Scrapy는 데이터 분석 및 차트 작성을 어떻게 자동화합니까?

Scrapy는 간단하고 이해하기 쉬운 구문을 사용하여 웹 리소스에서 정보를 쉽게 얻고 자동화된 처리 및 분석을 수행하는 인기 있는 Python 크롤러 프레임워크입니다. Scrapy의 유연성과 확장성은 데이터 분석 및 차트 작성에 이상적입니다.

이 글은 Scrapy의 기본 기능과 특징에 대한 소개로 시작하여 Scrapy를 통해 데이터 분석 및 차트 그리기를 자동화하는 단계를 소개하고 몇 가지 사용 예를 제공하여 독자들이 대규모 분석을 할 때 도움이 되기를 바랍니다. 데이터의 양.

Scrapy의 특징과 기능

데이터 분석 및 차트 그리기를 위한 Scrapy 사용을 소개하기 전에 먼저 Scrapy의 특징과 기능을 이해하겠습니다.

1. Scrapy는 고도로 맞춤화된 요청 및 응답 처리를 지원하며 쉽게 네트워크 데이터를 획득하고 처리합니다.
2. 비동기 네트워크 요청을 지원하여 빠르고 효율적인 웹 크롤링을 가능하게 합니다.
3. 데이터는 XPath 및 CSS 선택기를 기반으로 추출되며 JSON 및 XML과 같은 다양한 데이터 형식을 지원합니다.
4. 지속적으로 실행할 수 있으며 정기적인 자동 업데이트 및 확장을 지원합니다.
5. 플러그인 및 확장 기능을 통해 데이터 변환 및 내보내기를 쉽게 수행할 수 있습니다.

위의 특징과 기능을 통해 Scrapy는 매우 훌륭한 데이터 분석 및 차트 작성 도구가 됩니다. Scrapy를 사용하여 데이터 분석 및 차트 작성을 자동화하는 방법을 살펴보겠습니다.

Scrapy를 사용하여 데이터 분석 및 차트 작성을 자동화하는 방법

1. Scrapy 프로젝트 만들기

먼저 다음 명령을 통해 Scrapy 프로젝트를 만들어야 합니다.

scrapy startproject myproject

이 명령은 다음을 포함하는 myproject라는 새 디렉터리를 만듭니다. Scrapy 프로젝트에 필요한 모든 파일과 폴더.

2. Writing Spider

Scrapy에서 Spider는 크롤러의 동작과 규칙을 정의하는 가장 중요한 구성 요소 중 하나입니다. 스파이더를 작성함으로써 우리는 Scrapy에게 웹 페이지 데이터를 얻고 처리하는 방법을 알려줄 수 있습니다. 여기서는 크롤링할 웹페이지, 페이지 구문 분석 방법, 데이터 추출 방법 등을 지정해야 합니다.

다음은 간단한 Spider 예입니다.

import scrapy


class MySpider(scrapy.Spider):
    name = "myspider"
    allowed_domains = ["example.com"]
    start_urls = [
        "http://www.example.com/",
    ]

    def parse(self, response):
        for sel in response.xpath('//ul/li'):
            item = {}
            item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract_first()
            item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract_first()
            yield item

이 예에서는 MySpider라는 Spider를 정의하고, 크롤링할 웹사이트 example.com을 지정하고, 모든 URL을 가져오려는 start_urls 목록을 정의합니다. 웹 페이지. Spider가 실행되면 start_urls를 기반으로 일치하는 모든 페이지를 가져오고 데이터를 추출합니다.

parse() 함수에서는 XPath를 사용하여 모든 li 태그에서 a 태그가 포함된 데이터를 추출한 다음 항목 필드에 제목과 링크를 각각 저장합니다.

3. 데이터베이스에 데이터 저장

데이터를 얻은 후에는 후속 분석 및 시각화를 위해 데이터를 데이터베이스에 저장해야 합니다. Scrapy에서는 Item Pipeline을 사용하여 데이터를 데이터베이스에 자동으로 저장할 수 있습니다.

import pymongo


class MongoDBPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
        self.db = self.client['mydb']

    def process_item(self, item, spider):
        self.db['mycollection'].insert_one(dict(item))
        return item

이 예에서는 PyMongo 라이브러리를 사용하여 MongoDB 데이터베이스에 연결하고 항목의 데이터를 process_item() 함수의 mycollection 컬렉션에 삽입합니다.

4. 데이터 분석 및 차트 작성

데이터가 데이터베이스에 저장된 후 데이터 분석 및 차트 작성을 위해 Pandas, NumPy 및 Matplotlib와 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd
import pymongo
import matplotlib.pyplot as plt


class AnalysisPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
        self.db = self.client['mydb']
        self.collection = self.db['mycollection']

    def process_item(self, item, spider):
        return item

    def close_spider(self, spider):
        df = pd.DataFrame(list(self.collection.find()))
        df['price'] = pd.to_numeric(df['price'])
        df.hist(column='price', bins=20)
        plt.show()

이 예에서는 MongoDB 데이터베이스의 데이터를 Pandas DataFrame으로 읽고 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 히스토그램을 그립니다. Pandas의 다양한 분석 기능을 사용하여 평균이나 표준편차 계산 등 데이터를 분석할 수 있습니다.

요약

이 글에서는 Scrapy의 특징과 기능, 자동화된 데이터 분석 및 차트 작성을 위해 Scrapy를 사용하는 방법을 소개했습니다. Scrapy의 유연하고 확장 가능한 기능을 통해 데이터를 쉽게 얻고 처리할 수 있으며, 데이터 분석 및 차트 작성을 위해 Pandas 및 Matplotlib와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터를 더 잘 이해하고 분석할 수 있습니다. 강력하고 자동화된 웹 스크래핑 도구를 찾고 있다면 Scrapy는 확실히 시도해 볼 가치가 있는 옵션입니다.

위 내용은 Scrapy는 데이터 분석 및 차트 작성을 어떻게 자동화합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!