Berbagi teknologi

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Perayap web Python: analisis komprehensif kerangka Scrapy

I. Pendahuluan

Di era Internet saat ini, data adalah salah satu sumber daya terpenting. Untuk mendapatkan data ini, kita sering kali perlu menulis web crawler untuk merayapi informasi dari berbagai situs web. Python, sebagai bahasa pemrograman yang kuat, memiliki banyak alat dan perpustakaan untuk perayapan web. di dalam,Kotor adalah kerangka perayap web sumber terbuka yang kuat dan fleksibel yang menyediakan cara efisien untuk merayapi situs web dan mengekstrak data yang diperlukan. Artikel ini akan mempelajari konsep inti, penggunaan, dan teknik lanjutan kerangka Scrapy untuk membantu Anda lebih memahami dan menerapkan Scrapy untuk pengembangan perayap web.

2. Pengantar kerangka Scrapy

2.1 Keuntungan kerangka Scrapy

Kerangka kerja Scrapy memiliki keuntungan sebagai berikut:

• Pemrosesan asinkron: Scrapy menggunakan perpustakaan jaringan asinkron Twisted, yang dapat menangani beberapa permintaan halaman web secara bersamaan dan meningkatkan kecepatan perayapan.
• sistem perantara: Scrapy menyediakan sistem middleware kaya yang memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan proses pemrosesan permintaan dan tanggapan.
• saluran data: Saluran data Scrapy dapat dengan mudah memproses data yang dirayapi dan mendukung berbagai format keluaran (seperti JSON, CSV, dll.).
• Pemilih bawaan: Scrapy memiliki penyeleksi kuat bawaan yang dapat dengan mudah mengekstrak data dari halaman web.
• Skalabilitas: Scrapy dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik dengan menulis middleware khusus, ekstensi, dan saluran pipa.

2.2 Komponen dasar kerangka Scrapy

Kerangka kerja Scrapy terutama terdiri dari komponen-komponen berikut:

• laba-laba: Spider adalah kelas yang ditulis pengguna yang menentukan cara merayapi situs web (atau sekelompok situs web) dan mengekstrak data dari halaman web.
• Barang: Item adalah wadah untuk menyimpan data yang dirayapi, mirip dengan kamus.
• Meminta:Objek Permintaan mewakili permintaan HTTP yang tertunda.
• Tanggapan:Objek respons mewakili respons HTTP, termasuk data yang dikembalikan oleh server.
• Pemilih:Selector digunakan untuk mengekstrak data dari konten web, mirip dengan BeautifulSoup.
• Pipa Barang: Item Pipeline bertanggung jawab untuk memproses data yang dirayapi dan dapat melakukan operasi seperti pembersihan, verifikasi, dan penyimpanan.
• Middleware Pengunduh: Downloader Middlewares digunakan untuk menangani permintaan dan tanggapan selama proses pengunduhan.
• Peranti Lunak Laba-laba: Spider Middlewares digunakan untuk memproses item dan permintaan yang dihasilkan oleh Spider.

3. Penggunaan kerangka Scrapy

3.1 Instal Scrapy

Pertama, kita perlu menginstal kerangka Scrapy. Itu dapat diinstal menggunakan perintah pip:

 
 
bash复制代码运行
 
pip install scrapy

3.2 Buat proyek Scrapy baru

Untuk mulai menggunakan kerangka Scrapy, Anda harus membuat proyek Scrapy baru terlebih dahulu. Buka terminal, buka direktori tempat Anda ingin membuat proyek, dan jalankan perintah berikut:

scrapy startproject myproject

Ini akan membuat file bernamamyprojectSebuah proyek baru dan menghasilkan beberapa struktur file dan direktori dasar di dalamnya.

3.3 Tulis Spider sederhana

Selanjutnya, kita akan menulis Spider sederhana untuk merayapi sebuah situs web. Pertama, masuk ke direktori proyek:

cd myproject

Kemudian, buat Spider baru menggunakan perintah berikut:

scrapy genspider example_spider example.com

Ini akan masukmyproject/spidersDirektori menghasilkan file bernamaexample_spider.py dokumen. Buka file dan Anda akan melihat template laba-laba sederhana:

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

Sekarang kita bisa mengeditparse Metode untuk mengekstrak data dari halaman web. Misalnya, kita ingin mengekstrak teks dari semua tag judul:

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 Laba-laba Berlari

Untuk menjalankan yang baru saja dibuatlaba-laba, Anda dapat menjalankan perintah berikut di direktori proyek:

 
scrapy crawl example_spider

Ini akan meluncurkan Spider dan mulai merayapi situs web. Data yang dirayapi akan dicetak di konsol dalam bentuk kamus.

4. Teknik lanjutan dan praktik terbaik

4.1 Gunakan middleware untuk memproses permintaan dan tanggapan

Sistem middleware Scrapy memungkinkan kita menjalankan logika khusus sebelum permintaan dikirim dan setelah respons diterima. Misalnya, kita dapat menggunakan middleware untuk menangani pengalihan, mengatur Agen-Pengguna atau menangani Cookie, dll.Untuk membuat middleware, cukup mewarisi dariscrapy.downloadermiddlewares.DownloaderMiddlewarekelas dan mengimplementasikan metode yang sesuai.

4.2 Gunakan Item Pipeline untuk memproses data

tergoresPipa Barang Memungkinkan kami memproses data lebih lanjut setelah diekstraksi oleh Spider.Misalnya kita bisa menggunakanSaluran pipa Untuk membersihkan data, memverifikasi data, menyimpan data dalam database atau mengirim ke layanan lain, dll.Untuk membuatSaluran pipa, hanya mewarisiscrapy.exporters.BaseItemExporterkelas dan mengimplementasikan metode yang sesuai.

4.3 Gunakan kumpulan proksi Crawlera untuk perayapan anonim

Jika Anda perlu melakukan perayapan anonim berskala besar, pertimbangkan untuk menggunakan kumpulan proksi Crawlera. Crawlera menyediakan jaringan proxy terdistribusi yang dapat membantu Anda menyembunyikan alamat IP asli Anda dan melewati mekanisme anti-perayapan situs web.Untuk menggunakan kumpulan proxy Crawlera dalam proyek Scrapy, cukup tambahkansettings.pyTambahkan konfigurasi berikut ke file:

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

Harap pastikan untuk menggantiyour_api_keyKunci API yang didaftarkan untuk Anda di situs web Crawlera.

5. Ringkasan

Artikel ini secara singkat memperkenalkan konsep dasar, penggunaan, dan teknik lanjutan kerangka perayap web Python, Scrapy. Dengan mempelajari Scrapy, Anda dapat mengembangkan web crawler dengan lebih efisien dan mudah mengambil data yang diperlukan dari berbagai situs web. Saya harap artikel ini dapat membantu Anda lebih memahami dan menerapkan kerangka Scrapy untuk mencapai kesuksesan yang lebih besar di bidang perayapan web.