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Crawler web Python: analisi completa del framework Scrapy

I. Introduzione

Nell'era odierna di Internet, i dati sono una delle risorse più importanti. Per ottenere questi dati, spesso abbiamo bisogno di scrivere web crawler per eseguire la scansione delle informazioni da vari siti web. Python, in quanto potente linguaggio di programmazione, dispone di molti strumenti e librerie per la scansione del web. In,Raschiato è un framework di web crawler open source potente e flessibile che fornisce un modo efficiente per eseguire la scansione dei siti Web ed estrarre i dati richiesti. Questo articolo approfondirà i concetti fondamentali, l'utilizzo e le tecniche avanzate del framework Scrapy per aiutarti a comprendere e applicare meglio Scrapy per lo sviluppo di web crawler.

2. Introduzione al framework Scrapy

2.1 Vantaggi del framework Scrapy

Il framework Scrapy presenta i seguenti vantaggi:

• Elaborazione asincrona: Scrapy utilizza la libreria di rete asincrona Twisted, che può gestire più richieste di pagine Web contemporaneamente e migliorare la velocità di scansione.
• sistema middleware: Scrapy fornisce un ricco sistema middleware che consente agli utenti di personalizzare il processo di elaborazione delle richieste e delle risposte.
• pipeline di dati: la pipeline di dati di Scrapy può elaborare facilmente i dati sottoposti a scansione e supporta più formati di output (come JSON, CSV, ecc.).
• Selettore incorporato: Scrapy ha potenti selettori integrati che possono facilmente estrarre dati dalle pagine web.
• Scalabilità: Scrapy può essere adattato a esigenze specifiche scrivendo middleware, estensioni e pipeline personalizzati.

2.2 Componenti di base del framework Scrapy

Il framework Scrapy è costituito principalmente dai seguenti componenti:

• Ragno: gli spider sono classi scritte dall'utente che definiscono come eseguire la scansione di un sito Web (o un gruppo di siti Web) ed estrarre dati dalle pagine Web.
• Articolo: L'elemento è un contenitore per il salvataggio dei dati sottoposti a scansione, simile a un dizionario.
• Richiesta:L'oggetto Request rappresenta una richiesta HTTP in sospeso.
• Risposta:Response rappresenta una risposta HTTP, inclusi i dati restituiti dal server.
• Selettore:Selector viene utilizzato per estrarre dati dal contenuto web, in modo simile a BeautifulSoup.
• Pipeline degli articoli: Item Pipeline è responsabile dell'elaborazione dei dati sottoposti a scansione e può eseguire operazioni quali pulizia, verifica e archiviazione.
• Middleware di download: I middleware del downloader vengono utilizzati per gestire richieste e risposte durante il processo di download.
• Middleware di Spider: I middleware Spider vengono utilizzati per elaborare elementi e richieste generati da Spider.

3. Utilizzo del framework Scrapy

3.1 Installa Scrapy

Innanzitutto, dobbiamo installare il framework Scrapy. Può essere installato utilizzando il comando pip:

 
 
bash复制代码运行
 
pip install scrapy

3.2 Crea un nuovo progetto Scrapy

Per iniziare a utilizzare il framework Scrapy, devi prima creare un nuovo progetto Scrapy. Apri un terminale, vai alla directory in cui desideri creare il progetto ed esegui il seguente comando:

scrapy startproject myproject

Questo creerà un file chiamatomyprojectUn nuovo progetto e generare al suo interno una struttura di file e directory di base.

3.3 Scrivi un semplice Spider

Successivamente, scriveremo un semplice Spider per eseguire la scansione di un sito Web. Innanzitutto, inserisci la directory del progetto:

cd myproject

Quindi, crea un nuovo Spider usando il seguente comando:

scrapy genspider example_spider example.com

Questo sarà dentromyproject/spidersLa directory genera un file denominatoexample_spider.py documento. Apri il file e vedrai un semplice modello di spider:

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

Ora possiamo modificareparse Metodo per estrarre dati da pagine web. Ad esempio, supponiamo di voler estrarre il testo di tutti i tag del titolo:

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 Ragno in corsa

Per eseguire il file appena creatoRagno, è possibile eseguire il seguente comando nella directory del progetto:

 
scrapy crawl example_spider

Questo avvierà Spider e inizierà la scansione del sito web. I dati scansionati verranno stampati sulla console sotto forma di dizionario.

4. Tecniche avanzate e migliori pratiche

4.1 Utilizzare il middleware per elaborare richieste e risposte

Il sistema middleware di Scrapy ci consente di eseguire logica personalizzata prima che venga inviata una richiesta e dopo aver ricevuto una risposta. Ad esempio, possiamo utilizzare il middleware per gestire reindirizzamenti, impostare User-Agent o gestire i cookie, ecc.Per creare un middleware, basta ereditare dascrapy.downloadermiddlewares.DownloaderMiddlewareclasse e implementare i metodi corrispondenti.

4.2 Utilizzare la pipeline degli articoli per elaborare i dati

RaschiantePipeline degli articoli Ci consente di elaborare ulteriormente i dati dopo che sono stati estratti da Spider.Ad esempio, possiamo usareTubatura Per pulire i dati, verificare i dati, archiviare i dati nel database o inviarli ad altri servizi, ecc.Per creare unTubatura, eredita semplicementescrapy.exporters.BaseItemExporterclasse e implementare i metodi corrispondenti.

4.3 Utilizzare il pool di proxy Crawlera per la scansione anonima

Se devi eseguire una scansione anonima su larga scala, prendi in considerazione l'utilizzo del pool di proxy Crawlera. Crawlera fornisce una rete proxy distribuita che può aiutarti a nascondere il tuo vero indirizzo IP e a bypassare il meccanismo anti-crawling del sito web.Per utilizzare il pool di proxy Crawlera in un progetto Scrapy, basta aggiungeresettings.pyAggiungi la seguente configurazione al file:

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

Assicurati di sostituireyour_api_keyLa chiave API registrata per te sul sito Web Crawlera.

5. Riepilogo

Questo articolo introduce brevemente i concetti di base, l'utilizzo e le tecniche avanzate del framework web crawler Python Scrapy. Imparando Scrapy, puoi sviluppare web crawler in modo più efficiente e acquisire facilmente i dati richiesti da vari siti web. Spero che questo articolo possa aiutarti a comprendere e applicare meglio il framework Scrapy per ottenere un maggiore successo nel campo del web crawling.