Verstehen Sie die Eigenschaften des Scrapy-Frameworks und verbessern Sie die Effizienz der Crawler-Entwicklung

Das Scrapy-Framework ist ein auf Python basierendes Open-Source-Framework, das hauptsächlich zum Crawlen von Website-Daten verwendet wird. Es weist die folgenden Eigenschaften auf:

1. Asynchrone Verarbeitung: Scrapy verwendet asynchrone Verarbeitung und kann mehrere Netzwerkanforderungen und Daten gleichzeitig verarbeiten Das Parsen von Aufgaben verbessert die Daten-Crawling-Geschwindigkeit von Crawlern.
2. Datenextraktion vereinfachen: Scrapy bietet leistungsstarke XPath- und CSS-Selektoren, um Benutzern das Extrahieren von Daten zu erleichtern. Benutzer können diese Selektoren verwenden, um schnell und genau Daten aus Webseiten zu extrahieren.
3. Modularer Aufbau: Das Scrapy-Framework bietet viele Module, die je nach Bedarf frei angepasst werden können, z. B. Downloader, Parser, Pipelines usw.
4. Bequeme Erweiterung: Das Scrapy-Framework bietet eine umfangreiche API, mit der die von Benutzern benötigten Funktionen problemlos erweitert werden können.

Im Folgenden wird anhand spezifischer Codebeispiele erläutert, wie Sie mithilfe des Scrapy-Frameworks die Effizienz der Crawler-Entwicklung verbessern können.

Zuerst müssen wir das Scrapy-Framework installieren:

pip install scrapy

Als nächstes können wir ein neues Scrapy-Projekt erstellen:

scrapy startproject myproject

Dadurch wird im aktuellen Verzeichnis ein Ordner namens „myproject“ erstellt, der die gesamte Grundstruktur des Scrapy-Projekts enthält .

Lassen Sie uns einen einfachen Crawler schreiben. Angenommen, wir möchten den Filmtitel, die Bewertung und Informationen zum Regisseur des neuesten Films von der Douban-Filmwebsite erhalten. Zuerst müssen wir einen neuen Spider erstellen:

import scrapy

class DoubanSpider(scrapy.Spider):
    name = "douban"
    start_urls = [
        'https://movie.douban.com/latest',
    ]

    def parse(self, response):
        for movie in response.xpath('//div[@class="latest"]//li'):
            yield {
                'title': movie.xpath('a/@title').extract_first(),
                'rating': movie.xpath('span[@class="subject-rate"]/text()').extract_first(),
                'director': movie.xpath('span[@class="subject-cast"]/text()').extract_first(),
            }

In diesem Spider definieren wir einen Spider mit dem Namen „douban“ und geben die anfängliche URL als URL der offiziellen Seite mit den neuesten Filmen von Douban Movies an. Bei der Parse-Methode verwenden wir den XPath-Selektor, um den Namen, die Bewertung und die Regisseurinformationen jedes Films zu extrahieren, und verwenden yield, um die Ergebnisse zurückzugeben.

Als nächstes können wir relevante Einstellungen in der Datei „settings.py“ des Projekts vornehmen, wie zum Beispiel den User-Agent und die Anforderungsverzögerung festlegen:

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
DOWNLOAD_DELAY = 5

Hier legen wir einen User-Agent fest und stellen die Download-Verzögerung auf 5 Sekunden ein.

Schließlich können wir den Crawler über die Befehlszeile starten und die Ergebnisse ausgeben:

scrapy crawl douban -o movies.json

Dadurch wird der soeben erstellte Spider gestartet und die Ergebnisse in einer Datei namens „movies.json“ ausgegeben.

Durch die Verwendung des Scrapy-Frameworks können wir Crawler schnell und effizient entwickeln, ohne uns mit zu vielen Details von Netzwerkverbindungen und asynchronen Anfragen befassen zu müssen. Die leistungsstarken Funktionen und das benutzerfreundliche Design des Scrapy-Frameworks ermöglichen es uns, uns auf die Datenextraktion und -verarbeitung zu konzentrieren und so die Effizienz der Crawler-Entwicklung erheblich zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerstehen Sie die Eigenschaften des Scrapy-Frameworks und verbessern Sie die Effizienz der Crawler-Entwicklung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!