Scrapy-Implementierungsmethode für asynchrones Laden basierend auf Ajax

Scrapy ist ein Open-Source-Python-Crawler-Framework, das schnell und effizient Daten von Websites abrufen kann. Viele Websites verwenden jedoch die asynchrone Ladetechnologie von Ajax, was es Scrapy unmöglich macht, Daten direkt abzurufen. In diesem Artikel wird die Scrapy-Implementierungsmethode basierend auf dem asynchronen Laden von Ajax vorgestellt.

1. Ajax-Prinzip des asynchronen Ladens

Ajax-Asynchronladen: Bei der herkömmlichen Methode zum Laden von Seiten muss der Browser warten, bis der Server eine Antwort zurückgibt und die gesamte Seite lädt, bevor er fortfährt nächster Schritt. Nach Verwendung der Ajax-Technologie kann der Browser asynchron Daten vom Server abrufen und den Seiteninhalt dynamisch aktualisieren, ohne die Seite zu aktualisieren, wodurch Netzwerkbandbreite gespart und die Benutzererfahrung verbessert wird.

Das Grundprinzip der Ajax-Technologie besteht darin, asynchrone Kommunikation über das XMLHttpRequest-Objekt zu implementieren. Der Client (Browser) sendet eine Anfrage an den Server und verhindert, dass die Seite aktualisiert wird, während er auf eine Antwort wartet. Nachdem der Server dann antwortet und Daten zurückgibt, aktualisiert er die Seite dynamisch über JavaScript, um ein asynchrones Laden zu erreichen.

2. Implementierungsmethode von Scrapy basierend auf dem asynchronen Laden von Ajax

1 Analysieren Sie die Ajax-Anfrage der Seite

Bevor wir Scrapy zum Crawlen verwenden, müssen wir die Ajax-Anfrage der Zielwebsite analysieren. Sie können die Entwicklertools des Browsers auf der Registerkarte „Netzwerk“ verwenden, um die URL, die Anforderungsparameter und das Rückgabedatenformat der Ajax-Anfrage anzuzeigen und zu analysieren.

2. Verwenden Sie das Request-Modul von Scrapy, um Ajax-Anfragen zu senden

Wir können das Request-Modul von Scrapy verwenden, um Ajax-Anfragen zu senden. Der Code lautet wie folgt:

import scrapy

class AjaxSpider(scrapy.Spider):
    name = "ajax_spider"
    start_urls = ["http://www.example.com"]

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        ajax_url = "http://www.example.com/ajax"
        ajax_headers = {'x-requested-with': 'XMLHttpRequest'}
        ajax_data = {'param': 'value'}
        yield scrapy.FormRequest(url=ajax_url, headers=ajax_headers, formdata=ajax_data, callback=self.parse_ajax)

    def parse_ajax(self, response):
        # 解析Ajax返回的数据
        pass

In diesem Code verwenden wir zuerst das Request-Modul von Scrapy über die Methode start_requests() Senden Sie die ursprüngliche Anfrage, analysieren Sie den Antwortinhalt in der Methode parse() und initiieren Sie die Ajax-Anfrage. Analysieren Sie in der Methode parse_ajax() die von der Ajax-Anfrage zurückgegebenen Daten.

3. Verarbeiten Sie die von Ajax zurückgegebenen Daten

Nachdem wir die von der Ajax-Anfrage zurückgegebenen Daten erhalten haben, können wir sie analysieren und verarbeiten. Normalerweise liegen die von Ajax zurückgegebenen Daten im JSON-Format vor, das mit dem JSON-Modul von Python analysiert werden kann. Zum Beispiel:

import json

def parse_ajax(self, response):
    json_data = json.loads(response.body)
    for item in json_data['items']:
        # 对数据进行处理
        pass

4. Verwenden Sie die Item-Pipeline von Scrapy für die Datenpersistenz. Der letzte Schritt besteht darin, die Item-Pipeline von Scrapy für die Datenpersistenz zu verwenden. Wir können die analysierten Daten in der Datenbank speichern oder in einer lokalen Datei speichern, zum Beispiel:

import json

class AjaxPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        self.file = open('data.json', 'w')

    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()

    def process_item(self, item, spider):
        line = json.dumps(dict(item)) + "
"
        self.file.write(line)
        return item

Zusammenfassung:

In diesem Artikel wird die Methode von Scrapy vorgestellt, die auf dem asynchronen Laden von Ajax basiert. Analysieren Sie zunächst die Ajax-Anforderung der Seite, verwenden Sie das Anforderungsmodul von Scrapy, um die Anforderung zu senden, analysieren und verarbeiten Sie die von Ajax zurückgegebenen Daten und verwenden Sie schließlich die Item-Pipeline von Scrapy für die Datenpersistenz. Durch die Einführung dieses Artikels können Sie besser mit dem Crawlen von Websites umgehen, die zum asynchronen Laden Ajax verwenden müssen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonScrapy-Implementierungsmethode für asynchrones Laden basierend auf Ajax. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!