Scrapy ist ein schnelles, in Python entwickeltes Web-Crawling-Framework auf hoher Ebene, das zum Crawlen von Websites und zum Extrahieren strukturierter Daten aus Seiten verwendet wird. Es hat ein breites Einsatzspektrum und kann für Data Mining, Überwachung und automatisierte Tests verwendet werden.
Das Scrapy-Framework besteht aus fünf Hauptkomponenten: Scheduler, Downloader, Crawler, Entity-Pipeline und Scrapy-Engine.
Unter anderem bestimmt der Scheduler die nächste zu crawlende URL, der Downloader wird zum Herunterladen von Netzwerkressourcen mit hoher Geschwindigkeit verwendet, der Crawler wird zum Extrahieren der erforderlichen Informationen von einer bestimmten Webseite verwendet und die Entitätspipeline verarbeitet die vom Crawler extrahierten Daten , und die Scrapy-Engine steuert den Datenfluss in allen Komponenten des Systems.
Der Grund, warum Scrapy häufig verwendet wird, besteht darin, dass es sich um ein Framework handelt, das jeder leicht an seine Bedürfnisse anpassen kann und Basisklassen für verschiedene Arten von Web Scraping bereitstellt.
Zu den Vorteilen von Scrapy beim Crawlen von Webseiten gehören hauptsächlich:
1.Hohe Effizienz: Scrapy verwendet asynchrone Verarbeitung und gleichzeitige Anforderungen, wodurch umfangreiche Crawling-Aufgaben effizient verarbeitet und die Effizienz des Web-Crawlings verbessert werden können.
2.Flexibilität: Scrapy bietet einen umfangreichen Satz an Komponenten und Plug-in-Mechanismen, und Benutzer können sie entsprechend ihren Bedürfnissen anpassen und erweitern, um verschiedene Web-Crawling-Anforderungen zu erfüllen.
3.Stabilität: Scrapy verfügt über eine gute Fehlertoleranz und Stabilität und kann mit komplexen und sich ändernden Netzwerkumgebungen umgehen.
4.Rich-Funktionen: Scrapy unterstützt das Parsen und Verarbeiten mehrerer Datenformate, einschließlich HTML, XML, JSON usw., und bietet Funktionen wie automatisierte Verarbeitung, Datenextraktion und Datenspeicherung.
5. Starke Skalierbarkeit: Scrapy unterstützt verteiltes Crawlen, das Daten gleichzeitig über mehrere Crawler-Knoten crawlen und verarbeiten kann, um die Crawling-Effizienz zu verbessern.
Scrapy ist ein schnelles und fortschrittliches Web-Crawling- und Web-Scraping-Framework, das zum Crawlen von Websites und zum Extrahieren strukturierter Daten aus Seiten verwendet wird. Hier sind die grundlegenden Schritte zur Verwendung von Scrapy für Web Scraping:
Stellen Sie zunächst sicher, dass Scrapy installiert ist. Wenn es noch nicht installiert ist, können Sie es über pip:
installieren
pip install scrapy
Verwenden Sie den Befehl scrapy startproject, um ein neues Scrapy-Projekt zu erstellen. Erstellen Sie beispielsweise ein Projekt mit dem Namen myproject:
scrapy startproject myproject
Definieren Sie im Projekt ein Element zum Speichern gecrawlter Daten. Definieren Sie beispielsweise ein Element in myproject/myproject/items.py:
import scrapy
class MyprojectItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
link = scrapy.Field()
desc = scrapy.Field()
Erstellen Sie in Ihrem Projekt einen Spider, um die zu crawlende Website und die Vorgehensweise zum Crawlen zu definieren. Erstellen Sie beispielsweise eine Spider-Datei mit dem Namen example.py im Verzeichnis myproject/myproject/spiders:
import scrapy
from myproject.items import MyprojectItem
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
name = 'example'
allowed_domains = ['example.com']
start_urls = ['http://example.com/']
def parse(self, response):
items = []
for sel in response.xpath('//ul/li'):
item = MyprojectItem()
item['title'] = sel.xpath('a/text()').get()
item['link'] = sel.xpath('a/@href').get()
item['desc'] = sel.xpath('text()').get()
items.append(item)
return items
Verwenden Sie den Scrapy-Crawl-Befehl, um den Spider auszuführen. Führen Sie beispielsweise den oben erstellten Beispiel-Spider aus:
Scrapy-Crawl-Beispiel
Sie können die gecrawlten Daten verarbeiten, indem Sie eine Item-Pipeline definieren, z. B. indem Sie sie in einer Datei oder Datenbank speichern.
Sie können das Scrapy-Projekt nach Bedarf weiter konfigurieren, z. B. Middleware, Downloader, Protokoll usw. einrichten.
Dies sind die grundlegenden Schritte zum Crawlen von Websites mit Scrapy. Abhängig von Ihren spezifischen Anforderungen müssen Sie möglicherweise einige zusätzliche Konfigurationen und Optimierungen durchführen.
Dynamic User-Agent ist eine wirksame Strategie, um zu verhindern, dass Crawler von Websites identifiziert werden. In Scrapy kann der dynamische Benutzeragent auf verschiedene Arten festgelegt werden:
Fügen Sie ein Attribut „custom_settings“ in der Spider-Klasse hinzu: Dieses Attribut ist ein Wörterbuch, das zum Festlegen der benutzerdefinierten Scrapy-Konfiguration verwendet wird. Fügen Sie den Schlüssel „USER_AGENT“ zum Wörterbuch „custom_settings“ hinzu und legen Sie den entsprechenden User-Agent-Wert fest.
Verwenden Sie die Bibliothek fake_useragent: Diese Bibliothek verfügt über eine große Anzahl integrierter Benutzeragenten, die nach dem Zufallsprinzip ersetzt werden können. Nach der Installation des Pakets fake_useragent importieren und verwenden Sie die Bibliothek in der Einstellungskonfigurationsdatei von Scrapy, um einen zufälligen User-Agent zu generieren.
Zufällige User-Agent-Middleware implementieren: Erstellen Sie eine Middleware, die die fake_useragent-Bibliothek verwendet, um jeder Anfrage einen anderen User-Agent zuzuweisen.
Durch diese Methoden können Sie das normale Nutzerverhalten effektiv simulieren und das Risiko verringern, von der Website als Crawler identifiziert zu werden.
Wenn Sie das Scrapy-Framework für Web Scraping verwenden, ist es unbedingt erforderlich, einen Proxy einzurichten. Die Hauptgründe sind wie folgt:
IP-Blockierung vermeiden: Wenn der Crawler auf die Website zugreift und die ursprüngliche IP-Adresse direkt verwendet wird, kann diese leicht von der Website identifiziert und blockiert werden. Die Verwendung eines Proxys kann die tatsächliche IP-Adresse verbergen, wodurch eine Blockierung vermieden und die Identität des Crawlers geschützt wird.
Zugriffsbeschränkungen durchbrechen: Einige Websites legen Zugriffsbeschränkungen fest. Durch die Verwendung eines Proxys können diese Einschränkungen durchbrochen und Daten auf der Zielwebsite frei abgerufen werden.
Crawler-Effizienz verbessern: In einigen Szenarien, in denen eine große Menge an Crawling-Daten erforderlich ist, kann die Verwendung eines Proxys effektiv verhindern, dass IP-Adressen blockiert werden, wodurch der normale Betrieb des Crawler-Programms sichergestellt und die Crawler-Effizienz verbessert wird.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es für eine bessere Datenerfassung im Scrapy-Framework sehr wichtig ist, einen Proxy einzurichten.
Das Festlegen eines Proxys in Scrapy kann durch Ändern der Datei „settings.py“ des Projekts erreicht werden. Die spezifischen Schritte sind wie folgt:
Bereiten Sie den Proxyserver vor:Zunächstmüssen Sie die IP von einem zuverlässigen Proxy-Dienstanbieter erhalten und sie in einer Datei speichernoder die API des Proxys verwenden.
Aktivieren Sie den Proxy:Setzen Sie PROXY_ENABLED = True in der Datei „settings.py“, um den Proxy zu aktivieren.
Stellen Sie die Proxy-IP und den Port ein:Sie können den Proxy und den Port angeben, indem Sie die PROXY-Variable festlegen,zum Beispiel PROXY = 'http://your_proxy_ip:port'.
Konfigurieren Sie die Downloader-Middleware:Um sicherzustellen, dass die Proxy-Einstellungen wirksam werden, müssen Sie die Proxy-bezogenen Middleware-Einstellungen in der Konfiguration DOWNLOADER_MIDDLEWARES in der Datei „settings.py“ hinzufügen oder ändern.
Wenn Sie diesen Artikel verstehen, können Sie lernen, Scrapy zum Crawlen von Webseiten zu verwenden, und versuchen, Probleme zu vermeiden, die beim Web-Crawling auftreten, indem Sie User-Agent und Agents dynamisch festlegen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwendung von Scrapy: Eine einfache Anleitung zum Web Scraping. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
