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Rastreador da web Python: análise abrangente da estrutura Scrapy

I. Introdução

Na era atual da Internet, os dados são um dos recursos mais importantes. Para obter esses dados, muitas vezes precisamos escrever rastreadores da Web para rastrear informações de vários sites. Python, como uma linguagem de programação poderosa, possui muitas ferramentas e bibliotecas para rastreamento da web. em,Raspado é uma estrutura de rastreador da web de código aberto poderosa e flexível que fornece uma maneira eficiente de rastrear sites e extrair os dados necessários. Este artigo se aprofundará nos principais conceitos, uso e técnicas avançadas da estrutura Scrapy para ajudá-lo a entender e aplicar melhor o Scrapy para o desenvolvimento de rastreadores da web.

2. Introdução à estrutura Scrapy

2.1 Vantagens da estrutura Scrapy

A estrutura Scrapy tem as seguintes vantagens:

• Processamento assíncrono: Scrapy usa a biblioteca de rede assíncrona Twisted, que pode lidar com várias solicitações de páginas da web ao mesmo tempo e melhorar a velocidade de rastreamento.
• sistema de middleware: Scrapy fornece um sistema de middleware rico que permite aos usuários personalizar o processo de processamento de solicitações e respostas.
• pipeline de dados: o pipeline de dados do Scrapy pode processar facilmente dados rastreados e oferece suporte a vários formatos de saída (como JSON, CSV, etc.).
• Seletor integrado: Scrapy possui seletores poderosos integrados que podem facilmente extrair dados de páginas da web.
• Escalabilidade: Scrapy pode ser adaptado para necessidades específicas escrevendo middleware, extensões e pipelines personalizados.

2.2 Componentes básicos da estrutura Scrapy

A estrutura Scrapy consiste principalmente nos seguintes componentes:

• Aranha: Spiders são classes escritas por usuários que definem como rastrear um site (ou grupo de sites) e extrair dados de páginas da web.
• Item: Item é um contêiner para salvar dados rastreados, semelhante a um dicionário.
• Solicitar:O objeto Request representa uma solicitação HTTP pendente.
• Resposta:O objeto Response representa uma resposta HTTP, incluindo os dados retornados pelo servidor.
• Seletor:Selector é usado para extrair dados de conteúdo da web, semelhante ao BeautifulSoup.
• Pipeline de itens: Item Pipeline é responsável por processar os dados rastreados e pode realizar operações como limpeza, verificação e armazenamento.
• Middlewares para Download: Downloader Middlewares são usados ​​para lidar com solicitações e respostas durante o processo de download.
• Middlewares de aranha: Spider Middlewares são usados ​​para processar itens e solicitações geradas pelo Spider.

3. Uso da estrutura Scrapy

3.1 Instale o Scrapy

Primeiro, precisamos instalar o framework Scrapy. Ele pode ser instalado usando o comando pip:

 
 
bash复制代码运行
 
pip install scrapy

3.2 Crie um novo projeto Scrapy

Para começar a usar a estrutura Scrapy, primeiro você precisa criar um novo projeto Scrapy. Abra um terminal, vá até o diretório onde deseja criar o projeto e execute o seguinte comando:

scrapy startproject myproject

Isso criará um arquivo chamadomyprojectUm novo projeto e gere alguma estrutura básica de arquivos e diretórios nele.

3.3 Escreva uma aranha simples

A seguir, escreveremos um Spider simples para rastrear um site. Primeiro, entre no diretório do projeto:

cd myproject

Em seguida, crie um novo Spider usando o seguinte comando:

scrapy genspider example_spider example.com

Isto estará emmyproject/spidersDirectory gera um arquivo chamadoexample_spider.py documento. Abra o arquivo e você verá um modelo simples de 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

Agora podemos editarparse Método para extrair dados de páginas da web. Por exemplo, digamos que queremos extrair o texto de todas as tags de título:

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 Aranha Correndo

Para executar o recém-criadoAranha, você pode executar o seguinte comando no diretório do projeto:

 
scrapy crawl example_spider

Isso iniciará o Spider e começará a rastrear o site. Os dados rastreados serão impressos no console na forma de um dicionário.

4. Técnicas avançadas e melhores práticas

4.1 Use middleware para processar solicitações e respostas

O sistema de middleware do Scrapy nos permite executar lógica personalizada antes de uma solicitação ser enviada e após o recebimento de uma resposta. Por exemplo, podemos usar middleware para lidar com redirecionamentos, definir User-Agent ou lidar com Cookies, etc.Para criar um middleware, basta herdar descrapy.downloadermiddlewares.DownloaderMiddlewareclasse e implementar os métodos correspondentes.

4.2 Use o Item Pipeline para processar dados

RasgadoPipeline de itens Permite-nos processar ainda mais os dados depois de terem sido extraídos pelo Spider.Por exemplo, podemos usarGasoduto Para limpar dados, verificar dados, armazenar dados em banco de dados ou enviar para outros serviços, etc.Para criar umGasoduto, apenas herdescrapy.exporters.BaseItemExporterclasse e implementar os métodos correspondentes.

4.3 Use o pool de proxy Crawlera para rastreamento anônimo

Se você precisar realizar rastreamento anônimo em grande escala, considere usar o pool de proxy Crawlera. Crawlera fornece uma rede proxy distribuída que pode ajudá-lo a ocultar seu endereço IP real e contornar o mecanismo anti-rastreamento do site.Para usar o pool de proxy Crawlera em um projeto Scrapy, basta adicionarsettings.pyAdicione a seguinte configuração ao arquivo:

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

Certifique-se de substituiryour_api_keyA chave API registrada para você no site Crawlera.

5. Resumo

Este artigo apresenta brevemente os conceitos básicos, uso e técnicas avançadas da estrutura do rastreador web Python Scrapy. Ao aprender Scrapy, você pode desenvolver rastreadores da web com mais eficiência e obter facilmente os dados necessários de vários sites. Espero que este artigo possa ajudá-lo a compreender e aplicar melhor a estrutura Scrapy para obter maior sucesso na área de rastreamento da web.