Scrapy implementiert das Daten-Crawling für die Schlüsselwortsuche

Crawler-Technologie ist sehr wichtig für das Abrufen von Daten und Informationen aus dem Internet, und Scrapy kann als effizientes, flexibles und skalierbares Web-Crawler-Framework den Prozess des Daten-Crawlings vereinfachen und ist sehr praktisch für das Crawlen von Daten aus dem Internet. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Scrapy das Daten-Crawling für die Schlüsselwortsuche implementieren.

1. Einführung in Scrapy

Scrapy ist ein Webcrawler-Framework, das auf der Python-Sprache basiert. Es ist effizient, flexibel und skalierbar und kann für eine Vielzahl von Aufgaben wie Datenerfassung, Informationsverwaltung und automatisierte Tests verwendet werden. Scrapy enthält eine Vielzahl von Komponenten, wie z. B. Crawler-Parser, Webcrawler, Datenprozessoren usw., durch die ein effizientes Web-Crawling und eine effiziente Datenverarbeitung erreicht werden können.

2. Implementieren Sie die Schlüsselwortsuche

Bevor Sie Scrapy zum Implementieren des Daten-Crawlings für die Schlüsselwortsuche verwenden, müssen Sie die Architektur des Scrapy-Frameworks und grundlegende Bibliotheken wie Requests und BeautifulSoup verstehen. Die spezifischen Implementierungsschritte lauten wie folgt:

(1) Erstellen Sie ein Projekt.

Geben Sie den folgenden Befehl in der Befehlszeile ein, um ein Scrapy-Projekt zu erstellen:

scrapy startproject search

Dieser Befehl erstellt ein Verzeichnis mit dem Namen „search“ im aktuellen Verzeichnis Verzeichnis. Das Verzeichnis enthält eine Datei „settings.py“ und ein Unterverzeichnis namens „spiders“.

(2) Crawler-Schreiben

Erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen searchspider.py im Spiders-Unterverzeichnis und schreiben Sie den Crawler-Code in diese Datei.

Definieren Sie zunächst die zu durchsuchenden Schlüsselwörter:

search_word = 'Scrapy'

Dann definieren Sie die URL für das Daten-Crawling:

start_urls = [

'https://www.baidu.com/s?wd={0}&pn={1}'.format(search_word, i*10) for i in range(10)

]

Dieser Code wählt die Top 10 Suchergebnisse von Baidu Crawling aus Daten von der Seite.

Als nächstes müssen wir einen Crawler-Parser erstellen, in dem die BeautifulSoup-Bibliothek zum Parsen der Webseite verwendet wird, und dann Informationen wie Titel und URL extrahieren:

def parse(self, Response):

soup = BeautifulSoup(response.body, 'lxml')
for link in soup.find_all('a'):
    url = link.get('href')
    if url.startswith('http') and not url.startswith('https://www.baidu.com/link?url='):
        yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_information)

yield {'title': link.text, 'url': url}

In Die BeautifulSoup-Bibliothek wird beim Parsen von Webseiten verwendet. Diese Bibliothek kann die Vorteile der Python-Sprache voll ausnutzen, um Webseiten schnell zu analysieren und die erforderlichen Daten zu extrahieren.

Schließlich müssen wir die erfassten Daten in einer lokalen Datei speichern und den Datenprozessor in der Datei „pipeline.py“ definieren:

class SearchPipeline(object):

def process_item(self, item, spider):
    with open('result.txt', 'a+', encoding='utf-8') as f:
        f.write(item['title'] + '    ' + item['url'] + '

')

Dieser Code wird für jeden Crawler erhalten Die Daten werden verarbeitet und der Titel und die URL werden jeweils in die Datei result.txt geschrieben.

(3) Führen Sie den Crawler aus

Geben Sie in der Befehlszeile das Verzeichnis ein, in dem sich das Crawler-Projekt befindet, und geben Sie den folgenden Befehl ein, um den Crawler auszuführen:

scrapy crawl search

Verwenden Sie diesen Befehl, um das Crawler-Programm zu starten. und das Programm beginnt automatisch mit Baidu. Crawlen Sie die Daten zum Schlüsselwort Scrapy aus den Suchergebnissen und geben Sie die Ergebnisse in der angegebenen Datei aus.

3. Fazit

Durch die Verwendung grundlegender Bibliotheken wie dem Scrapy-Framework und BeautifulSoup können wir das Daten-Crawling für die Schlüsselwortsuche problemlos implementieren. Das Scrapy-Framework ist effizient, flexibel und skalierbar, wodurch der Daten-Crawling-Prozess intelligenter und effizienter wird und sich sehr gut für Anwendungsszenarien eignet, in denen große Datenmengen aus dem Internet abgerufen werden. In praktischen Anwendungen können wir die Effizienz und Qualität des Daten-Crawlings weiter verbessern, indem wir den Parser optimieren und den Datenprozessor verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonScrapy implementiert das Daten-Crawling für die Schlüsselwortsuche. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!