Comment Scrapy Spider prend en charge plusieurs méthodes d'analyse de pages Web

Scrapy est un puissant framework d'exploration de sites Web écrit en Python. Il peut nous aider à extraire les informations des pages Web, à exploiter automatiquement le contenu et les données du site Web et à gérer des tâches d'exploration et de traitement de données à grande échelle de manière très efficace. Scrapy fournit un puissant framework Spider, une API et des plug-ins pour une utilisation et une extension faciles. Dans cet article, nous expliquerons comment prendre en charge plusieurs méthodes d'analyse de pages Web dans Scrapy Spider.

Avant de commencer, nous devons comprendre quelques concepts de base. Le robot d'exploration Scrapy fonctionne essentiellement en trois étapes :

1. Faites une demande et téléchargez la page Web
2. Analysez la page Web téléchargée et extrayez les informations requises
3. Stockez les données extraites sur un support de stockage de données

Pour celles-ci Pour l'exécution d'étapes, nous écrivons généralement des règles d'analyse dans Spider pour extraire les informations requises. Scrapy Spider prend en charge plusieurs méthodes d'analyse des règles pour extraire des données, telles que les sélecteurs XPath, les sélecteurs CSS, les expressions régulières, etc. Pour différentes structures de pages Web et besoins d'exploration, nous devons utiliser différents analyseurs et sélecteurs pour extraire les informations de la page Web.

Scrapy fournit différents objets Selector pour prendre en charge différents types de méthodes d'analyse. Voici quelques principaux objets Selector :

• CSSSelector : un analyseur basé sur la syntaxe du sélecteur CSS ;
• XPathSelector : un analyseur standard basé sur des expressions XPath ;
• HtmlXPathSelector : hérité de XPathSelector, généralement utilisé pour l'analyse de documents HTML.
• XmlXPathSelector : hérité de XPathSelector, utilisé pour l'analyse de documents XML.

Nous pouvons librement combiner et utiliser ces sélecteurs et analyseurs dans Spider pour extraire des informations.

Vous trouverez ci-dessous un exemple qui montre comment utiliser plusieurs méthodes d'analyse de pages Web dans Scrapy Spider.

Tout d'abord, nous devons créer un nouveau projet Scrapy et créer un nouveau Spider. Dans Spider, nous pouvons compléter l'analyse des données en définissant la fonction parse(), ou nous pouvons compléter l'analyse de types spécifiques de pages Web en définissant d'autres fonctions. Vous trouverez ci-dessous une simple araignée.

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        # Here we can use multiple parsing methods to extract desired data
        # We can either use CSS selectors or XPath selectors
        css_selector_data = response.css('div.content p::text').extract_first()
        xpath_selector_data = response.xpath('//div[contains(@class, "content")]/p/text()').extract_first()
        # print the extracted data from both methods
        print(f"CSS Selector parsed data: {css_selector_data}")
        print(f"XPath Selector parsed data: {xpath_selector_data}")

Dans ce Spider, nous utilisons deux méthodes de sélection différentes dans la fonction parse() définie pour analyser les données dans la réponse (l'objet renvoyé par la requête réseau). Dans le premier exemple, nous avons utilisé un sélecteur CSS pour rechercher l'élément et extraire le contenu textuel du premier paragraphe ; dans le deuxième exemple, nous avons utilisé un sélecteur XPath pour effectuer la même opération. Les deux méthodes d'analyse peuvent être utilisées pour extraire des données de pages Web, et nous pouvons en utiliser une ou les deux dans la même araignée.

Une autre approche consiste à utiliser deux ou plusieurs araignées différentes dans un projet Scrapy pour gérer différents types de pages Web. Ici, il nous suffit de définir plusieurs Spiders et de les spécifier respectivement comme start_urls.

import scrapy


class CustomSpider1(scrapy.Spider):
    name = "test1"
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        # Use CSS selector to extract the title from the HTML
        title = response.css('title::text').extract_first()
        print(f"Title parsed by 'test1' spider: {title}")


class CustomSpider2(scrapy.Spider):
    name = "test2"
    start_urls = ['http://example.org']

    def parse(self, response):
        # Use XPath selector to extract the title from the XML
        title = response.xpath('//title/text()').extract_first()
        print(f"Title parsed by 'test2' spider: {title}")

Voici deux exemples de Scrapy Spiders simples, où chaque araignée utilise une méthode de sélection différente (c'est-à-dire le sélecteur CSS et le sélecteur XPath) pour extraire le titre correspondant. De plus, chaque Spider a ici ses propres start_urls, mais vous pouvez également définir un ensemble de différents types de listes d'URL selon vos besoins pour pouvoir gérer différents types de pages Web.

En bref, voici juste une brève introduction à Scrapy Spider et aux méthodes de sélection. Les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent étudier la documentation du framework Scrapy en détail, ou utiliser d'autres ressources externes en ligne qui présentent Scrapy. Quelle que soit la méthode que vous choisissez, Scrapy est un outil de programmation réseau très puissant et flexible qui joue un très large éventail de rôles dans l'exploration de données, la collecte d'informations, l'analyse de données et d'autres domaines.

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!