인터넷의 발달과 함께 다양한 정보의 디지털화가 트렌드가 되면서 웹사이트에 존재하는 대용량 데이터의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 데이터를 크롤링하면 분석 및 처리가 더욱 편리해집니다. 스크래피 프레임워크는 일반적으로 사용되는 크롤러 도구 중 하나입니다. 이 기사에서는 스크래피 크롤러를 통해 중국 사회과학원 문서 데이터베이스 데이터를 크롤링하는 방법을 소개합니다.
1. scrapy 설치
scrapy는 Python 기반의 오픈 소스 웹 크롤러 프레임워크로, 웹사이트를 크롤링하고 데이터를 추출하는 데 사용할 수 있습니다. 시작하기 전에 먼저 scrapy를 설치해야 합니다. 설치 명령은 다음과 같습니다.
pip install scrapy
2. 크롤러 코드 작성
다음으로, scrapy 프로젝트를 생성하고 크롤러 코드를 작성해야 합니다. 먼저 터미널을 사용하여 새 scrapy 프로젝트를 만듭니다.
scrapy startproject cssrc
그런 다음 프로젝트 디렉터리에 들어가서 새 스파이더를 만듭니다.
cd cssrc scrapy genspider cssrc_spider cssrc.ac.cn
스파이더 파일에서 몇 가지 매개변수를 설정해야 합니다. 특히, 크롤링하려는 URL을 정의하기 위해 start_urls 매개변수를 설정하고 웹사이트의 응답 데이터를 처리하기 위해 구문 분석 기능을 설정해야 합니다. 설정은 다음과 같습니다:
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy class CssrcSpiderSpider(scrapy.Spider): name = 'cssrc_spider' allowed_domains = ['cssrc.ac.cn'] start_urls = ['http://www.cssrc.ac.cn'] def parse(self, response): pass
기본 설정이 완료되면 웹사이트에서 데이터를 추출하는 코드를 작성해야 합니다. 구체적으로는 대상 데이터가 어디에 있는지 찾아 코드를 통해 추출해야 합니다. 이 예에서는 문헌 라이브러리의 특정 페이지를 찾아 해당 데이터를 추출해야 합니다. 코드는 다음과 같습니다.
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy class CssrcSpiderSpider(scrapy.Spider): name = 'cssrc_spider' allowed_domains = ['cssrc.ac.cn'] start_urls = ['http://www.cssrc.ac.cn'] def parse(self, response): url = 'http://cssrc.ac.cn/report-v1/search.jsp' # 文献库页面网址 yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_search) # 发送请求 def parse_search(self, response): # 发送post请求并得到响应 yield scrapy.FormRequest.from_response( response, formdata={ '__search_source__': 'T', # 搜索类型为文献 'fldsort': '0', # 按相关度排序 'Title': '', # 标题 'Author': '', # 第一作者 'Author2': '', # 第二作者 'Organ': '', # 机构 'Keyword': '', # 关键词 'Cls': '', # 分类号 '___action___': 'search' # 请求类型为搜索 }, callback=self.parse_result # 处理搜索结果的函数 ) def parse_result(self, response): # 通过xpath找到结果列表中的各个元素,并提取其中的文献信息 result_list = response.xpath('//div[@class="info_content"]/div') for res in result_list: title = res.xpath('a[@class="title"]/text()').extract_first().strip() # 文献标题 authors = res.xpath('div[@class="yiyu"]/text()').extract_first().strip() # 作者 date = res.xpath('div[@class="date"]/text()').extract_first().strip() # 出版日期 url = res.xpath('a[@class="title"]/@href').extract_first() # 文献详情页的url yield { 'title': title, 'authors': authors, 'date': date, 'url': url }
3. 크롤러 실행
코드를 작성한 후 명령을 사용하여 크롤러를 실행하고 데이터를 얻을 수 있습니다. 구체적으로 다음 명령을 사용하여 scrapy 프로그램을 실행할 수 있습니다.
scrapy crawl cssrc_spider -o cssrc.json
여기서 cssrc_spider
为我们之前设置的spider名称,cssrc.json
는 출력하는 데이터 파일의 이름입니다. 명령을 실행하면 프로그램이 자동으로 실행되고 데이터가 출력됩니다.
4. 요약
이 글에서는 스크래피 프레임워크를 사용하여 중국 사회과학원 문서 데이터베이스 데이터를 크롤링하는 방법을 소개합니다. 이 글을 통해 우리는 크롤러의 기본 원리와 크롤링에 스크래피 프레임워크를 사용하는 방법을 이해할 수 있습니다. 동시에 xpath를 통해 데이터를 추출하는 방법과 정규식 및 인코딩 처리 기술을 사용하여 중국어 문자 깨짐 등의 문제를 해결하는 방법도 배웠습니다. 이 기사가 귀하에게 도움이 되기를 바라며 다른 웹사이트에서 크롤러를 구현하는 데 특정 참조 가치가 있기를 바랍니다.
위 내용은 스크래피 크롤러 연습: 중국 사회과학원 문서 데이터베이스 데이터를 크롤링하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!