Kuidas automatiseerida parsimist Scrapyga: kas see on lihtne?

Veebikraapimine on võimas tööriist veebist andmete kogumiseks ning selle protsessi automatiseerimine võib säästa märkimisväärselt aega ja vaeva. Scrapy on Pythonis üks populaarsemaid veebikraapimise teeke, pakkudes tugevat raamistikku ämblike loomiseks, mis koguvad ja töötlevad automaatselt veebisaitidelt andmeid. Selles artiklis tutvustame teile Scrapy installimise ja konfigureerimise, ämblike loomise ja kraapimisprojektide tõhusa käivitamise etappe.

Kuidas Scrapyt installida: kust alustada?

Enne kraapimise alustamist peab teie keskkonda installima Scrapy. Scrapy on Pythonil põhinev teek, nii et peate oma masinasse installima Pythoni. Järgige neid samme.

Installige Python ja Pip: veenduge, et teil on installitud Python 3.6 või uuem versioon. Pythoni paketi installija Pip on tavaliselt Pythoniga kaasas. Saate kontrollida, kas mõlemad on installitud, käivitades:

python --version
pip --version

Installige Scrapy: Scrapy installimiseks kasutage Pipi, käivitades käsu:

pip install scrapy

See käsk installib Scrapy uusima versiooni koos selle sõltuvustega. Pärast installimist saab Scrapyt kasutada kraapimisprojektide loomiseks ja käitamiseks.

Scrapy seadistamine: millised sätted on olulised?

Pärast Scrapy installimist on selle õige konfigureerimine tõhusa andmete kogumise jaoks ülioluline. Scrapy konfiguratsioonid võimaldavad teil kraapimistoiminguid täpselt häälestada, et maksimeerida kiirust ja täpsust, minimeerides samal ajal veebisaitide tuvastamist.

Kasutaja-agentide rotatsioon: paljud veebisaidid tuvastavad ja blokeerivad kaabitsad nende kasutajaagendi stringi alusel. Kasutajaagentide pööramisega saate vähendada blokeerimise võimalust. Seda saab sisse lülitada settings.py:

USER_AGENT = 'your-user-agent-string'

Robots.txt järgimine: Scrapy'l on seade, et austada robots.txt veebisaidi reeglid, mis näitavad, milliseid lehti ei tohi kraapida. Seda saab vastavalt vajadusele ümber lülitada:

ROBOTSTXT_OBEY = True

Allalaadimise viivitused: et vältida serveri ülekoormamist liiga paljude päringutega, saate määrata päringute vahele allalaadimise viivituse.

DOWNLOAD_DELAY = 2

Need on vaid mõned põhikonfiguratsioonid. Sõltuvalt teie vajadustest peate võib-olla muutma muid sätteid, nagu vahevara, torujuhtmed ja samaaegsus.

Ämblike loomine ja konfigureerimine: kuidas need töötavad?

Ämblikud on Scrapy projekti põhikomponendid. Need määravad, kuidas veebisaidil navigeerida ja vajalikke andmeid hankida.

Looge uus ämblik: ämbliku loomiseks navigeerige oma Scrapy projektikataloogi ja käivitage:

scrapy genspider example example.com

See käsk loob põhilise ämblikumalli. Seejärel saate kohandada ämblikut nii, et see roomaks ja eraldaks veebisaidilt vajalikud andmed.

Seadistage Spider: Spider-failis saate määratleda algus-URL-id, sõelumisloogika ja muud käitumisviisid.

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        title = response.css('title::text').get()
        yield {'title': title}

See lihtne ämblik tõmbab välja veebilehe pealkirja. Saate seda laiendada, et ekstraheerida keerukamaid andmeid, kasutades Scrapy võimsaid selektoreid ja parsereid.

Scrapy käivitamine: kuidas andmeid kogute?

Kui teie ämblikud on valmis, saate neid andmete kogumise alustamiseks käivitada. Kasutage oma ämbliku käivitamiseks käsurida:

scrapy crawl example

Ämblik hakkab määratud URL-idel roomama ja eraldab andmed vastavalt teie seadistustele. Andmeid saab väljastada erinevatesse vormingutesse (nt JSON, CSV) või otse andmebaasi.

Andmete töötlemine ja salvestamine: mis edasi?

Pärast andmete kogumist peate neid töötlema ja salvestama. Scrapy pakub torujuhtmeid andmete puhastamiseks ja struktureerimiseks enne nende salvestamist.

JSON- või CSV-väljund: saate eksportida andmed JSON- või CSV-vormingusse, määrates vormingu käsureal:

scrapy crawl example -o output.json

Andmebaasi salvestusruum: suuremate projektide puhul on sageli tõhusam salvestada andmed otse andmebaasi. Saate integreerida Scrapy selliste andmebaasidega nagu MySQL või MongoDB, kasutades torujuhtmeid.

Kokkuvõte

Veebi kraapimise automatiseerimine Scrapyga on nii võimas kui ka tõhus. Scrapy õigesti installides ja konfigureerides, hästi struktureeritud ämblikke luues ja kogutud andmeid tõhusalt töötledes saate andmekogumisprotsesse sujuvamaks muuta paljude rakenduste jaoks. Olenemata sellest, kas kogute andmeid analüüsi, uurimistöö või muudel eesmärkidel, pakub Scrapy paindlikku ja skaleeritavat lahendust veebikraapimise ülesannete jaoks.

Pidage meeles, et nagu iga võimsa tööriista puhul, on oluline kasutada Scrapyt vastutustundlikult ja järgida kraapitavate veebisaitide teenusetingimusi. Head kraapimist!