기술나눔

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Python 웹 크롤러: Scrapy 프레임워크에 대한 포괄적인 분석

I. 소개

오늘날의 인터넷 시대에 데이터는 가장 중요한 자원 중 하나입니다. 이 데이터를 얻으려면 다양한 웹사이트에서 정보를 크롤링하는 웹 크롤러를 작성해야 하는 경우가 많습니다. 강력한 프로그래밍 언어인 Python에는 웹 크롤링을 위한 많은 도구와 라이브러리가 있습니다. 안에,스크래피 웹사이트를 크롤링하고 필요한 데이터를 추출하는 효율적인 방법을 제공하는 강력하고 유연한 오픈 소스 웹 크롤러 프레임워크입니다. 이 기사에서는 웹 크롤러 개발을 위해 Scrapy를 더 잘 이해하고 적용하는 데 도움이 되도록 Scrapy 프레임워크의 핵심 개념, 사용법 및 고급 기술을 탐구합니다.

2. Scrapy 프레임워크 소개

2.1 Scrapy 프레임워크의 장점

Scrapy 프레임워크에는 다음과 같은 장점이 있습니다.

• 비동기 처리: Scrapy는 여러 웹 페이지 요청을 동시에 처리하고 크롤링 속도를 향상시킬 수 있는 Twisted 비동기 네트워크 라이브러리를 사용합니다.
• 미들웨어 시스템: Scrapy는 사용자가 요청 및 응답 처리 프로세스를 사용자 정의할 수 있는 풍부한 미들웨어 시스템을 제공합니다.
• 데이터 파이프라인: Scrapy의 데이터 파이프라인은 크롤링된 데이터를 쉽게 처리할 수 있으며 다양한 출력 형식(예: JSON, CSV 등)을 지원합니다.
• 내장 선택기: Scrapy에는 웹페이지에서 데이터를 쉽게 추출할 수 있는 강력한 선택기가 내장되어 있습니다.
• 확장성: Scrapy는 사용자 정의 미들웨어, 확장 및 파이프라인을 작성하여 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.

2.2 Scrapy 프레임워크의 기본 구성요소

Scrapy 프레임워크는 주로 다음 구성 요소로 구성됩니다.

• 거미: 스파이더는 웹 사이트(또는 웹 사이트 그룹)를 크롤링하고 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 방법을 정의하는 사용자 작성 클래스입니다.
• 안건: 항목은 사전과 유사하게 크롤링된 데이터를 저장하는 컨테이너입니다.
• 요구: Request 객체는 보류 중인 HTTP 요청을 나타냅니다.
• 응답:Response 객체는 서버에서 반환한 데이터를 포함하여 HTTP 응답을 나타냅니다.
• 선택자:Selector는 BeautifulSoup과 유사하게 웹 콘텐츠에서 데이터를 추출하는 데 사용됩니다.
• 아이템 파이프라인: Item Pipeline은 크롤링된 데이터의 처리를 담당하며 정리, 검증, 저장 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
• 다운로더 미들웨어: 다운로더 미들웨어는 다운로드 프로세스 중 요청과 응답을 처리하는 데 사용됩니다.
• 스파이더 미들웨어: 스파이더 미들웨어는 스파이더가 생성한 항목과 요청을 처리하는 데 사용됩니다.

3. Scrapy 프레임워크 사용

3.1 스크래피 설치

먼저 Scrapy 프레임워크를 설치해야 합니다. pip 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

 
 
bash复制代码运行
 
pip install scrapy

3.2 새로운 Scrapy 프로젝트 생성

Scrapy 프레임워크 사용을 시작하려면 먼저 새 Scrapy 프로젝트를 만들어야 합니다. 터미널을 열고 프로젝트를 생성하려는 디렉터리로 이동한 후 다음 명령을 실행합니다.

scrapy startproject myproject

그러면 다음과 같은 파일이 생성됩니다.myproject새 프로젝트를 만들고 그 안에 몇 가지 기본 파일과 디렉터리 구조를 생성합니다.

3.3 간단한 스파이더 작성하기

다음으로 웹사이트를 크롤링하기 위한 간단한 Spider를 작성하겠습니다. 먼저 프로젝트 디렉터리를 입력합니다.

cd myproject

그런 다음 다음 명령을 사용하여 새 Spider를 만듭니다.

scrapy genspider example_spider example.com

이 것입니다myproject/spiders디렉터리는 다음과 같은 파일을 생성합니다.example_spider.py 문서. 파일을 열면 간단한 Spider 템플릿이 표시됩니다.

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

이제 편집할 수 있습니다parse 웹페이지에서 데이터를 추출하는 방법. 예를 들어 모든 제목 태그의 텍스트를 추출한다고 가정해 보겠습니다.

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 런닝 스파이더

방금 만든 것을 실행하려면거미, 프로젝트 디렉터리에서 다음 명령을 실행할 수 있습니다.

 
scrapy crawl example_spider

그러면 Spider가 실행되고 웹사이트 크롤링이 시작됩니다. 크롤링된 데이터는 사전 형태로 콘솔에 출력됩니다.

4. 고급 기술 및 모범 사례

4.1 미들웨어를 사용하여 요청 및 응답 처리

Scrapy의 미들웨어 시스템을 사용하면 요청을 보내기 전과 응답을 받은 후에 사용자 정의 논리를 실행할 수 있습니다. 예를 들어 미들웨어를 사용하여 리디렉션을 처리하고, User-Agent를 설정하거나 쿠키를 처리할 수 있습니다.미들웨어를 만들려면 다음에서 상속하면 됩니다.scrapy.downloadermiddlewares.DownloaderMiddleware클래스를 만들고 해당 메서드를 구현합니다.

4.2 아이템 파이프라인을 사용하여 데이터 처리

긁힌아이템 파이프라인 Spider로 데이터를 추출한 후 추가 처리를 할 수 있습니다.예를 들어, 다음을 사용할 수 있습니다.관로 데이터 정리, 데이터 확인, 데이터베이스에 데이터 저장 또는 다른 서비스로 전송 등을 위해생성하려면관로, 그냥 상속scrapy.exporters.BaseItemExporter클래스를 만들고 해당 메서드를 구현합니다.

4.3 익명 크롤링을 위해 Crawlera 프록시 풀 사용

대규모 익명 크롤링을 수행해야 하는 경우 Crawlera 프록시 풀 사용을 고려해 보세요. Crawlera는 실제 IP 주소를 숨기고 웹사이트의 크롤링 방지 메커니즘을 우회하는 데 도움이 되는 분산 프록시 네트워크를 제공합니다.Scrapy 프로젝트에서 Crawlera 프록시 풀을 사용하려면 간단히 추가하세요.settings.py파일에 다음 구성을 추가합니다.

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

꼭 교체해주세요your_api_keyCrawlera 웹사이트에 등록된 API 키입니다.

5. 요약

이 기사에서는 Python 웹 크롤러 프레임워크인 Scrapy의 기본 개념, 사용법 및 고급 기술을 간략하게 소개합니다. Scrapy를 배우면 웹 크롤러를 보다 효율적으로 개발할 수 있으며 다양한 웹사이트에서 필요한 데이터를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이 글이 여러분이 Scrapy 프레임워크를 더 잘 이해하고 적용하여 웹 크롤링 분야에서 더 큰 성공을 거두는 데 도움이 되기를 바랍니다.