Scrapy は、Python で開発された高速で高レベルの Web クローリング フレームワークで、Web サイトをクロールし、ページから構造化データを抽出するために使用されます。幅広い用途があり、データマイニング、モニタリング、自動テストに使用できます。
Scrapy フレームワークは、スケジューラー、ダウンローダー、クローラー、エンティティ パイプライン、Scrapy エンジンの 5 つの主要コンポーネントで構成されています。
その中で、スケジューラーは次にクロールする URL を決定し、ダウンローダーはネットワーク リソースを高速にダウンロードするために使用され、クローラーは特定の Web ページから必要な情報を抽出するために使用され、エンティティ パイプラインはクローラーによって抽出されたデータを処理します。 、Scrapy エンジンはシステムのすべてのコンポーネントのデータ フローを制御します。
Scrapy がよく使われる理由は、誰でも必要に応じて簡単に変更でき、さまざまな種類の Web スクレイピングの基本クラスを提供するフレームワークであるためです。
Web ページをクロールするための Scrapy の利点は主に次のとおりです:
1.高効率: Scrapy は非同期処理と同時リクエストを使用するため、大規模なクローリング タスクを効率的に処理し、Web クローリングの効率を向上させることができます。
2.柔軟性: Scrapy は豊富なコンポーネントとプラグインメカニズムのセットを提供しており、ユーザーはニーズに応じてそれらをカスタマイズおよび拡張して、さまざまな Web クローリングのニーズを満たすことができます。
3.安定性: Scrapy は耐障害性と安定性に優れており、複雑で変化するネットワーク環境に対処できます。
4.豊富な機能: Scrapy は、HTML、XML、JSON などを含む複数のデータ形式の解析と処理をサポートし、自動処理、データ抽出、データ保存などの機能を提供します。
5.強力なスケーラビリティ: Scrapy は分散クロールをサポートしており、複数のクローラー ノードを通じて同時にデータをクロールおよび処理して、クロールの効率を向上させることができます。
Scrapy は、Web サイトをクロールし、ページから構造化データを抽出するために使用される、高速かつ高度な Web クローリングおよび Web スクレイピング フレームワークです。 Scrapy を Web スクレイピングに使用する基本的な手順は次のとおりです:
まず、Scrapy がインストールされていることを確認します。まだインストールされていない場合は、pip:
を通じてインストールできます。
pip installscrapy
scrapy startproject コマンドを使用して、新しい Scrapy プロジェクトを作成します。たとえば、myproject:
という名前のプロジェクトを作成します。
スクレイピースタートプロジェクトmyproject
クロールされたデータを保存するアイテムをプロジェクトに定義します。たとえば、myproject/myproject/items.py:
で項目を定義します。
import scrapy
class MyprojectItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
link = scrapy.Field()
desc = scrapy.Field()
プロジェクト内にスパイダーを作成して、クロールする Web サイトとそのクロール方法を定義します。たとえば、myproject/myproject/spiders ディレクトリに example.py という名前の Spider ファイルを作成します。
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
スクレイピー クロール コマンドを使用してスパイダーを実行します。たとえば、上で作成した例の Spider を実行します。
スクレイピークロールの例
クロールされたデータは、ファイルやデータベースに保存するなど、アイテム パイプラインを定義することで処理できます。
ミドルウェア、ダウンローダー、ログなどのセットアップなど、必要に応じて Scrapy プロジェクトをさらに構成できます。
これらは、Scrapy を使用して Web サイトをクロールするための基本的な手順です。特定のニーズに応じて、追加の構成と最適化を実行する必要がある場合があります。
動的ユーザー エージェントは、Web サイトによってクローラーが特定されるのを防ぐ効果的な戦略です。 Scrapy では、動的なユーザーエージェントをさまざまな方法で設定できます:
Spider クラスにcustom_settings 属性を追加します。 この属性は、カスタム Scrapy 構成を設定するために使用される辞書です。 custom_settings ディクショナリに「USER_AGENT」キーを追加し、対応する User-Agent 値を設定します。
fake_useragent ライブラリを使用します。 このライブラリには、ランダムに置き換えることができる多数の組み込みユーザー エージェントが含まれています。 fake_useragent パッケージをインストールした後、Scrapy の設定構成ファイル内のライブラリをインポートして使用し、ランダムなユーザー エージェントを生成します。
ランダムなユーザー エージェント ミドルウェアを実装する: fake_useragent ライブラリを使用して各リクエストに異なるユーザー エージェントを割り当てるミドルウェアを作成します。
これらの方法により、通常のユーザーの行動を効果的にシミュレートし、Web サイトによってクローラーとして識別されるリスクを軽減できます。
Web スクレイピングに Scrapy フレームワークを使用する場合、プロキシを設定することが非常に必要です。主な理由は次のとおりです。
IP ブロックを避ける: クローラーが Web サイトにアクセスするときに、元の IP アドレスが直接使用されると、Web サイトによって簡単に識別され、ブロックされます。プロキシを使用すると、実際の IP アドレスを隠すことができるため、ブロックを回避し、クローラーの ID を保護できます。
アクセス制限の突破: 一部の Web サイトではアクセス制限が設定されています。プロキシを使用すると、これらの制限を突破して、ターゲット Web サイト上のデータを自由に取得できます。
クローラ効率の向上: 大量のクローリング データが必要な一部のシナリオでは、プロキシを使用すると IP アドレスのブロックを効果的に回避できるため、クローラ プログラムの通常の動作が保証され、クローラの効率が向上します。
要約すると、Scrapy フレームワークでデータをより適切に収集するには、プロキシを設定することが非常に重要です。
Scrapy でプロキシを設定するには、プロジェクトの settings.py ファイルを変更します。 具体的な手順は次のとおりです:
プロキシ サーバーを準備します。まず、信頼できるプロキシ サービス プロバイダーから IP を取得し、ファイルに保存するか、プロキシの API を使用する必要があります。
プロキシを有効にする:settings.py ファイルで PROXY_ENABLED = True を設定して、プロキシを有効にします。
プロキシ IP とポートを設定します:PROXY 変数を設定することで、プロキシとポートを指定できます。たとえば、PROXY = 'http://your_proxy_ip:port' となります。
ダウンローダーミドルウェアの構成:プロキシ設定を確実に有効にするには、settings.py ファイルのDOWNLOADER_MIDDLEWARES 構成でプロキシ関連のミドルウェア設定を追加または変更する必要があります。
この記事を理解することで、Scrapy を使用して Web ページをクロールする方法を学び、ユーザー エージェントとエージェントを動的に設定することで Web クローリング中に発生する問題を回避することができます。
以上がScrapy の使用: Web スクレイピングの簡単なガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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