Как да обикаляте уеб страница с Scrapy и Python 3
Въведение
Събирането на данни от уеб страници е от съществено значение за различни индустрии и цели. Независимо дали искате да наблюдавате цените на конкурентите, да извличате адресни данни или да изграждате масивни данни за машинно обучение, уеб обиколката е незаменим инструмент.
Scrapy е мощен фреймуърк за Python, който улеснява извличането на данни от уеб страници. Той осигурява набор от готови инструменти за извличане, извличане и съхранение на данни, като същевременно обработва сложни уебсайтове и техники против извличане.
В тази статия ще предоставим подробен урок за това как да използвате Scrapy и Python 3 за обикаляне на уеб страница. Ще разгледаме основните понятия, ще създадем паяк за извличане на данни и ще обсъдим най-добрите практики за оптимизиране на процеса на обикаляне.
Създаване на паяк
Първата стъпка в обикалянето на уеб страница с Scrapy е създаването на паяк. Паякът действа като логика за извличане на данни и определя какви данни да се извличат, как да се навигират в уебсайта и къде да се съхраняват извлечените данни.
За да създадете паяк, използвайте следната команда:
python
scrapy genspider my_spider {url}
Например, за да създадете паяк за извличане на данни от Amazon, изпълнете следната команда:
python
scrapy genspider amazon https://www.amazon.com/
Това ще създаде файл с име „my_spider.py“ в директория „my_spider“, която съдържа скеле за код за основен паяк.
Настройка на паяка
След като създадете паяка, трябва да конфигурирате настройките му, за да определите параметрите на обиколката. Отворете файла „my_spider.py“ и направете следните промени:
– name: Име на паяка.
– start_urls: Начален URL адрес(и) за обиколка.
– allowed_domains: Домейни, които паякът е разрешено да обикаля.
– parse: Метод за анализ на отговор от уеб страница и извличане на данни.
Извличане на данни
След като конфигурирате паяка, трябва да дефинирате метода „parse“, за да извлечете данни от уеб страницата. Този метод приема отговор „response“ като вход и връща извлечените данни.
Използвайте XPath или CSS селектори, за да идентифицирате елементите на уеб страницата, които искате да извлечете. След това извлечете данните и ги съхранете като елементи от списък или речник.
python
def parse(self, response):
Съдържание
Извличане на име на продукта
product_name = response.xpath('//h1[@id="title"]').extract_first()
Извличане на цена на продукта
product_price = response.xpath('//span[@id="priceblock_ourprice"]').extract_first()
Извличане на изображение на продукта
product_image = response.xpath('//img[@id="landingImage"]').extract_first()
Връщане на извлечените данни като речник
return {
'product_name': product_name,
'product_price': product_price,
'product_image': product_image
}
Запазване на данни
След като извлечете данните, можете да ги запазите в различни формати, като JSON, CSV или база данни. Scrapy осигурява стандартни елементи за записване за запазване на данни в тези формати.
python
Записване на данни в JSON файл
feed_export_filename = 'amazon_products.json'
feed_uri = f'file:/{feed_export_filename}'
feed_format = 'json'
Оптимизиране на обиколката
За да оптимизирате процеса на обиколка, можете да приложите следните най-добри практики:
– Използвайте техники за заобикаляне като въртене на IP адреси и използване на прокси сървъри.
– Ограничавайте скоростта на заявките, за да избегнете блокиране на уебсайтове.
– Използвайте техники за анализ на JavaScript, за да обикаляте уебсайтове, които разчитат силно на JavaScript.
– Поддържайте модулите Scrapy актуализирани, за да се възползвате от подобренията и поправки на грешки.
Заключение
Употребата на Scrapy и Python 3 за обикаляне на уеб страници е мощен подход за извличане на структурирани данни от уеб. Чрез разбиране на основните понятия, конфигуриране на паяк и прилагане на най-добри практики можете ефективно да автоматизирате процеса на събиране на данни.
Уеб обиколката отваря врати за широка гама от приложения, включително пазарно разузнаване, анализ на конкуренцията и изграждане на масиви от данни за машинно обучение. Scrapy предоставя набор от инструменти и разширяема архитектура, за да отговори на изискванията на сложни задачи за извличане на данни.
Често задавани въпроси
– Какво е Scrapy?
– Scrapy е фреймуърк за Python за извличане на данни от уеб страници, който автоматизира процеса на обиколка и събиране на данни.
– Какви са предимствата на използването на Scrapy?
– Scrapy е лесен за използване, разширяем и предоставя набор от готови инструменти за ефективно извличане на данни.
– Как да създадете паяк в Scrapy?
– Използвайте командата „scrapy genspider“ с името на паяка и начален URL адрес.
– Как да извлечете данни с помощта на паяк?
– Дефинирайте метода „parse“ в паяка, за да извлечете данни с помощта на XPath или CSS селектори.
– Как да запазите извлечените данни?
– Използвайте стандартния елемент за записване в Scrapy, за да запазите данните в JSON, CSV или база данни.
– Как да оптимизирате обиколката?
– Използвайте техники за заобикаляне, ограничавайте скоростта на заявките, анализирайте JavaScript и поддържайте модулите актуализирани.
– За какви приложения е полезно обикалянето на уеб страница?
– Пазарно разузнаване, анализ на конкуренцията, изграждане на масиви от данни за машинно обучение.
– Кои са някои от алтернативите на Scrapy?
– BeautifulSoup, Selenium, Requests.
– Къде мога да намеря повече информация за Scrapy?
– Официална документация на Scrapy: https://docs.scrapy.org/en/latest/
– Форум на общността на Scrapy: https://discourse.scrapy.org/