Scrapy ile Ayrıştırmayı Otomatikleştirme: Kolay mı?

Web kazıma, web'den veri toplamak için güçlü bir araçtır ve bu işlemi otomatikleştirmek önemli ölçüde zaman ve emek tasarrufu sağlayabilir. Scrapy, Python'da web kazıma için en popüler kütüphanelerden biridir ve web sitelerinden otomatik olarak veri toplayan ve işleyen örümcekler oluşturmak için sağlam bir çerçeve sunar. Bu makalede, Scrapy'yi kurma ve yapılandırma, örümcekler oluşturma ve kazıma projelerinizi etkili bir şekilde çalıştırma adımlarında size yol göstereceğiz.

Scrapy Nasıl Kurulur: Nereden Başlamalıyım?

Kazımaya başlamadan önce, Scrapy'nin ortamınıza kurulu olması gerekir. Scrapy, Python tabanlı bir kütüphanedir, bu nedenle makinenizde Python'ın kurulu olması gerekir. Şu adımları izleyin:

Python ve Pip'i yükleyin: Python 3.6 veya üzerinin yüklü olduğundan emin olun. Python paket yükleyicisi olan Pip, genellikle Python ile birlikte gelir. Her ikisinin de yüklü olup olmadığını şu komutu çalıştırarak kontrol edebilirsiniz:

python --version
pip --version

Scrapy'yi yükleyin: Scrapy'i yüklemek için Pip'i şu komutu çalıştırarak kullanın:

pip install scrapy

Bu komut, Scrapy'nin en son sürümünü bağımlılıklarıyla birlikte yükleyecektir. Yüklendikten sonra, Scrapy kazıma projeleri oluşturmak ve çalıştırmak için kullanılabilir.

Scrapy'i Yapılandırma: Hangi Ayarlar Önemlidir?

Scrapy'yi yükledikten sonra, verimli veri toplama için doğru şekilde yapılandırmak çok önemlidir. Scrapy yapılandırmaları, web siteleri tarafından algılanmayı en aza indirirken hızı ve doğruluğu en üst düzeye çıkarmak için kazıma etkinliklerinizi ince ayar yapmanıza olanak tanır.

Kullanıcı Aracısı Rotasyonu: Birçok web sitesi, kullanıcı aracı dizelerine göre kazıyıcıları algılar ve engeller. Kullanıcı aracılarını döndürerek, engellenme olasılığını azaltabilirsiniz. Bu, şu şekilde yapılandırılabilir: settings.py:

USER_AGENT = 'your-user-agent-string'

İtaat Eden Robotlar.txt: Scrapy'nin, robots.txt bir web sitesinin kuralları, hangi sayfaların kazınmaması gerektiğini belirtir. Bu, gerektiğinde açılıp kapatılabilir:

ROBOTSTXT_OBEY = True

İndirme Gecikmeleri: Sunucuyu çok fazla istekle boğmamak için istekler arasında bir indirme gecikmesi ayarlayabilirsiniz:

DOWNLOAD_DELAY = 2

Bunlar sadece birkaç temel yapılandırmadır. İhtiyaçlarınıza bağlı olarak, ara yazılım, işlem hatları ve eşzamanlılık gibi diğer ayarları düzenlemeniz gerekebilir.

Örümcek Oluşturma ve Yapılandırma: Nasıl Çalışırlar?

Örümcekler, bir Scrapy projesinin temel bileşenleridir. Bir web sitesinde nasıl gezinileceğini ve gerekli verilerin nasıl çıkarılacağını tanımlarlar.

Yeni Bir Örümcek Oluştur:Bir örümcek oluşturmak için Scrapy proje dizininize gidin ve şunu çalıştırın:

scrapy genspider example example.com

Bu komut temel bir örümcek şablonu oluşturur. Daha sonra örümceği bir web sitesinden ihtiyacınız olan verileri tarayıp çıkaracak şekilde özelleştirebilirsiniz.

Örümcek'i yapılandırın: Örümcek dosyasının içinde, başlangıç URL'lerini, ayrıştırma mantığını ve diğer davranışları tanımlayabilirsiniz:

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

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

Bu basit örümcek bir web sayfasının başlığını çıkarır. Scrapy'nin güçlü seçicilerini ve ayrıştırıcılarını kullanarak bunu daha karmaşık verileri çıkarmak için genişletebilirsiniz.

Scrapy'i Çalıştırma: Verileri Nasıl Toplarsınız?

Örümcekleriniz hazır olduğunda, veri toplamaya başlamak için onları çalıştırabilirsiniz. Örümceğinizi çalıştırmak için komut satırını kullanın:

scrapy crawl example

Örümcek belirtilen URL'leri taramaya başlayacak ve yapılandırmalarınıza göre verileri çıkaracaktır. Veriler JSON, CSV gibi çeşitli biçimlerde veya doğrudan bir veritabanına çıktı olarak alınabilir.

Verilerin İşlenmesi ve Depolanması: Sırada Ne Var?

Verileri topladıktan sonra, işlemeniz ve depolamanız gerekir. Scrapy, verileri kaydetmeden önce temizlemek ve yapılandırmak için veri hatları sağlar:

JSON veya CSV Çıktısı:Verileri komut satırında formatı belirterek JSON veya CSV formatlarına aktarabilirsiniz:

scrapy crawl example -o output.json

Veritabanı Depolama: Daha büyük projeler için, verileri doğrudan bir veritabanında depolamak genellikle daha verimlidir. Scrapy'i MySQL veya MongoDB gibi veritabanlarıyla boru hatlarını kullanarak entegre edebilirsiniz.

Sonuç

Scrapy ile web kazıma işlemini otomatikleştirmek hem güçlü hem de etkilidir. Scrapy'yi doğru şekilde yükleyip yapılandırarak, iyi yapılandırılmış örümcekler oluşturarak ve toplanan verileri etkili bir şekilde işleyerek, çok çeşitli uygulamalar için veri toplama süreçlerini kolaylaştırabilirsiniz. Verileri analiz, araştırma veya başka amaçlar için topluyor olun, Scrapy web kazıma görevleri için esnek ve ölçeklenebilir bir çözüm sunar.

Unutmayın, her güçlü araçta olduğu gibi, Scrapy'i sorumlu bir şekilde kullanmak ve kazıdığınız web sitelerinin hizmet şartlarına saygı göstermek önemlidir. İyi kazımalar!