Scrapy est un framework de robot d'exploration Python très utile qui peut nous aider à obtenir facilement des données de différents sites Web. Dans le même temps, de plus en plus d'utilisateurs de Scrapy l'utilisent pour explorer les données. Par conséquent, lors du processus d'utilisation de Scrapy, nous devons réfléchir à la manière d'optimiser nos robots d'exploration afin de pouvoir explorer plus efficacement les données requises. Cet article partagera quelques conseils pour l'optimisation du robot dans Scrapy.
Lorsque nous utilisons Scrapy pour explorer les données d'une page Web, nous pouvons rencontrer des demandes répétées. Si elles ne sont pas gérées, des situations comme celle-ci gaspillent des ressources et du temps sur le réseau. Par conséquent, lors de l’utilisation de Scrapy, nous devons faire attention à éviter les demandes en double.
Dans Scrapy, nous pouvons éviter les demandes en double en définissant le paramètre DUPEFILTER_CLASS. Nous pouvons utiliser Redis ou un module de déduplication de mémoire pour éviter les requêtes répétées. Les paramètres sont les suivants :
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
Lors de l'exploration des données d'une page Web, nous pouvons rencontrer le mécanisme anti-exploration du site Web et être bloqués par le site Web en raison de demandes trop fréquentes. Par conséquent, nous devons envisager d’augmenter le délai afin que la fréquence des requêtes des robots devienne plus stable.
Dans Scrapy, nous pouvons augmenter le délai des requêtes en définissant le paramètre DOWNLOAD_DELAY.
DOWNLOAD_DELAY=3 # 设置下载延迟为3秒
Afin d'éviter d'être reconnu comme un robot d'exploration par le site Web, nous devons simuler l'agent utilisateur du navigateur. Dans Scrapy, nous pouvons réaliser cette fonction en définissant le paramètre USER_AGENT dans le fichier settings.py. Voici un exemple :
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
Dans Scrapy, par défaut, chaque requête subira une opération de déduplication lorsque le nombre de tentatives atteint le maximum. Par conséquent, si vous avez beaucoup de requêtes, cette opération entraînera de nombreuses opérations d'E/S réseau, ce qui ralentira le programme. Afin d'optimiser cette situation, nous pouvons enregistrer la valeur de hachage de l'URL des données de la demande et la méthode demandée en mémoire afin de pouvoir déterminer rapidement si l'URL a été demandée. Ceci peut être réalisé en utilisant le code suivant :
from scrapy.utils.request import request_fingerprint seen = set() fp = request_fingerprint(request) if fp in seen: return seen.add(fp)
Dans Scrapy, nous pouvons utiliser des sélecteurs XPath ou CSS pour localiser des éléments. XPath peut faire plus que les sélecteurs CSS, mais les sélecteurs CSS sont plus rapides que XPath. Par conséquent, nous devons utiliser des sélecteurs CSS autant que possible pour optimiser nos robots d'exploration.
Scrapy utilise le blocage des opérations d'E/S par défaut, mais les opérations d'E/S asynchrones peuvent offrir de meilleures performances. Nous pouvons utiliser les opérations d'E/S asynchrones du package Twisted pour transformer Scrapy en un framework asynchrone.
Lors de l'exploration des données, nous pouvons utiliser le multi-threading pour accélérer notre robot d'exploration. Dans Scrapy, nous pouvons définir le nombre de threads en définissant le paramètre CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP. Voici un exemple de code :
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP=16
Summary
Scrapy est un excellent framework de robot d'exploration Python, mais lors de son utilisation, nous devons faire attention à l'optimisation de notre robot afin d'explorer plus efficacement les données dont nous avons besoin. Cet article partage quelques conseils pour l'optimisation du robot dans Scrapy, j'espère qu'il vous sera utile.
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!