Scrapy 最適化のヒント: 重複 URL のクロールを減らし、効率を向上させる方法

Scrapy は、インターネットから大量のデータを取得するために使用できる強力な Python クローラー フレームワークです。ただし、Scrapy を開発する場合、重複した URL をクロールするという問題が頻繁に発生します。これは、多くの時間とリソースを無駄にし、効率に影響を与えます。この記事では、重複 URL のクロールを減らし、Scrapy クローラーの効率を向上させるための Scrapy 最適化テクニックをいくつか紹介します。

1. start_urls 属性と allowed_domains 属性を使用する

Scrapy クローラーでは、start_urls 属性を使用して、クロールする必要がある URL を指定できます。同時に、allowed_domains 属性を使用して、クローラーがクロールできるドメイン名を指定することもできます。これら 2 つの属性を使用すると、Scrapy がクロールする必要のない URL をすばやくフィルタリングして除外し、時間とリソースを節約しながら効率を向上させることができます。

2. Scrapy-Redis を使用して分散クロールを実装する

多数の URL をクロールする必要がある場合、単一マシンのクロールは非効率であるため、分散クロール テクノロジの使用を検討できます。 Scrapy-Redis は、Redis データベースを使用して分散クロールを実装し、Scrapy クローラーの効率を向上させる Scrapy 用のプラグインです。 settings.py ファイルで REDIS_HOST および REDIS_PORT パラメーターを設定すると、分散クロールを実現するために Scrapy-Redis が接続する Redis データベースのアドレスとポート番号を指定できます。

3. インクリメンタル クロール テクノロジを使用する

Scrapy クローラーの開発では、同じ URL を繰り返しクロールする必要があることがよくあり、これにより多くの時間とリソースが無駄になります。したがって、増分クロール手法を使用して、クロールの繰り返しを減らすことができます。増分クロール技術の基本的な考え方は、クロールされた URL を記録し、次回のクロール時にその記録に基づいて同じ URL がクロールされたかどうかを確認し、クロールされた場合はスキップするというものです。このようにして、重複した URL のクロールを削減し、効率を向上させることができます。

4. ミドルウェアを使用して重複 URL をフィルタリングする

増分クロール テクノロジに加えて、ミドルウェアを使用して重複 URL をフィルタリングすることもできます。 Scrapy のミドルウェアはカスタム プロセッサであり、Scrapy クローラーの実行中に、リクエストと応答はミドルウェアを通じて処理できます。カスタム ミドルウェアを作成することで URL 重複排除を実装できます。その中で、最も一般的に使用される重複排除方法は、Redis データベースを使用してクロールされた URL のリストを記録し、そのリストをクエリして URL がクロールされたかどうかを判断する方法です。

5. DupeFilter を使用して重複 URL をフィルタリングする

カスタム ミドルウェアに加えて、Scrapy は重複排除フィルタ DupeFilter も提供しており、これにより重複 URL のクロールを効果的に削減できます。 DupeFilter は各 URL をハッシュし、一意のハッシュ値をメモリに保存します。したがって、クロールプロセス中に、異なるハッシュ値を持つ URL のみがクロールされます。 DupeFilter の使用には、追加の Redis サーバー サポートは必要なく、軽量の重複 URL フィルタリング方法です。

概要:

Scrapy クローラーの開発では、重複 URL のクロールが一般的な問題です。重複 URL のクロールを減らし、Scrapy クローラーの効率を向上させるには、さまざまな最適化テクニックが必要です。この記事では、start_urls 属性と allowed_domains 属性の使用、Scrapy-Redis を使用した分散クロールの実装、増分クロール テクノロジーの使用、カスタム ミドルウェアを使用した重複 URL のフィルター、組み込み DupeFilter を使用した重複 URL のフィルターなど、一般的な Scrapy 最適化テクニックをいくつか紹介します。 。読者は、Scrapy クローラーの効率を向上させるために、自分のニーズに応じて適切な最適化方法を選択できます。

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