Scrapy는 웹의 모든 데이터를 캡처합니다.
Scrapy는 Python으로 작성된 효율적이고 확장 가능한 웹 크롤러 프레임워크입니다. 웹에서 대량의 데이터를 수집하기 위해 효율적이고 확장 가능한 크롤러 시스템을 신속하게 개발하도록 설계되었습니다.
Scrapy는 몇 분 안에 몇 가지 간단한 코드를 설정하여 웹사이트의 모든 데이터를 크롤링할 수 있는 강력한 도구입니다. 여기서는 초보자가 Scrapy의 사용법을 더 잘 이해할 수 있도록 Scrapy의 몇 가지 기본 개념을 소개합니다.
Scrapy의 일반적인 개념:
Scrapy의 기본 사용:
Scrapy 설치: Scrapy는 pip를 통해 설치할 수 있습니다. 다음 명령을 사용하세요.
pip install Scrapy
새 프로젝트 만들기: Scrapy를 사용하려면 먼저 새 프로젝트를 만들어야 합니다. 다음 명령을 사용하세요:
scrapy startproject project_name
스파이더 만들기: 스파이더를 만드는 것은 웹사이트 데이터를 추출하는 데 사용되는 코드인 Scrapy의 핵심입니다. 다음 명령을 사용하세요.
scrapy genspider spider_name domain
Spider 코드 작성: Spider 코드를 편집하여 웹 사이트에서 데이터를 크롤링하는 방법을 정의합니다. 기본 메소드인 start_requests,parse,parse_item을 구현해야 합니다.
class MySpider(scrapy.Spider): name = 'myspider' start_urls = ['http://example.com'] def parse(self, response): # do something here pass
크롤러 실행: 명령줄에 다음 명령을 입력하여 Spider를 실행하여 데이터를 캡처합니다.
scrapy crawl spider_name
항목 정의: 수집해야 하는 데이터 카테고리를 나타내는 기본 항목 클래스를 정의합니다. 수집된 콘텐츠를 나타내려면 해당 필드를 정의해야 합니다.
import scrapy class MyItem(scrapy.Item): name = scrapy.Field() description = scrapy.Field()
데이터베이스에 데이터 저장: Scrapy의 파이프라인을 사용하여 데이터를 처리하고 데이터베이스나 파일에 데이터를 쓸 수 있습니다. 데이터를 저장하려면 해당 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다.
class MyPipeline(object): def process_item(self, item, spider): # 将item写入数据库 return item
요약:
이 글에서는 Scrapy의 개념과 기본 사용법을 간략하게 소개하여 누구나 Scrapy의 사용법을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. 빅데이터 시대에 데이터는 가장 소중하다. 데이터의 가치는 자명하기 때문이다. Scrapy는 네트워크의 모든 데이터를 수집하고 연구, 분석 및 의사 결정을 위해 데이터를 사용하는 빠르고 효율적이며 확장 가능한 방법을 제공합니다.
위 내용은 Scrapy는 네트워크의 모든 데이터를 캡처합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!