Prozess der Verarbeitung von Anfragen und Antworten anpassen können.
• Datenpipeline: Die Datenpipeline von Scrapy kann gecrawlte Daten problemlos verarbeiten und unterstützt mehrere Ausgabeformate (wie JSON, CSV usw.).
• Eingebauter Wahlschalter: Scrapy verfügt über integrierte leistungsstarke Selektoren, mit denen Daten problemlos aus Webseiten extrahiert werden können.
• Skalierbarkeit: Scrapy kann durch das Schreiben benutzerdefinierter Middleware, Erweiterungen und Pipelines an spezifische Anforderungen angepasst werden.

2.2 Grundkomponenten des Scrapy-Frameworks

Das Scrapy-Framework besteht hauptsächlich aus den folgenden Komponenten:

• Spinne: Spiders sind vom Benutzer geschriebene Klassen, die definieren, wie eine Website (oder eine Gruppe von Websites) gecrawlt und Daten aus Webseiten extrahiert werden.
• Artikel: Element ist ein Container zum Speichern gecrawlter Daten, ähnlich einem Wörterbuch.
• Anfrage:Das Request-Objekt stellt eine ausstehende HTTP-Anfrage dar.
• AntwortDas :Response-Objekt stellt eine HTTP-Antwort dar, einschließlich der vom Server zurückgegebenen Daten.
• Wähler:Selector wird zum Extrahieren von Daten aus Webinhalten verwendet, ähnlich wie BeautifulSoup.
• Artikel-Pipeline: Item Pipeline ist für die Verarbeitung der gecrawlten Daten verantwortlich und kann Vorgänge wie Bereinigung, Überprüfung und Speicherung durchführen.
• Downloader-Middlewares: Downloader-Middlewares werden verwendet, um Anfragen und Antworten während des Download-Vorgangs zu verarbeiten.
• Spider-Middleware: Spider Middlewares werden verwendet, um von Spider generierte Elemente und Anforderungen zu verarbeiten.

3. Verwendung des Scrapy-Frameworks

3.1 Scrapy installieren

Zuerst müssen wir das Scrapy-Framework installieren. Es kann mit dem pip-Befehl installiert werden:

 
 
bash复制代码运行
 
pip install scrapy

3.2 Erstellen Sie ein neues Scrapy-Projekt

Um das Scrapy-Framework verwenden zu können, müssen Sie zunächst ein neues Scrapy-Projekt erstellen. Öffnen Sie ein Terminal, gehen Sie in das Verzeichnis, in dem Sie das Projekt erstellen möchten, und führen Sie den folgenden Befehl aus:

scrapy startproject myproject

Dadurch wird eine Datei mit dem Namen erstelltmyprojectErstellen Sie ein neues Projekt und generieren Sie darin eine grundlegende Datei- und Verzeichnisstruktur.

3.3 Schreiben Sie einen einfachen Spider

Als Nächstes schreiben wir einen einfachen Spider zum Crawlen einer Website. Geben Sie zunächst das Projektverzeichnis ein:

cd myproject

Erstellen Sie dann mit dem folgenden Befehl einen neuen Spider:

scrapy genspider example_spider example.com

Das wird drin seinmyproject/spidersDas Verzeichnis generiert eine Datei mit dem Namenexample_spider.py dokumentieren. Öffnen Sie die Datei und Sie sehen eine einfache Spider-Vorlage:

import scrapy
 
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example_spider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com/']
 
    def parse(self, response):
        # 提取数据的代码在这里编写
        pass

Jetzt können wir bearbeitenparse Methode zum Extrahieren von Daten aus Webseiten. Nehmen wir zum Beispiel an, wir möchten den Text aller Title-Tags extrahieren:

import scrapy
 
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example_spider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com/']
 
    def parse(self, response):
        titles = response.css('title::text').getall()
        for title in titles:
            yield {'title': title}

3.4 Running Spider

Um das gerade erstellte auszuführenSpinnekönnen Sie im Projektverzeichnis den folgenden Befehl ausführen:

 
scrapy crawl example_spider

Dadurch wird Spider gestartet und mit dem Crawlen der Website begonnen. Die gecrawlten Daten werden in Form eines Wörterbuchs auf der Konsole ausgegeben.

4. Fortgeschrittene Techniken und Best Practices

4.1 Verwenden Sie Middleware, um Anfragen und Antworten zu verarbeiten

Das Middleware-System von Scrapy ermöglicht es uns, benutzerdefinierte Logik auszuführen, bevor eine Anfrage gesendet und nachdem eine Antwort empfangen wird. Beispielsweise können wir Middleware verwenden, um Weiterleitungen abzuwickeln, User-Agents festzulegen oder Cookies zu verarbeiten usw.Um eine Middleware zu erstellen, erben Sie einfach vonscrapy.downloadermiddlewares.DownloaderMiddlewareKlasse und implementieren Sie die entsprechenden Methoden.

4.2 Verwenden Sie die Item-Pipeline, um Daten zu verarbeiten

ScrapyArtikel-Pipeline Ermöglicht uns die weitere Verarbeitung der Daten, nachdem sie von Spider extrahiert wurden.Zum Beispiel können wir verwendenPipeline Zum Bereinigen von Daten, Überprüfen von Daten, Speichern von Daten in der Datenbank oder Senden an andere Dienste usw.Um eine zu erstellenPipeline, einfach erbenscrapy.exporters.BaseItemExporterKlasse und implementieren Sie die entsprechenden Methoden.

4.3 Verwenden Sie den Crawlera-Proxy-Pool für anonymes Crawling

Wenn Sie umfangreiches anonymes Crawlen durchführen müssen, sollten Sie die Verwendung des Crawlera-Proxy-Pools in Betracht ziehen. Crawlera bietet ein verteiltes Proxy-Netzwerk, das Ihnen dabei helfen kann, Ihre echte IP-Adresse zu verbergen und den Anti-Crawling-Mechanismus der Website zu umgehen.Um den Crawlera-Proxy-Pool in einem Scrapy-Projekt zu verwenden, fügen Sie ihn einfach hinzusettings.pyFügen Sie der Datei die folgende Konfiguration hinzu:

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy_crawlera.CrawleraMiddleware': 610,
}
CRAWLERA_ENABLED = True
CRAWLERA_APIKEY = 'your_api_key'

Bitte unbedingt austauschenyour_api_keyDer für Sie auf der Crawlera-Website registrierte API-Schlüssel.

5. Zusammenfassung

In diesem Artikel werden die grundlegenden Konzepte, die Verwendung und die erweiterten Techniken des Python-Webcrawler-Frameworks Scrapy kurz vorgestellt. Durch das Erlernen von Scrapy können Sie Webcrawler effizienter entwickeln und einfacher die erforderlichen Daten von verschiedenen Websites abrufen. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen, das Scrapy-Framework besser zu verstehen und anzuwenden, um im Bereich Web-Crawling größere Erfolge zu erzielen.