Analyse des problèmes liés à l'exploration des données Mafengwo

Avec le développement continu d'Internet, l'acquisition et le traitement des données deviennent de plus en plus importants. La technologie des chenilles est l’une des technologies importantes. En tant que framework d'exploration Python populaire, Scrapy peut nous aider à mettre en œuvre l'exploration des données plus facilement et présente également les avantages d'efficacité, de stabilité et d'évolutivité. Ensuite, nous prenons l'exploration du site Web Mafengwo comme exemple pour analyser les problèmes liés à la technologie du robot d'exploration Scrapy.

1. Comment contourner le mécanisme anti-crawler ?

Lors du processus d'exploration des données d'un site Web, nous rencontrons souvent des limitations du mécanisme anti-crawler. Voici plusieurs façons d'éviter les mécanismes anti-crawler :

(1) Définir les informations d'en-tête de requête : ajoutez les informations d'en-tête de requête au code du robot d'exploration et faites semblant d'être un utilisateur ordinaire pour effectuer des demandes de données. Par exemple, les informations d’en-tête de demande User-Agent.

(2) Définir le délai de demande : définissez le délai de demande de manière raisonnable pour éviter de demander des données trop rapidement et fréquemment.

(3) Utiliser une IP proxy : L'utilisation d'une IP proxy pour accéder au site cible peut contourner efficacement le mécanisme anti-crawler.

2. Comment analyser les données d'une page Web ?

L'analyse des données des pages Web est une étape clé de la technologie des robots d'exploration Scrapy. Scrapy a deux méthodes d'analyse intégrées : le sélecteur XPath et CSS.

(1) XPath : XPath est un langage de requête basé sur XML. Scrapy utilise l'analyseur XPath pour extraire facilement du texte, des attributs et d'autres contenus.

Par exemple, si vous souhaitez obtenir tous les noms et liens des destinations touristiques sur la page d'accueil de Mafengwo, vous pouvez utiliser le code suivant :

def start_requests(self):
    yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, headers=self.headers)

def parse(self, response):
    sel = Selector(response)
    items = sel.xpath('//div[@class="hot-list cf"]/div[@class="hot-list-item"]/a')
    for item in items:
        destination = item.xpath('./text()').extract()[0]
        link = item.xpath('./@href').extract()[0]
        yield {
            'destination': destination,
            'link': link
        }

(2) Sélecteur CSS : le sélecteur CSS est une méthode de sélection plus intuitive. Scrapy utilise des sélecteurs CSS pour extraire facilement des balises, des attributs et d'autres contenus.

Prenons de la même manière l'exemple de l'obtention du nom et du lien de la destination touristique sur la page d'accueil de Mafengwo. Le code utilisant le sélecteur CSS est le suivant :

def start_requests(self):
    yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, headers=self.headers)

def parse(self, response):
    items = response.css('.hot-list-item > a')
    for item in items:
        destination = item.css('::text').extract_first()
        link = item.css('::attr(href)').extract_first()
        yield {
            'destination': destination,
            'link': link
        }

3.

Lors du processus d'exploration des données d'un site Web, nous enregistrons généralement les données pour une analyse et une utilisation ultérieures. Quant au stockage persistant des données, il existe deux méthodes courantes : le stockage de fichiers et le stockage de bases de données.

(1) Stockage de fichiers : utilisez la fonction d'opération de fichier intégrée de Python pour enregistrer les données analysées dans un fichier local.

Par exemple, utilisez le code suivant dans Scrapy pour enregistrer les données dans un fichier .csv :

import csv

def process_item(self, item, spider):
    with open('data.csv', 'a', newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow([item['destination'], item['link']])
    return item

(2) Stockage de base de données : utilisez les bases de données relationnelles couramment utilisées MySQL, SQLite, etc. en Python pour stocker les données afin d'obtenir un stockage persistant de données.

Par exemple, utilisez le code suivant dans Scrapy pour enregistrer des données dans une base de données MySQL :

import pymysql

def __init__(self, db_settings):
        self.host = db_settings['HOST']
        self.port = db_settings['PORT']
        self.user = db_settings['USER']
        self.password = db_settings['PASSWORD']
        self.db = db_settings['DB']
        try:
            self.conn = pymysql.connect(
                host=self.host,
                port=self.port,
                user=self.user,
                password=self.password,
                db=self.db,
                charset='utf8'
            )
            self.cursor = self.conn.cursor()
        except Exception as e:
            print(e)

def process_item(self, item, spider):
    sql = "INSERT INTO destination(name, link) VALUES(%s, %s)"
    self.cursor.execute(sql, (item['destination'], item['link']))
    self.conn.commit()
    return item

Résumé

Grâce à l'analyse des trois questions ci-dessus, nous pouvons voir que Scrapy est un framework d'exploration puissant et facile à utiliser. cela peut nous aider à mettre en œuvre facilement des fonctions telles que l'exploration des données, l'analyse des données et la persistance des données. Bien entendu, dans le processus de candidature proprement dit, nous rencontrerons divers problèmes et défis, qui nous obligeront à continuer à apprendre et à nous améliorer.

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!