Comment Scrapy automatise-t-il l'analyse des données et la création de graphiques ?

Scrapy est un framework d'exploration Python populaire. Il utilise une syntaxe simple et facile à comprendre pour obtenir facilement des informations à partir de ressources Web et effectuer un traitement et une analyse automatisés. La flexibilité et l'évolutivité de Scrapy le rendent idéal pour l'analyse des données et la création de graphiques.

Cet article commencera par une introduction aux fonctions et caractéristiques de base de Scrapy, puis présentera les étapes à suivre pour automatiser l'analyse des données et le dessin de graphiques via Scrapy, et donnera quelques exemples d'utilisation, dans l'espoir d'être utile aux lecteurs lors de l'analyse de grandes quantités de données.

Caractéristiques et fonctions de Scrapy

Avant de commencer à présenter l'utilisation de Scrapy pour l'analyse de données et le dessin de graphiques, comprenons d'abord les caractéristiques et fonctions de Scrapy :

1. Scrapy prend en charge le traitement des demandes et des réponses hautement personnalisés et peut facilement obtenir et traiter les données du réseau.
2. Prend en charge les requêtes réseau asynchrones, permettant une exploration Web rapide et efficace.
3. Les données sont extraites sur la base de sélecteurs XPath et CSS, prenant en charge plusieurs formats de données tels que JSON et XML.
4. Peut fonctionner en continu et prend en charge les mises à jour et extensions automatiques régulières.
5. La conversion et l'exportation de données peuvent être facilement réalisées grâce à des plug-ins et des extensions.

Les caractéristiques et fonctions ci-dessus font de Scrapy un très bon outil d'analyse de données et de création de graphiques. Voyons comment utiliser Scrapy pour automatiser l'analyse des données et la création de graphiques.

Comment utiliser Scrapy pour automatiser l'analyse des données et la création de graphiques

1. Créer un projet Scrapy

Tout d'abord, nous devons créer un projet Scrapy via la commande suivante :

scrapy startproject myproject

Cette commande créera un nouveau répertoire nommé monprojet, contenant Tous les fichiers et dossiers nécessaires au projet Scrapy.

2. Writing Spider

Dans Scrapy, Spider est l'un des composants les plus importants, qui définit le comportement et les règles du robot. En écrivant un spider, nous pouvons indiquer à Scrapy comment obtenir et traiter les données d'une page Web. Ici, nous devons spécifier les pages Web à explorer, comment analyser les pages, comment extraire les données, etc.

Ce qui suit est un exemple simple de Spider :

import scrapy


class MySpider(scrapy.Spider):
    name = "myspider"
    allowed_domains = ["example.com"]
    start_urls = [
        "http://www.example.com/",
    ]

    def parse(self, response):
        for sel in response.xpath('//ul/li'):
            item = {}
            item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract_first()
            item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract_first()
            yield item

Dans cet exemple, nous définissons un Spider nommé MySpider, nous spécifions le site Web example.com à explorer et définissons une liste start_urls, qui contient Nous voulons obtenir les URL de tous pages Web. Lorsque Spider s'exécute, il obtiendra toutes les pages correspondantes en fonction des start_urls et extraira les données.

Dans la fonction parse(), nous utilisons XPath pour extraire les données contenant la balise a dans toutes les balises li, puis enregistrons respectivement le titre et le lien dans le champ de l'élément.

3. Enregistrer les données dans la base de données

Après avoir obtenu les données, nous devons les enregistrer dans la base de données pour une analyse et une visualisation ultérieures. Dans Scrapy, vous pouvez utiliser Item Pipeline pour stocker automatiquement les données dans la base de données.

import pymongo


class MongoDBPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
        self.db = self.client['mydb']

    def process_item(self, item, spider):
        self.db['mycollection'].insert_one(dict(item))
        return item

Dans cet exemple, nous utilisons la bibliothèque PyMongo pour nous connecter à la base de données MongoDB et insérer les données de l'élément dans la collection mycollection dans la fonction process_item().

4. Analyse des données et dessin de graphiques

Une fois nos données stockées dans la base de données, nous pouvons utiliser des bibliothèques telles que Pandas, NumPy et Matplotlib pour l'analyse des données et le dessin de graphiques.

import pandas as pd
import pymongo
import matplotlib.pyplot as plt


class AnalysisPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
        self.db = self.client['mydb']
        self.collection = self.db['mycollection']

    def process_item(self, item, spider):
        return item

    def close_spider(self, spider):
        df = pd.DataFrame(list(self.collection.find()))
        df['price'] = pd.to_numeric(df['price'])
        df.hist(column='price', bins=20)
        plt.show()

Dans cet exemple, nous lisons les données de la base de données MongoDB dans un Pandas DataFrame et traçons un histogramme à l'aide de la bibliothèque Matplotlib. Nous pouvons utiliser les différentes fonctions d'analyse de Pandas pour analyser des données, comme calculer la moyenne ou l'écart type, etc.

Résumé

Dans cet article, nous avons présenté les caractéristiques et fonctions de Scrapy, et comment utiliser Scrapy pour l'analyse automatisée des données et la création de graphiques. Grâce aux fonctionnalités flexibles et extensibles de Scrapy, nous pouvons facilement obtenir et traiter des données, et utiliser des bibliothèques telles que Pandas et Matplotlib pour l'analyse des données et la création de graphiques afin de mieux comprendre et analyser les données. Si vous recherchez un puissant outil de scraping Web automatisé, Scrapy est certainement une option qui vaut la peine d'être essayée.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!