സ്ക്രാപ്പി ഉപയോഗിച്ച് പാഴ്സിംഗ് എങ്ങനെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാം: ഇത് എളുപ്പമാണോ?

വെബിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണമാണ് വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ്, ഈ പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് ഗണ്യമായ സമയവും പരിശ്രമവും ലാഭിക്കും. പൈത്തണിലെ വെബ് സ്‌ക്രാപ്പിംഗിനുള്ള ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ലൈബ്രറികളിലൊന്നാണ് സ്‌ക്രാപ്പി, വെബ്‌സൈറ്റുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ സ്വയമേവ ശേഖരിക്കുകയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ചിലന്തികളെ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ചട്ടക്കൂട് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, സ്‌ക്രാപ്പി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നതിനും കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നതിനും ചിലന്തികളെ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ സ്‌ക്രാപ്പിംഗ് പ്രോജക്റ്റുകൾ ഫലപ്രദമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ ഞങ്ങൾ നിങ്ങളെ കൊണ്ടുപോകും.

സ്ക്രാപ്പി എങ്ങനെ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം: നിങ്ങൾ എവിടെ തുടങ്ങും?

നിങ്ങൾ സ്ക്രാപ്പിംഗ് ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, നിങ്ങളുടെ പരിതസ്ഥിതിയിൽ സ്ക്രാപ്പി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. സ്‌ക്രാപ്പി ഒരു പൈത്തൺ അധിഷ്‌ഠിത ലൈബ്രറിയാണ്, അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ മെഷീനിൽ പൈത്തൺ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ഈ ഘട്ടങ്ങൾ പാലിക്കുക:

പൈത്തണും പിപ്പും ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക: നിങ്ങൾ പൈത്തൺ 3.6 അല്ലെങ്കിൽ പിന്നീട് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. പൈത്തൺ പാക്കേജ് ഇൻസ്റ്റാളറായ പിപ്പ് സാധാരണയായി പൈത്തണിനൊപ്പം ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ രണ്ടും ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടുണ്ടോയെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് പരിശോധിക്കാം:

python --version
pip --version

സ്ക്രാപ്പി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക: കമാൻഡ് പ്രവർത്തിപ്പിച്ച് സ്ക്രാപ്പി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ പിപ്പ് ഉപയോഗിക്കുക:

pip install scrapy

ഈ കമാൻഡ് അതിൻ്റെ ഡിപൻഡൻസികൾക്കൊപ്പം സ്ക്രാപ്പിയുടെ ഏറ്റവും പുതിയ പതിപ്പും ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യും. ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തുകഴിഞ്ഞാൽ, സ്ക്രാപ്പിംഗ് പ്രോജക്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനും സ്ക്രാപ്പി ഉപയോഗിക്കാം.

സ്ക്രാപ്പി കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നു: എന്ത് ക്രമീകരണങ്ങൾ പ്രധാനമാണ്?

സ്ക്രാപ്പി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത ശേഷം, കാര്യക്ഷമമായ ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിന് അത് ശരിയായി കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. സ്‌ക്രാപ്പി കോൺഫിഗറേഷനുകൾ നിങ്ങളുടെ സ്‌ക്രാപ്പിംഗ് ആക്‌റ്റിവിറ്റികൾ ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്‌ത് വേഗതയും കൃത്യതയും വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, അതേസമയം വെബ്‌സൈറ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് കുറയ്ക്കുന്നു.

ഉപയോക്തൃ ഏജന്റ് റൊട്ടേഷൻ: പല വെബ്‌സൈറ്റുകളും അവയുടെ ഉപയോക്തൃ-ഏജൻ്റ് സ്‌ട്രിംഗിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സ്‌ക്രാപ്പറുകൾ കണ്ടെത്തി തടയുന്നു. ഉപയോക്തൃ-ഏജൻറുമാരെ റൊട്ടേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് ബ്ലോക്ക് ചെയ്യപ്പെടാനുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കാനാകും. ഇത് കോൺഫിഗർ ചെയ്യാവുന്നതാണ് settings.py:

USER_AGENT = 'your-user-agent-string'

Robots.txt അനുസരിക്കുന്നു: സ്ക്രാപ്പിയെ ബഹുമാനിക്കാൻ ഒരു ക്രമീകരണമുണ്ട് robots.txt ഒരു വെബ്‌സൈറ്റിൻ്റെ നിയമങ്ങൾ, ഏത് പേജുകളാണ് സ്‌ക്രാപ്പ് ചെയ്യാൻ പാടില്ല എന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. ഇത് ആവശ്യാനുസരണം ടോഗിൾ ചെയ്യാം:

ROBOTSTXT_OBEY = True

ഡൗൺലോഡ് കാലതാമസം: വളരെയധികം അഭ്യർത്ഥനകളുള്ള ഒരു സെർവറിനെ അടിച്ചമർത്തുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ, അഭ്യർത്ഥനകൾക്കിടയിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഡൗൺലോഡ് കാലതാമസം ക്രമീകരിക്കാം:

DOWNLOAD_DELAY = 2

ഇവ ചില പ്രധാന കോൺഫിഗറേഷനുകൾ മാത്രമാണ്. നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച്, മിഡിൽവെയർ, പൈപ്പ്ലൈനുകൾ, കൺകറൻസി എന്നിവ പോലുള്ള മറ്റ് ക്രമീകരണങ്ങൾ നിങ്ങൾ മാറ്റേണ്ടതായി വന്നേക്കാം.

ചിലന്തികളെ സൃഷ്ടിക്കുകയും ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു: അവ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കും?

സ്‌ക്രാപ്പി പ്രോജക്റ്റിൻ്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങളാണ് ചിലന്തികൾ. ഒരു വെബ്‌സൈറ്റ് എങ്ങനെ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാമെന്നും ആവശ്യമായ ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാമെന്നും അവർ നിർവചിക്കുന്നു.

ഒരു പുതിയ സ്പൈഡർ സൃഷ്ടിക്കുക: ഒരു സ്പൈഡർ സൃഷ്ടിക്കാൻ, നിങ്ങളുടെ സ്ക്രാപ്പി പ്രൊജക്റ്റ് ഡയറക്ടറിയിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്ത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക:

scrapy genspider example example.com

ഈ കമാൻഡ് ഒരു അടിസ്ഥാന സ്പൈഡർ ടെംപ്ലേറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഒരു വെബ്‌സൈറ്റിൽ നിന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഡാറ്റ ക്രാൾ ചെയ്യാനും എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാനും നിങ്ങൾക്ക് ചിലന്തിയെ ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കാനാകും.

സ്പൈഡർ കോൺഫിഗർ ചെയ്യുക: സ്പൈഡർ ഫയലിനുള്ളിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ആരംഭ URL-കൾ, പാഴ്‌സിംഗ് ലോജിക്, മറ്റ് സ്വഭാവങ്ങൾ എന്നിവ നിർവ്വചിക്കാം:

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

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

ഈ ലളിതമായ ചിലന്തി ഒരു വെബ്‌പേജിൻ്റെ ശീർഷകം വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു. സ്‌ക്രാപ്പിയുടെ ശക്തമായ സെലക്ടറുകളും പാഴ്‌സറുകളും ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ഇത് വികസിപ്പിക്കാനാകും.

റണ്ണിംഗ് സ്ക്രാപ്പി: നിങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക?

നിങ്ങളുടെ ചിലന്തികൾ തയ്യാറായിക്കഴിഞ്ഞാൽ, ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് അവ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാം. നിങ്ങളുടെ സ്പൈഡർ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ കമാൻഡ് ലൈൻ ഉപയോഗിക്കുക:

scrapy crawl example

ചിലന്തി നിർദ്ദിഷ്‌ട URL-കൾ ക്രോൾ ചെയ്യാൻ തുടങ്ങുകയും നിങ്ങളുടെ കോൺഫിഗറേഷനുകൾക്കനുസരിച്ച് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുകയും ചെയ്യും. JSON, CSV പോലുള്ള വിവിധ ഫോർമാറ്റുകളിലേക്കോ അല്ലെങ്കിൽ നേരിട്ട് ഒരു ഡാറ്റാബേസിലേക്കോ ഡാറ്റ ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യാം.

ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു: അടുത്തത് എന്താണ്?

ഡാറ്റ ശേഖരിച്ച ശേഷം, നിങ്ങൾ അത് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും സംഭരിക്കുകയും വേണം. സ്‌ക്രാപ്പി ഡാറ്റ സംരക്ഷിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അത് ക്ലീൻ ചെയ്യാനും രൂപപ്പെടുത്താനും പൈപ്പ് ലൈനുകൾ നൽകുന്നു:

JSON അല്ലെങ്കിൽ CSV ഔട്ട്പുട്ട്: കമാൻഡ് ലൈനിലെ ഫോർമാറ്റ് വ്യക്തമാക്കുന്നതിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് JSON അല്ലെങ്കിൽ CSV ഫോർമാറ്റുകളിലേക്ക് ഡാറ്റ എക്സ്പോർട്ട് ചെയ്യാം:

scrapy crawl example -o output.json

ഡാറ്റാബേസ് സംഭരണം: വലിയ പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക്, ഡാറ്റ നേരിട്ട് ഒരു ഡാറ്റാബേസിൽ സംഭരിക്കുന്നത് പലപ്പോഴും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാണ്. പൈപ്പ് ലൈനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് MySQL അല്ലെങ്കിൽ MongoDB പോലുള്ള ഡാറ്റാബേസുകളുമായി സ്ക്രാപ്പി സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.

ഉപസംഹാരം

സ്ക്രാപ്പി ഉപയോഗിച്ച് വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് ശക്തവും കാര്യക്ഷമവുമാണ്. സ്‌ക്രാപ്പി ശരിയായി ഇൻസ്റ്റാളുചെയ്‌ത് കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും നന്നായി ഘടനാപരമായ ചിലന്തികളെ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിലൂടെയും ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും നിങ്ങൾക്ക് വിപുലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഡാറ്റ ശേഖരണ പ്രക്രിയകൾ കാര്യക്ഷമമാക്കാൻ കഴിയും. നിങ്ങൾ വിശകലനം, ഗവേഷണം അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയാണെങ്കിലും, വെബ് സ്‌ക്രാപ്പിംഗ് ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി സ്‌ക്രാപ്പി വഴക്കമുള്ളതും അളക്കാവുന്നതുമായ പരിഹാരം നൽകുന്നു.

ഏതൊരു ശക്തമായ ഉപകരണത്തെയും പോലെ, സ്‌ക്രാപ്പി ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ ഉപയോഗിക്കേണ്ടതും നിങ്ങൾ സ്‌ക്രാപ്പ് ചെയ്യുന്ന വെബ്‌സൈറ്റുകളുടെ സേവന നിബന്ധനകൾ മാനിക്കുന്നതും പ്രധാനമാണ്. സന്തോഷകരമായ സ്ക്രാപ്പിംഗ്!