ScrapyをWebサイト構造解析に応用する実践

インターネットの普及と発展に伴い、ますます多くの Web サイトが高度な複雑さと多様性を示しています。これに関連して、Web サイトの構造分析は、Web サイトの内部構造と構成をより深く理解するのに役立ち、それによって関連する開発者により包括的かつ詳細なサポートを提供できるため、特に重要です。

Scrapy は、Web サイトをクローリングして構造化データを抽出するための Python フレームワークです。これはツイスト フレームワークに基づいており、リクエストを非同期に処理します。 Scrapy フレームワークを使用して Web サイトの構造を分析すると、Web サイトの構造とコンテンツをより深く理解できるようになり、データの収集と処理を向上させることができます。

この記事では、Scrapy フレームワークで Web サイト構造分析を適用する実践を紹介します。

1. Scrapy のインストールと設定

まず、Scrapy をインストールする必要があります。インストールには pip を使用することをお勧めします。つまり、コマンドラインで pip installscrapy と入力します。

インストールが完了したら、いくつかの構成が必要です。これには主に、ユーザー エージェントの設定とクローラー パイプラインの設定が含まれます。

1. ユーザー エージェントの設定

クローラーを作成するプロセスでは、クローラーをクローラーではなく通常のブラウザーのように見せるために、ユーザー エージェント文字列を偽造する必要があります。これを行う利点は、Web サイトによるブロックや制限を回避できることです。

設定方法は、settings.py ファイルに次のコードを追加します:

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like) Gecko) Chrome /58.0.3029.110 Safari/537.36'

2. パイプラインの設定

パイプラインは、Scrapy のデータ処理用のパイプラインです。クローラーが取得したデータをパイプラインに渡すことで、パイプライン内でデータが保存され、処理されます。 Scrapy では、クローラに複数のパイプラインを持たせることができ、異なるパイプラインがデータに対して異なる操作を実行できます。

次のコードを settings.py ファイルに追加します:

ITEM_PIPELINES = {

'scrapy_test.pipelines.MyPipeline': 300,  

}

そのうち、300 はパイプラインの優先度を表します。 。 Scrapy がデフォルトで使用するパイプラインでは、CSV ファイルへのデータ保存の優先順位が最も高く、500 です。独自のパイプラインの優先順位を 500 より低く、他のデフォルト パイプラインよりも高く設定できます。

2. Scrapy の使用

Scrapy のインストールと構成が完了したら、クローラーの作成を開始できます。 Scrapy では、Web サイトの構造解析とデータ抽出は、スパイダーとアイテムという 2 つの基本コンポーネントを記述することで実現されます。

1. Spider の作成

Scrapy では、クローラーは基本コンポーネントの 1 つです。クローラー コードを記述することで、クローラーのアクセスとクロール プロセスを制御して、望ましい結果を達成できます。

Spiderクラスを作成し、scrapy.Spiderを継承し、name、start_url、parseの3つの属性とメソッドをクラスに実装することで、簡単にクローラを書くことができます。

コードスニペット:

importscrapy

class MySpider(scrapy.Spider):

name = 'myspider'  
start_urls = ['http://www.example.com']   

def parse(self, response):

yield {'text': response.css('title::text').get()} 

start_urls はスパイダーがクロールを開始する URL で、parse はスパイダーが start_url URL にアクセスする前に取得した HTML コンテンツの処理メソッドです。

2. アイテムの書き込み

Items は Scrapy のもう 1 つの基本コンポーネントであり、その主な機能はデータ抽出と構造化処理です。

Item クラスを定義することにより、テーブル内のフィールドを定義するのと同様に、データの構造化された処理を実現できます。

コード スニペット:

importscrapy

class MyItem(scrapy.Item):

title = scrapy.Field()   
link = scrapy.Field() 

上記のコードは、タイトルとリンクを含む項目クラスを定義します。 2つの属性。各プロパティはscrapy.Fieldオブジェクトであり、取得されるデータのタイプを定義します。クローリングが完了すると、Scrapy はデータを Python 辞書に保存します。キー名はアイテムに格納されている属性に対応し、キーの値は取得したデータに対応します。

3. 結果の分析と処理

クローラの作成が完了したら、クローラ プログラムを実行して、取得したデータの結果を確認できます。

データをデータベースに保存する必要がある場合は、アイテム パイプラインを作成することで、取得したデータをさらに処理してデータベースに保存できます。

コードスニペット:

import pymongo

class MyPipeline(object):

def __init__(self):   
    self.client = pymongo.MongoClient()   
    self.db = self.client['mydb']   

def process_item(self, item, Spider):

    self.db['mydb'].insert(dict(item))   
    return item 

上記のコードでは、pymongo ライブラリを通じて MongoDB データベースに接続し、取得したデータをデータベースに保存しました。

概要

Scrapy は、Python 言語に基づく強力なクローラー フレームワークで、完全なクロールおよびデータ処理ソリューションを提供します。実際には、Scrapy は Web サイトの構造分析とデータ抽出を簡単に実装できるため、Web サイトの内部構造と構成をより深く理解できるようになり、関連する開発者に優れたサポートを提供できます。

以上がScrapyをWebサイト構造解析に応用する実践の詳細内容です。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。