Teknologian jakaminen

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Python-indeksointirobotti: kattava analyysi Scrapy-kehyksestä

I. Johdanto

Nykypäivän Internetin aikakaudella data on yksi tärkeimmistä resursseista. Näiden tietojen saamiseksi meidän on usein kirjoitettava indeksointirobotteja, jotka indeksoivat tietoja eri verkkosivustoilta. Pythonilla on tehokkaana ohjelmointikielenä monia työkaluja ja kirjastoja web-indeksointiin. sisään,Scrapy on tehokas ja joustava avoimen lähdekoodin indeksointikehys, joka tarjoaa tehokkaan tavan indeksoida verkkosivustoja ja poimia tarvittavat tiedot. Tässä artikkelissa perehdytään Scrapy-kehyksen ydinkonsepteihin, käyttöön ja edistyneisiin tekniikoihin, jotta voit paremmin ymmärtää ja soveltaa Scrapya Web-indeksointirobottien kehittämiseen.

2. Johdatus Scrapy-kehykseen

2.1 Scrapy-kehyksen edut

Scrapy-kehyksellä on seuraavat edut:

• Asynkroninen käsittely: Scrapy käyttää Twisted asynchronous network -kirjastoa, joka pystyy käsittelemään useita verkkosivupyyntöjä samanaikaisesti ja parantamaan indeksointinopeutta.
• väliohjelmistojärjestelmä: Scrapy tarjoaa monipuolisen väliohjelmistojärjestelmän, jonka avulla käyttäjät voivat mukauttaa pyyntöjen ja vastausten käsittelyprosessia.
• dataputki: Scrapyn dataliukuhihna voi helposti käsitellä indeksoituja tietoja ja tukee useita tulostusmuotoja (kuten JSON, CSV jne.).
• Sisäänrakennettu valitsin: Scrapyssa on sisäänrakennetut tehokkaat valitsimet, jotka voivat helposti poimia tietoja verkkosivuilta.
• Skaalautuvuus: Scrapy voidaan räätälöidä erityistarpeisiin kirjoittamalla mukautettuja väliohjelmistoja, laajennuksia ja putkia.

2.2 Scrapy-kehyksen peruskomponentit

Scrapy-kehys koostuu pääasiassa seuraavista osista:

• Hämähäkki: Hämähäkit ovat käyttäjän kirjoittamia luokkia, jotka määrittävät, kuinka verkkosivusto (tai verkkosivustoryhmä) indeksoidaan ja tietoja poimitaan verkkosivuilta.
• Tuote: Kohde on sanakirjaa muistuttava säilö indeksoitujen tietojen tallentamiseen.
• Pyyntö:Request-objekti edustaa odottavaa HTTP-pyyntöä.
• Vastaus:Response-objekti edustaa HTTP-vastausta, mukaan lukien palvelimen palauttamat tiedot.
• Valitsin:Selectoria käytetään tietojen poimimiseen verkkosisällöstä, kuten BeautifulSoup.
• Tuote Pipeline: Item Pipeline vastaa indeksoitujen tietojen käsittelystä ja voi suorittaa toimintoja, kuten puhdistusta, vahvistusta ja tallennusta.
• Downloader Middlewares: Downloader Middlewarea käytetään käsittelemään pyyntöjä ja vastauksia latausprosessin aikana.
• Spider Middlewares: Spider Middleware -ohjelmistoja käytetään Spiderin luomien kohteiden ja pyyntöjen käsittelyyn.

3. Scrapy-kehyksen käyttö

3.1 Asenna Scrapy

Ensin meidän on asennettava Scrapy-kehys. Se voidaan asentaa pip-komennolla:

 
 
bash复制代码运行
 
pip install scrapy

3.2 Luo uusi Scrapy-projekti

Jotta voit aloittaa Scrapy-kehyksen käytön, sinun on ensin luotava uusi Scrapy-projekti. Avaa pääte, siirry hakemistoon, johon haluat luoda projektin, ja suorita seuraava komento:

scrapy startproject myproject

Tämä luo tiedoston nimeltämyprojectUusi projekti ja luo siihen perustiedosto- ja hakemistorakenne.

3.3 Kirjoita yksinkertainen hämähäkki

Seuraavaksi kirjoitamme yksinkertaisen Spiderin verkkosivuston indeksoimiseksi. Syötä ensin projektihakemisto:

cd myproject

Luo sitten uusi Spider seuraavalla komennolla:

scrapy genspider example_spider example.com

Tämä tulee mukaanmyproject/spidersHakemisto luo tiedoston nimeltäexample_spider.py asiakirja. Avaa tiedosto ja näet yksinkertaisen hämähäkkimallin:

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

Nyt voimme muokataparse Menetelmä tietojen poimimiseksi verkkosivuilta. Oletetaan esimerkiksi, että haluamme poimia kaikkien otsikkotunnisteiden tekstit:

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 Juokseva hämähäkki

Suorita juuri luotuHämähäkki, voit suorittaa seuraavan komennon projektihakemistossa:

 
scrapy crawl example_spider

Tämä käynnistää Spiderin ja alkaa indeksoida verkkosivustoa. Indeksoidut tiedot tulostetaan konsoliin sanakirjan muodossa.

4. Kehittyneet tekniikat ja parhaat käytännöt

4.1 Käytä väliohjelmistoa pyyntöjen ja vastausten käsittelyyn

Scrapyn väliohjelmistojärjestelmän avulla voimme suorittaa mukautetun logiikan ennen pyynnön lähettämistä ja vastauksen vastaanottamisen jälkeen. Voimme esimerkiksi käyttää väliohjelmistoa uudelleenohjausten käsittelemiseen, User-Agentin asettamiseen tai evästeiden käsittelyyn jne.Luo väliohjelmisto vain perimälläscrapy.downloadermiddlewares.DownloaderMiddlewareluokkaan ja toteuttaa vastaavat menetelmät.

4.2 Käytä Item Pipeline -ohjelmaa tietojen käsittelemiseen

ScrapyTuote Pipeline Antaa meille mahdollisuuden käsitellä tietoja edelleen sen jälkeen, kun Spider on poiminut ne.Voimme käyttää esimerkiksiPutkilinja Tietojen puhdistamiseen, tarkistamiseen, tietojen tallentamiseen tietokantaan tai lähettämiseen muihin palveluihin jne.Luodaksesi aPutkilinja, vain periiscrapy.exporters.BaseItemExporterluokkaan ja toteuttaa vastaavat menetelmät.

4.3 Käytä Crawleran välityspalvelinpoolia nimettömään indeksointiin

Jos sinun on suoritettava laajamittainen anonyymi indeksointi, harkitse Crawlera-välityspalvelimen käyttöä. Crawlera tarjoaa hajautetun välityspalvelimen verkon, jonka avulla voit piilottaa todellisen IP-osoitteesi ja ohittaa verkkosivuston indeksoinnin estomekanismin.Jos haluat käyttää Crawlera-välityspalvelinpoolia Scrapy-projektissa, lisää vainsettings.pyLisää tiedostoon seuraavat asetukset:

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

Muista vaihtaayour_api_keyAPI-avain, joka on rekisteröity sinulle Crawleran verkkosivustolla.

5. Yhteenveto

Tässä artikkelissa esitellään lyhyesti Python-indeksointirobottikehyksen Scrapy peruskäsitteet, käyttö ja edistyneet tekniikat. Oppimalla Scrapyn voit kehittää indeksointirobotteja tehokkaammin ja napata tarvittavat tiedot helposti eri verkkosivustoilta. Toivon, että tämä artikkeli auttaa sinua ymmärtämään ja soveltamaan Scrapy-kehystä paremmin saavuttaaksesi suuremman menestyksen verkkoindeksoinnin alalla.