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Python Web クローラー: Scrapy フレームワークの包括的な分析

I.はじめに

今日のインターネット時代において、データは最も重要なリソースの 1 つです。このデータを取得するには、多くの場合、さまざまな Web サイトから情報をクロールする Web クローラーを作成する必要があります。 Python は強力なプログラミング言語として、Web クローリング用のツールとライブラリが多数あります。で、スクレイピーは、Web サイトをクロールして必要なデータを抽出する効率的な方法を提供する、強力で柔軟なオープンソース Web クローラー フレームワークです。この記事では、Scrapy フレームワークの中心的な概念、使用法、および高度なテクニックを詳しく掘り下げて、Scrapy をよりよく理解し、Web クローラー開発に適用できるようにします。

2. Scrapy フレームワークの紹介

2.1 Scrapy フレームワークの利点

Scrapy フレームワークには次の利点があります。

• 非同期処理: Scrapy は、Twisted 非同期ネットワーク ライブラリを使用します。これにより、複数の Web ページ リクエストを同時に処理でき、クロール速度が向上します。
• ミドルウェアシステム: Scrapy は、ユーザーがリクエストとレスポンスの処理プロセスをカスタマイズできる豊富なミドルウェア システムを提供します。
• データパイプライン: Scrapy のデータ パイプラインは、クロールされたデータを簡単に処理でき、複数の出力形式 (JSON、CSV など) をサポートします。
• 内蔵セレクター: Scrapy には、Web ページからデータを簡単に抽出できる強力なセレクターが組み込まれています。
• スケーラビリティ: Scrapy は、カスタムのミドルウェア、拡張機能、パイプラインを作成することで、特定のニーズに合わせて調整できます。

2.2 Scrapy フレームワークの基本コンポーネント

Scrapy フレームワークは主に次のコンポーネントで構成されます。

• クモ: スパイダーは、Web サイト (または Web サイトのグループ) をクロールし、Web ページからデータを抽出する方法を定義するユーザー作成のクラスです。
• アイテム: アイテムは、辞書に似た、クロールされたデータを保存するためのコンテナーです。
• リクエスト:Request オブジェクトは保留中の HTTP リクエストを表します。
• 応答:Response オブジェクトは、サーバーから返されたデータを含む HTTP 応答を表します。
• セレクタ:Selector は、BeautifulSoup と同様に、Web コンテンツからデータを抽出するために使用されます。
• アイテムパイプライン: アイテム パイプラインは、クロールされたデータの処理を担当し、クリーニング、検証、保存などの操作を実行できます。
• ダウンローダーミドルウェア: ダウンローダー ミドルウェアは、ダウンロード プロセス中にリクエストと応答を処理するために使用されます。
• スパイダーミドルウェア: Spider ミドルウェアは、Spider によって生成されたアイテムとリクエストを処理するために使用されます。

3. Scrapyフレームワークの使用

3.1 Scrapyをインストールする

まず、Scrapy フレームワークをインストールする必要があります。 pip コマンドを使用してインストールできます。

 
 
bash复制代码运行
 
pip install scrapy

3.2 新しい Scrapy プロジェクトを作成する

Scrapy フレームワークの使用を開始するには、まず新しい Scrapy プロジェクトを作成する必要があります。ターミナルを開き、プロジェクトを作成するディレクトリに移動し、次のコマンドを実行します。

scrapy startproject myproject

これにより、という名前のファイルが作成されますmyproject新しいプロジェクトを作成し、その中に基本的なファイルとディレクトリ構造を生成します。

3.3 単純なスパイダーを作成する

次に、Web サイトをクロールするための単純な Spider を作成します。まず、プロジェクト ディレクトリを入力します。

cd myproject

次に、次のコマンドを使用して新しいスパイダーを作成します。

scrapy genspider example_spider example.com

これは入りますmyproject/spidersディレクトリは次の名前のファイルを生成しますexample_spider.py書類。ファイルを開くと、単純なスパイダー テンプレートが表示されます。

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

これで編集できるようになりましたparse Webページからデータを抽出する方法。たとえば、すべてのタイトル タグのテキストを抽出したいとします。

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 ランニングスパイダー

作成したばかりのファイルを実行するにはクモ、プロジェクト ディレクトリで次のコマンドを実行できます。

 
scrapy crawl example_spider

これにより、Spider が起動し、Web サイトのクロールが開始されます。クロールされたデータは、辞書の形式でコンソールに出力されます。

4. 高度なテクニックとベストプラクティス

4.1 ミドルウェアを使用してリクエストとレスポンスを処理する

Scrapy のミドルウェア システムを使用すると、リクエストの送信前と応答の受信後にカスタム ロジックを実行できます。たとえば、ミドルウェアを使用してリダイレクトを処理したり、ユーザー エージェントを設定したり、Cookie を処理したりできます。ミドルウェアを作成するには、から継承するだけですscrapy.downloadermiddlewares.DownloaderMiddlewareクラスを作成し、対応するメソッドを実装します。

4.2 アイテムパイプラインを使用してデータを処理する

スクレイピーアイテムパイプライン Spider によって抽出されたデータをさらに処理できるようにします。たとえば、次のように使用できます。パイプラインデータのクリーニング、データの検証、データベースへのデータの保存、または他のサービスへの送信など。を作成するにはパイプライン、継承するだけですscrapy.exporters.BaseItemExporterクラスを作成し、対応するメソッドを実装します。

4.3 匿名クロールに Crawlera プロキシ プールを使用する

大規模な匿名クロールを実行する必要がある場合は、Crawlera プロキシ プールの使用を検討してください。 Crawlera は、実際の IP アドレスを隠し、Web サイトのクロール防止メカニズムをバイパスするのに役立つ分散プロキシ ネットワークを提供します。Scrapy プロジェクトで Crawlera プロキシ プールを使用するには、以下を追加するだけですsettings.py次の構成をファイルに追加します。

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

必ず交換してくださいyour_api_keyCrawlera Web サイトに登録された API キー。

5. まとめ

この記事では、Python Web クローラー フレームワーク Scrapy の基本概念、使用法、および高度なテクニックを簡単に紹介します。 Scrapy を学ぶことで、Web クローラーをより効率的に開発し、さまざまな Web サイトから必要なデータを簡単に取得できるようになります。この記事が、Scrapy フレームワークをよりよく理解し、適用して、Web クローリングの分野で大きな成功を収めるのに役立つことを願っています。