Scrapy는 키워드 검색을 위한 데이터 크롤링을 구현합니다.

크롤러 기술은 인터넷에서 데이터와 정보를 얻는 데 매우 중요하며 효율적이고 유연하며 확장 가능한 웹 크롤러 프레임워크인 scrapy는 데이터 크롤링 프로세스를 단순화할 수 있으며 인터넷에서 데이터를 크롤링하는 데 매우 실용적입니다. 이 기사에서는 scrapy를 사용하여 키워드 검색을 위한 데이터 크롤링을 구현하는 방법을 소개합니다.

1. Scrapy 소개

Scrapy는 Python 언어를 기반으로 하는 웹 크롤러 프레임워크로 효율적이고 유연하며 확장 가능하며 데이터 캡처, 정보 관리 및 자동화된 테스트와 같은 다양한 작업에 사용할 수 있습니다. Scrapy에는 효율적인 웹 크롤링 및 데이터 처리를 달성할 수 있는 크롤러 파서, 웹 크롤러, 데이터 프로세서 등과 같은 다양한 구성 요소가 포함되어 있습니다.

2. 키워드 검색 구현

Scrapy를 사용하여 키워드 검색을 위한 데이터 크롤링을 구현하기 전에 Scrapy 프레임워크의 아키텍처와 요청 및 BeautifulSoup와 같은 기본 라이브러리를 이해해야 합니다. 구체적인 구현 단계는 다음과 같습니다.

(1) 프로젝트 만들기

Scrapy 프로젝트를 만들려면 명령줄에 다음 명령을 입력하세요.

scrapy startproject search

이 명령은 현재 폴더에 search라는 디렉터리를 만듭니다. 디렉터리에는 settings.py 파일과 spiders라는 하위 디렉터리가 포함되어 있습니다.

(2) 크롤러 쓰기

spiders 하위 디렉터리에 searchspider.py라는 이름의 새 파일을 만들고 이 파일에 크롤러 코드를 작성합니다.

먼저 검색할 키워드를 정의하세요:

search_word = 'Scrapy'

그런 다음 데이터 크롤링을 위한 URL을 정의하세요:

start_urls = [

'https://www.baidu.com/s?wd={0}&pn={1}'.format(search_word, i*10) for i in range(10)

]

이 코드는 Baidu 크롤링에서 상위 10개 검색 결과를 선택합니다. 페이지의 데이터.

다음으로, BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 웹 페이지를 구문 분석한 다음 제목 및 URL과 같은 정보를 추출하는 크롤러 파서를 구축해야 합니다.

defparse(self, response):

soup = BeautifulSoup(response.body, 'lxml')
for link in soup.find_all('a'):
    url = link.get('href')
    if url.startswith('http') and not url.startswith('https://www.baidu.com/link?url='):
        yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_information)

yield {'title': link.text, 'url': url}

In BeautifulSoup 라이브러리는 웹 페이지를 구문 분석할 때 사용됩니다. 이 라이브러리는 Python 언어의 장점을 최대한 활용하여 웹 페이지를 빠르게 구문 분석하고 필요한 데이터를 추출할 수 있습니다.

마지막으로 캡처된 데이터를 로컬 파일에 저장하고 파이프라인.py 파일에 데이터 프로세서를 정의해야 합니다.

class SearchPipeline(object):

def process_item(self, item, spider):
    with open('result.txt', 'a+', encoding='utf-8') as f:
        f.write(item['title'] + '    ' + item['url'] + '

')

이 코드는 각 크롤러에 대한 것입니다. 데이터가 처리되고 제목과 URL이 각각 result.txt 파일에 기록됩니다.

(3) 크롤러 실행

명령줄에 크롤러 프로젝트가 있는 디렉터리를 입력하고 다음 명령을 입력하여 크롤러를 실행합니다.

scrapy creep search

이 명령을 사용하여 크롤러 프로그램을 시작하고, 프로그램은 검색 결과에서 키워드 Scrapy와 관련된 데이터를 Baidu 크롤링에서 자동으로 시작하고 결과를 지정된 파일에 출력합니다.

3. 결론

Scrapy 프레임워크, BeautifulSoup 등 기본 라이브러리를 사용하여 키워드 검색을 위한 데이터 크롤링을 쉽게 구현할 수 있습니다. Scrapy 프레임워크는 효율적이고 유연하며 확장 가능하므로 데이터 크롤링 프로세스를 더욱 지능적이고 효율적으로 만들고 인터넷에서 대량의 데이터를 얻는 애플리케이션 시나리오에 매우 적합합니다. 실제 애플리케이션에서는 파서를 최적화하고 데이터 프로세서를 개선하여 데이터 크롤링의 효율성과 품질을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 Scrapy는 키워드 검색을 위한 데이터 크롤링을 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!