Mafengwo 데이터를 스크랩 크롤링하는 것과 관련된 문제 분석

인터넷의 지속적인 발전으로 인해 데이터 수집 및 처리가 점점 더 중요해지고 있습니다. 크롤러 기술은 중요한 기술 중 하나입니다. 널리 사용되는 Python 크롤러 프레임워크인 Scrapy는 데이터 크롤링을 보다 편리하게 구현하는 데 도움을 줄 수 있으며 효율성, 안정성 및 확장성의 장점도 있습니다. 다음으로, Scrapy 크롤러 기술과 관련된 문제를 분석하기 위해 Mafengwo 웹사이트를 크롤링하는 사례를 살펴보겠습니다.

1. 크롤러 방지 메커니즘을 우회하는 방법은 무엇입니까?

웹사이트 데이터를 크롤링하는 과정에서 크롤러 방지 메커니즘의 한계에 직면하는 경우가 많습니다. 크롤러 방지 메커니즘을 피하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

(1) 요청 헤더 정보 설정: 크롤러 코드에 요청 헤더 정보를 추가하고 일반 사용자인 것처럼 가장하여 데이터를 요청합니다. 예를 들어 User-Agent 요청 헤더 정보입니다.

(2) 요청 지연 설정: 데이터를 너무 빠르고 자주 요청하지 않도록 요청 지연을 합리적으로 설정합니다.

(3) 프록시 IP 사용: 프록시 IP를 사용하여 대상 사이트에 액세스하면 크롤러 방지 메커니즘을 효과적으로 우회할 수 있습니다.

2. 웹페이지 데이터를 구문 분석하는 방법은 무엇입니까?

웹페이지 데이터 구문 분석은 Scrapy 크롤러 기술의 핵심 단계입니다. Scrapy에는 xpath와 CSS 선택기라는 두 가지 구문 분석 방법이 내장되어 있습니다.

(1) XPath: XPath는 XML 기반 쿼리 언어입니다. Scrapy는 XPath 파서를 사용하여 텍스트, 속성 및 기타 콘텐츠를 쉽게 추출합니다.

예를 들어 마펑워 홈페이지의 모든 관광지 이름과 링크를 얻고 싶다면 다음 코드를 사용하면 됩니다.

def start_requests(self):
    yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, headers=self.headers)

def parse(self, response):
    sel = Selector(response)
    items = sel.xpath('//div[@class="hot-list cf"]/div[@class="hot-list-item"]/a')
    for item in items:
        destination = item.xpath('./text()').extract()[0]
        link = item.xpath('./@href').extract()[0]
        yield {
            'destination': destination,
            'link': link
        }

(2) CSS 선택자: CSS 선택자는 보다 직관적인 선택자 방식입니다. Scrapy는 CSS 선택기를 사용하여 태그, 속성 및 기타 콘텐츠를 쉽게 추출합니다.

마펑워 홈페이지에서 관광지 이름과 링크를 얻는 예를 들어보겠습니다. CSS 선택기를 사용한 코드는 다음과 같습니다.

def start_requests(self):
    yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, headers=self.headers)

def parse(self, response):
    items = response.css('.hot-list-item > a')
    for item in items:
        destination = item.css('::text').extract_first()
        link = item.css('::attr(href)').extract_first()
        yield {
            'destination': destination,
            'link': link
        }

3.

웹사이트 데이터를 크롤링하는 과정에서 당사는 일반적으로 후속 분석 및 사용을 위해 데이터를 저장합니다. 데이터의 영구 저장에는 파일 저장과 데이터베이스 저장이라는 두 가지 일반적인 방법이 있습니다.

(1) 파일 저장: Python에 내장된 파일 작업 기능을 사용하여 크롤링된 데이터를 로컬 파일에 저장합니다.

예를 들어 Scrapy에서 다음 코드를 사용하여 데이터를 .csv 파일에 저장합니다.

import csv

def process_item(self, item, spider):
    with open('data.csv', 'a', newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow([item['destination'], item['link']])
    return item

(2) 데이터베이스 저장소: Python에서 일반적으로 사용되는 관계형 데이터베이스인 MySQL, SQLite 등을 사용하여 데이터를 저장하여 데이터.

예를 들어, Scrapy에서 다음 코드를 사용하여 MySQL 데이터베이스에 데이터를 저장합니다.

import pymysql

def __init__(self, db_settings):
        self.host = db_settings['HOST']
        self.port = db_settings['PORT']
        self.user = db_settings['USER']
        self.password = db_settings['PASSWORD']
        self.db = db_settings['DB']
        try:
            self.conn = pymysql.connect(
                host=self.host,
                port=self.port,
                user=self.user,
                password=self.password,
                db=self.db,
                charset='utf8'
            )
            self.cursor = self.conn.cursor()
        except Exception as e:
            print(e)

def process_item(self, item, spider):
    sql = "INSERT INTO destination(name, link) VALUES(%s, %s)"
    self.cursor.execute(sql, (item['destination'], item['link']))
    self.conn.commit()
    return item

Summary

위의 세 가지 질문에 대한 분석을 통해 Scrapy가 강력하고 사용하기 쉬운 크롤러 프레임워크라는 것을 알 수 있습니다. 데이터 크롤링, 데이터 파싱, 데이터 지속성 등의 기능을 쉽게 구현하는 데 도움이 됩니다. 물론, 실제 지원 과정에서 우리는 계속해서 배우고 개선해야 하는 다양한 문제와 과제에 직면하게 될 것입니다.

위 내용은 Mafengwo 데이터를 스크랩 크롤링하는 것과 관련된 문제 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!