Scrapy est un framework d'exploration Web rapide et de haut niveau développé en Python, utilisé pour explorer des sites Web et extraire des données structurées à partir de pages. Il a un large éventail d’utilisations et peut être utilisé pour l’exploration de données, la surveillance et les tests automatisés.
Le framework Scrapy se compose de cinq composants principaux : le planificateur, le téléchargeur, le robot d'exploration, le pipeline d'entités et le moteur Scrapy.
Parmi eux, le planificateur détermine la prochaine URL à explorer, le téléchargeur est utilisé pour télécharger des ressources réseau à grande vitesse, le robot d'exploration est utilisé pour extraire les informations requises d'une page Web spécifique, le pipeline d'entité traite les données extraites par le robot d'exploration. , et le moteur Scrapy contrôle le flux de données dans tous les composants du système.
La raison pour laquelle Scrapy est souvent utilisé est qu'il s'agit d'un framework que chacun peut facilement modifier en fonction de ses besoins et qui fournit des classes de base pour différents types de web scraping.
Les avantages de Scrapy pour l'exploration de pages Web incluent principalement :
1.Haute efficacité : Scrapy utilise un traitement asynchrone et des requêtes simultanées, qui peuvent gérer efficacement les tâches d'exploration à grande échelle et améliorer l'efficacité de l'exploration Web.
2.Flexibilité : Scrapy fournit un riche ensemble de composants et de mécanismes de plug-in, et les utilisateurs peuvent les personnaliser et les développer en fonction de leurs besoins pour répondre à divers besoins d'exploration du Web.
3.Stabilité : Scrapy a une bonne tolérance aux pannes et une bonne stabilité, et peut faire face à des environnements réseau complexes et changeants.
4.Fonctions riches : Scrapy prend en charge l'analyse et le traitement de plusieurs formats de données, notamment HTML, XML, JSON, etc., et fournit des fonctions telles que le traitement automatisé, l'extraction de données et le stockage de données.
5.Forte évolutivité : Scrapy prend en charge l'exploration distribuée, qui peut explorer et traiter les données simultanément via plusieurs nœuds d'exploration pour améliorer l'efficacité de l'exploration.
Scrapy est un framework d'exploration et de scraping Web rapide et avancé, utilisé pour explorer des sites Web et extraire des données structurées à partir de pages. Voici les étapes de base pour utiliser Scrapy pour le web scraping :
Tout d’abord, assurez-vous que Scrapy est installé. S'il n'est pas encore installé, vous pouvez l'installer via pip :
pip installer scrapy
Utilisez la commande scrapy startproject pour créer un nouveau projet Scrapy. Par exemple, créez un projet nommé monprojet :
scrapy startproject monprojet
Définissez un élément dans le projet pour stocker les données analysées. Par exemple, définissez un élément dans myproject/myproject/items.py :
import scrapy
class MyprojectItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
link = scrapy.Field()
desc = scrapy.Field()
Créez un Spider dans votre projet pour définir le site Web à explorer et comment l'explorer. Par exemple, créez un fichier Spider nommé exemple.py dans le répertoire monprojet/monprojet/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
Utilisez la commande Scrapy Crawl pour exécuter Spider. Par exemple, exécutez l'exemple Spider créé ci-dessus :
exemple d'exploration scrapy
Vous pouvez traiter les données analysées en définissant le pipeline d'éléments, par exemple en les enregistrant dans un fichier ou une base de données.
Vous pouvez configurer davantage le projet Scrapy selon vos besoins, comme la configuration du middleware, du téléchargeur, du journal, etc.
Voici les étapes de base pour explorer des sites Web avec Scrapy. En fonction de vos besoins spécifiques, vous devrez peut-être effectuer une configuration et une optimisation supplémentaires.
Dynamic User-Agent est une stratégie efficace pour empêcher les robots d'exploration d'être identifiés par les sites Web. Dans Scrapy, l'agent utilisateur dynamique peut être défini de différentes manières :
Ajoutez un attribut custom_settings dans la classe Spider : Cet attribut est un dictionnaire utilisé pour définir une configuration personnalisée de Scrapy. Ajoutez la clé 'USER_AGENT' dans le dictionnaire custom_settings et définissez la valeur User-Agent correspondante.
Utilisez la bibliothèque fake_useragent : Cette bibliothèque contient un grand nombre d'agents utilisateurs intégrés qui peuvent être remplacés de manière aléatoire. Après avoir installé le package fake_useragent, importez et utilisez la bibliothèque dans le fichier de configuration des paramètres de Scrapy pour générer un User-Agent aléatoire.
Implémenter un middleware User-Agent aléatoire : Créez un middleware qui utilise la bibliothèque fake_useragent pour attribuer un User-Agent différent à chaque requête.
Grâce à ces méthodes, vous pouvez simuler efficacement le comportement normal des utilisateurs et réduire le risque d'être identifié comme un robot d'exploration par le site Web.
Lors de l'utilisation du framework Scrapy pour le web scraping, il est très nécessaire de configurer un proxy. Les principales raisons sont les suivantes :
Éviter le blocage IP : lorsque le robot d'exploration accède au site Web, si l'adresse IP d'origine est utilisée directement, il est facile d'être identifié et bloqué par le site Web. L'utilisation d'un proxy peut masquer la véritable adresse IP, évitant ainsi d'être bloqué et protégeant l'identité du robot.
Briser les restrictions d'accès : certains sites Web définiront des restrictions d'accès. L'utilisation d'un proxy peut briser ces restrictions et obtenir librement des données sur le site Web cible.
Améliorer l'efficacité du robot d'exploration : dans certains scénarios où une grande quantité de données d'exploration est requise, l'utilisation d'un proxy peut efficacement éviter le blocage des adresses IP, garantissant ainsi le fonctionnement normal du programme d'exploration et améliorant l'efficacité du robot d'exploration.
En résumé, afin de mieux collecter les données dans le framework Scrapy, il est très important de mettre en place un proxy.
La définition d'un proxy dans Scrapy peut être réalisée en modifiant le fichier settings.py du projet. Les étapes spécifiques sont les suivantes :
Préparez le serveur proxy :Tout d'abord,vous devez obtenir l'adresse IP auprès d'un fournisseur de services proxy fiable etl'enregistrer dans un fichierou utiliser l'API du proxy.
Activer le proxy :Définissez PROXY_ENABLED = True dans le fichier settings.py pour activer le proxy.
Définissez l'adresse IP et le port du proxy :Vous pouvez spécifier le proxy et le port en définissant la variable PROXY,par exemple, PROXY = 'http://your_proxy_ip:port'.
Configurer le middleware de téléchargement :Pour garantir que les paramètres de proxy prennent effet,vous devez ajouter ou modifier les paramètres du middleware liés au proxy dans la configuration DOWNLOADER_MIDDLEWARES dans le fichier settings.py.
En comprenant cet article, vous pouvez apprendre à utiliser Scrapy pour explorer des pages Web et essayer d'éviter les problèmes rencontrés lors de l'exploration Web en définissant dynamiquement l'agent utilisateur et les agents.
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