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Crawler Web Python : analyse complète du framework Scrapy

Introduction

À l’ère d’Internet d’aujourd’hui, les données constituent l’une des ressources les plus importantes. Afin d'obtenir ces données, nous devons souvent écrire des robots d'exploration Web pour explorer les informations de divers sites Web. Python, en tant que langage de programmation puissant, dispose de nombreux outils et bibliothèques pour l'exploration du Web. dans,Scrapy est un framework d'exploration de sites Web open source puissant et flexible qui fournit un moyen efficace d'explorer des sites Web et d'extraire les données requises. Cet article approfondira les concepts de base, l'utilisation et les techniques avancées du framework Scrapy pour vous aider à mieux comprendre et appliquer Scrapy pour le développement de robots d'exploration Web.

2. Introduction au framework Scrapy

2.1 Avantages du framework Scrapy

Le framework Scrapy présente les avantages suivants :

• Traitement asynchrone: Scrapy utilise la bibliothèque réseau asynchrone Twisted, qui peut gérer plusieurs requêtes de pages Web en même temps et améliorer la vitesse d'exploration.
• système middleware: Scrapy fournit un système middleware riche qui permet aux utilisateurs de personnaliser le processus de traitement des demandes et des réponses.
• pipeline de données: Le pipeline de données de Scrapy peut facilement traiter les données analysées et prend en charge plusieurs formats de sortie (tels que JSON, CSV, etc.).
• Sélecteur intégré: Scrapy dispose de puissants sélecteurs intégrés qui peuvent facilement extraire des données des pages Web.
• Évolutivité: Scrapy peut être adapté à des besoins spécifiques en écrivant un middleware, des extensions et des pipelines personnalisés.

2.2 Composants de base du framework Scrapy

Le framework Scrapy se compose principalement des composants suivants :

• Araignée: Les Spiders sont des classes écrites par l'utilisateur qui définissent comment explorer un site Web (ou un groupe de sites Web) et extraire des données de pages Web.
• Article: L'élément est un conteneur permettant de sauvegarder les données analysées, semblable à un dictionnaire.
• Demande:L'objet Request représente une requête HTTP en attente.
• RéponseL'objet :Response représente une réponse HTTP, y compris les données renvoyées par le serveur.
• Sélecteur:Selector est utilisé pour extraire des données du contenu Web, similaire à BeautifulSoup.
• Pipeline d'articles: Item Pipeline est responsable du traitement des données analysées et peut effectuer des opérations telles que le nettoyage, la vérification et le stockage.
• Middlewares de téléchargement: Les middlewares de téléchargement sont utilisés pour gérer les demandes et les réponses pendant le processus de téléchargement.
• Intergiciels Spider: Les middlewares Spider sont utilisés pour traiter les éléments et les requêtes générés par Spider.

3. Utilisation du framework Scrapy

3.1 Installer Scrapy

Tout d’abord, nous devons installer le framework Scrapy. Il peut être installé à l'aide de la commande pip :

 
 
bash复制代码运行
 
pip install scrapy

3.2 Créer un nouveau projet Scrapy

Pour commencer à utiliser le framework Scrapy, vous devez d'abord créer un nouveau projet Scrapy. Ouvrez un terminal, accédez au répertoire dans lequel vous souhaitez créer le projet et exécutez la commande suivante :

scrapy startproject myproject

Cela créera un fichier appelémyprojectUn nouveau projet et y générer une structure de base de fichiers et de répertoires.

3.3 Écrire une araignée simple

Ensuite, nous allons écrire un simple Spider pour explorer un site Web. Tout d'abord, entrez dans le répertoire du projet :

cd myproject

Ensuite, créez un nouveau Spider à l'aide de la commande suivante :

scrapy genspider example_spider example.com

Ce sera dansmyproject/spidersLe répertoire génère un fichier nomméexample_spider.py document. Ouvrez le fichier et vous verrez un simple modèle d'araignée :

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

Maintenant nous pouvons éditerparse Méthode pour extraire des données de pages Web. Par exemple, disons que nous souhaitons extraire le texte de toutes les balises de titre :

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 Araignée en marche

Pour exécuter le fichier qui vient d'être crééAraignée, vous pouvez exécuter la commande suivante dans le répertoire du projet :

 
scrapy crawl example_spider

Cela lancera Spider et commencera à explorer le site Web. Les données explorées seront imprimées sur la console sous la forme d'un dictionnaire.

4. Techniques avancées et meilleures pratiques

4.1 Utiliser un middleware pour traiter les demandes et les réponses

Le système middleware de Scrapy nous permet d'exécuter une logique personnalisée avant l'envoi d'une requête et après la réception d'une réponse. Par exemple, nous pouvons utiliser un middleware pour gérer les redirections, définir un User-Agent ou gérer les Cookies, etc.Pour créer un middleware, il suffit d'hériter descrapy.downloadermiddlewares.DownloaderMiddlewareclasse et implémenter les méthodes correspondantes.

4.2 Utiliser Item Pipeline pour traiter les données

ScrapyPipeline d'articles Nous permet de traiter davantage les données après leur extraction par Spider.Par exemple, nous pouvons utiliserPipeline Pour nettoyer les données, vérifier les données, stocker les données dans une base de données ou les envoyer à d'autres services, etc.Créer unPipeline, hérite simplementscrapy.exporters.BaseItemExporterclasse et implémenter les méthodes correspondantes.

4.3 Utiliser le pool de proxy Crawlera pour l'exploration anonyme

Si vous devez effectuer une analyse anonyme à grande échelle, envisagez d'utiliser le pool de proxy Crawlera. Crawlera fournit un réseau proxy distribué qui peut vous aider à masquer votre véritable adresse IP et à contourner le mécanisme anti-exploration du site Web.Pour utiliser le pool de proxy Crawlera dans un projet Scrapy, ajoutez simplementsettings.pyAjoutez la configuration suivante au fichier :

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

Veuillez vous assurer de remplaceryour_api_keyLa clé API enregistrée pour vous sur le site Crawlera.

5. Résumé

Cet article présente brièvement les concepts de base, l'utilisation et les techniques avancées du framework de robot d'exploration Web Python Scrapy. En apprenant Scrapy, vous pouvez développer des robots d'exploration Web plus efficacement et récupérer facilement les données requises sur divers sites Web. J'espère que cet article pourra vous aider à mieux comprendre et appliquer le framework Scrapy pour obtenir plus de succès dans le domaine de l'exploration Web.