


Ausführlicher Einsatz von Scrapy: Wie crawlt man HTML-, XML- und JSON-Daten?
Scrapy ist ein leistungsstarkes Python-Crawler-Framework, mit dem wir schnell und flexibel Daten im Internet abrufen können. Beim eigentlichen Crawling-Prozess stoßen wir häufig auf verschiedene Datenformate wie HTML, XML und JSON. In diesem Artikel stellen wir vor, wie man Scrapy zum Crawlen dieser drei Datenformate verwendet.
1. HTML-Daten crawlen
- Ein Scrapy-Projekt erstellen
Zuerst müssen wir ein Scrapy-Projekt erstellen. Öffnen Sie die Befehlszeile und geben Sie den folgenden Befehl ein:
scrapy startproject myproject
Dieser Befehl erstellt ein Scrapy-Projekt namens myproject im aktuellen Ordner.
- Start-URL festlegen
Als nächstes müssen wir die Start-URL festlegen. Erstellen Sie im Verzeichnis „myproject/spiders“ eine Datei mit dem Namen „spider.py“, bearbeiten Sie die Datei und geben Sie den folgenden Code ein:
import scrapy class MySpider(scrapy.Spider): name = 'myspider' start_urls = ['http://example.com'] def parse(self, response): pass
Der Code importiert zunächst die Scrapy-Bibliothek, definiert dann eine Crawler-Klasse „MySpider“ und richtet einen Spider mit dem Namen „myspider“ ein Geben Sie einen Namen ein und legen Sie eine Start-URL auf http://example.com fest. Abschließend wird eine Parse-Methode definiert. Die Parse-Methode wird von Scrapy standardmäßig aufgerufen, um Antwortdaten zu verarbeiten.
- Antwortdaten analysieren
Als nächstes müssen wir die Antwortdaten analysieren. Bearbeiten Sie die Datei myproject/spiders/spider.py weiter und fügen Sie den folgenden Code hinzu:
import scrapy class MySpider(scrapy.Spider): name = 'myspider' start_urls = ['http://example.com'] def parse(self, response): title = response.xpath('//title/text()').get() yield {'title': title}
Im Code verwenden wir die Methode „response.xpath()“, um den Titel auf der HTML-Seite abzurufen. Verwenden Sie yield, um Daten vom Typ Wörterbuch zurückzugeben, einschließlich des von uns erhaltenen Titels.
- Führen Sie den Crawler aus
Zuletzt müssen wir den Scrapy-Crawler ausführen. Geben Sie in der Befehlszeile den folgenden Befehl ein:
scrapy crawl myspider -o output.json
Dieser Befehl gibt die Daten in die Datei „output.json“ aus.
2. XML-Daten crawlen
- Ein Scrapy-Projekt erstellen
Ebenso müssen wir zuerst ein Scrapy-Projekt erstellen. Öffnen Sie die Befehlszeile und geben Sie den folgenden Befehl ein:
scrapy startproject myproject
Dieser Befehl erstellt ein Scrapy-Projekt namens myproject im aktuellen Ordner.
- Legen Sie die Start-URL fest
Erstellen Sie im Verzeichnis „myproject/spiders“ eine Datei mit dem Namen „spider.py“, bearbeiten Sie die Datei und geben Sie den folgenden Code ein:
import scrapy class MySpider(scrapy.Spider): name = 'myspider' start_urls = ['http://example.com/xml'] def parse(self, response): pass
Im Code legen wir einen Spider-Namen mit dem Namen „myspider“ fest. und legen Sie eine Start-URL auf http://example.com/xml fest.
- Antwortdaten analysieren
Bearbeiten Sie weiterhin die Datei myproject/spiders/spider.py und fügen Sie den folgenden Code hinzu:
import scrapy class MySpider(scrapy.Spider): name = 'myspider' start_urls = ['http://example.com/xml'] def parse(self, response): for item in response.xpath('//item'): yield { 'title': item.xpath('title/text()').get(), 'link': item.xpath('link/text()').get(), 'desc': item.xpath('desc/text()').get(), }
Im Code verwenden wir die Methode „response.xpath()“, um die Daten im zu erhalten XML-Seite. Verwenden Sie eine for-Schleife, um das Element-Tag zu durchlaufen, die Textdaten in den drei Tags Titel, Link und Desc abzurufen und verwenden Sie yield, um Daten vom Typ Wörterbuch zurückzugeben.
- Führen Sie den Crawler aus
Schließlich müssen wir auch den Scrapy-Crawler ausführen. Geben Sie in der Befehlszeile den folgenden Befehl ein:
scrapy crawl myspider -o output.json
Dieser Befehl gibt die Daten in die Datei „output.json“ aus.
3. JSON-Daten crawlen
- Ein Scrapy-Projekt erstellen
Ebenso müssen wir ein Scrapy-Projekt erstellen. Öffnen Sie die Befehlszeile und geben Sie den folgenden Befehl ein:
scrapy startproject myproject
Dieser Befehl erstellt ein Scrapy-Projekt namens myproject im aktuellen Ordner.
- Legen Sie die Start-URL fest
Erstellen Sie im Verzeichnis „myproject/spiders“ eine Datei mit dem Namen „spider.py“, bearbeiten Sie die Datei und geben Sie den folgenden Code ein:
import scrapy class MySpider(scrapy.Spider): name = 'myspider' start_urls = ['http://example.com/json'] def parse(self, response): pass
Im Code legen wir einen Spider-Namen mit dem Namen „myspider“ fest. und legen Sie eine Start-URL auf http://example.com/json fest.
- Antwortdaten analysieren
Bearbeiten Sie weiterhin die Datei myproject/spiders/spider.py und fügen Sie den folgenden Code hinzu:
import scrapy import json class MySpider(scrapy.Spider): name = 'myspider' start_urls = ['http://example.com/json'] def parse(self, response): data = json.loads(response.body) for item in data['items']: yield { 'title': item['title'], 'link': item['link'], 'desc': item['desc'], }
Im Code verwenden wir die Methode json.loads(), um die Daten in JSON zu analysieren Format. Verwenden Sie eine for-Schleife, um das Elementarray zu durchlaufen, die drei Attribute jedes Elements abzurufen: Titel, Link und Desc, und verwenden Sie yield, um Daten vom Typ Wörterbuch zurückzugeben.
- Führen Sie den Crawler aus
Schließlich müssen Sie auch den Scrapy-Crawler ausführen. Geben Sie in der Befehlszeile den folgenden Befehl ein:
scrapy crawl myspider -o output.json
Dieser Befehl gibt die Daten in die Datei „output.json“ aus.
4. Zusammenfassung
In diesem Artikel haben wir vorgestellt, wie man Scrapy zum Crawlen von HTML-, XML- und JSON-Daten verwendet. Anhand der obigen Beispiele können Sie die grundlegende Verwendung von Scrapy verstehen und bei Bedarf auch die erweiterte Verwendung vertiefen. Ich hoffe, dass es Ihnen bei der Crawler-Technologie helfen kann.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführlicher Einsatz von Scrapy: Wie crawlt man HTML-, XML- und JSON-Daten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Anleitung zum Tabellenrahmen in HTML. Hier besprechen wir verschiedene Möglichkeiten zum Definieren von Tabellenrändern anhand von Beispielen für den Tabellenrand in HTML.

Anleitung zum HTML-Rand links. Hier besprechen wir einen kurzen Überblick über HTML margin-left und seine Beispiele sowie seine Code-Implementierung.

Dies ist eine Anleitung für verschachtelte Tabellen in HTML. Hier diskutieren wir anhand der entsprechenden Beispiele, wie man eine Tabelle innerhalb der Tabelle erstellt.

Leitfaden zum HTML-Tabellenlayout. Hier besprechen wir die Werte des HTML-Tabellenlayouts zusammen mit den Beispielen und Ausgaben im Detail.

Leitfaden für HTML-Eingabeplatzhalter. Hier besprechen wir die Beispiele für HTML-Eingabeplatzhalter zusammen mit den Codes und Ausgaben.

Leitfaden zur HTML-geordneten Liste. Hier besprechen wir auch die Einführung von HTML-geordneten Listen und Typen sowie deren Beispiele

Anleitung zum Verschieben von Text in HTML. Hier besprechen wir eine Einführung, wie Marquee-Tags funktionieren, mit Syntax und Beispielen für die Implementierung.

Anleitung zum HTML-OnClick-Button. Hier diskutieren wir deren Einführung, Funktionsweise, Beispiele und Onclick-Events in verschiedenen Veranstaltungen.
