Jadual Kandungan
101 Buku
Ciptaan Kami
Kami berada di Sederhana
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Teknik Merangkak Web Python lanjutan untuk Pengumpulan Data yang Cekap

Teknik Merangkak Web Python lanjutan untuk Pengumpulan Data yang Cekap

Jan 14, 2025 pm 08:19 PM

dvanced Python Web Crawling Techniques for Efficient Data Collection

Sebagai pengarang yang prolifik, saya menjemput anda untuk meneroka penerbitan Amazon saya. Ingat untuk mengikuti profil Medium saya untuk sokongan berterusan. Pertunangan anda tidak ternilai!

Pengekstrakan data yang cekap daripada web adalah kritikal. Keupayaan teguh Python menjadikannya ideal untuk mencipta perangkak web berskala dan berkesan. Artikel ini memperincikan lima teknik lanjutan untuk meningkatkan dengan ketara projek mengikis web anda.

1. Merangkak Asynchronous dengan asyncio dan aiohttp:

Pengaturcaraan tak segerak mempercepatkan merangkak web secara mendadak. Pustaka asyncio Python, ditambah dengan aiohttp, mendayakan permintaan HTTP serentak, meningkatkan kelajuan pengumpulan data.

Berikut ialah contoh rangkak tak segerak yang dipermudahkan:

import asyncio
import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def parse(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    # Data extraction and processing
    return data

async def crawl(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        pages = await asyncio.gather(*tasks)
        results = [await parse(page) for page in pages]
    return results

urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']
results = asyncio.run(crawl(urls))
Salin selepas log masuk

asyncio.gather() membenarkan pelaksanaan serentak berbilang coroutine, secara drastik mengurangkan masa merangkak secara keseluruhan.

2. Merangkak Diedarkan dengan Scrapy dan ScrapyRT:

Untuk merangkak secara meluas, pendekatan yang diedarkan adalah sangat berfaedah. Scrapy, rangka kerja mengikis web yang berkuasa, digabungkan dengan ScrapyRT, memudahkan rangkak web teragih masa nyata.

Contoh labah-labah Scrapy asas:

import scrapy

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        for item in response.css('div.item'):
            yield {
                'title': item.css('h2::text').get(),
                'link': item.css('a::attr(href)').get(),
                'description': item.css('p::text').get()
            }

        next_page = response.css('a.next-page::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)
Salin selepas log masuk

Penyepaduan ScrapyRT melibatkan penyediaan pelayan ScrapyRT dan menghantar permintaan HTTP:

import requests

url = 'http://localhost:9080/crawl.json'
params = {
    'spider_name': 'example',
    'url': 'http://example.com'
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
Salin selepas log masuk

Ini membolehkan rangkak atas permintaan dan penyepaduan yang lancar dengan sistem lain.

3. Mengendalikan Kandungan yang Dihasilkan JavaScript dengan Selenium:

Banyak tapak web menggunakan JavaScript untuk pemaparan kandungan dinamik. Selenium WebDriver secara berkesan mengautomasikan penyemak imbas, berinteraksi dengan elemen JavaScript.

Contoh penggunaan selenium:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("http://example.com")

# Wait for element to load
element = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_element_located((By.ID, "dynamic-content"))
)

# Extract data
data = element.text

driver.quit()
Salin selepas log masuk

Selenium adalah penting untuk merangkak aplikasi satu halaman atau tapak web dengan interaksi pengguna yang rumit.

4. Menggunakan Proksi dan Putaran IP:

Putaran proksi adalah penting untuk memintas pengehadan kadar dan larangan IP. Ini melibatkan kitaran melalui alamat IP yang berbeza untuk setiap permintaan.

Contoh penggunaan proksi:

import requests
from itertools import cycle

proxies = [
    {'http': 'http://proxy1.com:8080'},
    {'http': 'http://proxy2.com:8080'},
    {'http': 'http://proxy3.com:8080'}
]
proxy_pool = cycle(proxies)

for url in urls:
    proxy = next(proxy_pool)
    try:
        response = requests.get(url, proxies=proxy)
        # Process response
    except:
        # Error handling and proxy removal
        pass
Salin selepas log masuk

Ini mengagihkan beban dan mengurangkan risiko disekat.

5. Penghuraian HTML yang cekap dengan Pemilih lxml dan CSS:

lxml dengan pemilih CSS menyediakan penghuraian HTML berprestasi tinggi.

Contoh:

from lxml import html
import requests

response = requests.get('http://example.com')
tree = html.fromstring(response.content)

# Extract data using CSS selectors
titles = tree.cssselect('h2.title')
links = tree.cssselect('a.link')

for title, link in zip(titles, links):
    print(title.text_content(), link.get('href'))
Salin selepas log masuk

Ini jauh lebih pantas daripada BeautifulSoup, terutamanya untuk dokumen HTML yang besar.

Amalan dan Kebolehskalaan Terbaik:

  • Hormati robots.txt: Patuhi peraturan tapak web.
  • Merangkak sopan: Laksanakan kelewatan antara permintaan.
  • Gunakan ejen pengguna yang sesuai: Kenal pasti perangkak anda.
  • Pengendalian ralat yang teguh: Sertakan mekanisme cuba semula.
  • Storan data yang cekap: Gunakan pangkalan data atau format fail yang sesuai.
  • Baris gilir mesej (cth., Saderi): Urus kerja merangkak merentas berbilang mesin.
  • Merangkak sempadan: Urus URL dengan cekap.
  • Pemantauan prestasi: Kesan prestasi perangkak.
  • Penskalaan mendatar: Tambahkan lebih banyak nod merangkak mengikut keperluan.

Pengikisan web yang beretika adalah yang terpenting. Sesuaikan teknik ini dan terokai perpustakaan lain untuk memenuhi keperluan khusus anda. Perpustakaan Python yang luas memperkasakan anda untuk mengendalikan walaupun tugas merangkak web yang paling mencabar.


101 Buku

101 Buku, diasaskan bersama oleh pengarang Aarav Joshi, ialah sebuah syarikat penerbitan dikuasakan AI. Kos penerbitan kami yang rendah—sesetengah buku berharga $4—menjadikan pengetahuan berkualiti boleh diakses oleh semua.

Cari buku kami Kod Bersih Golang di Amazon.

Untuk kemas kini dan diskaun istimewa, cari Aarav Joshi di Amazon.

Ciptaan Kami

Terokai ciptaan kami:

Pusat Pelabur | Pelabur Central Spanish | Pelabur Jerman Tengah | Hidup Pintar | Epos & Gema | Misteri Membingungkan | Hindutva | Pembangunan Elit | Sekolah JS


Kami berada di Sederhana

Tech Koala Insights | Dunia Epok & Gema | Medium Pusat Pelabur | Medium Misteri Membingungkan | Sains & Zaman Sederhana | Hindutva Moden

Atas ialah kandungan terperinci Teknik Merangkak Web Python lanjutan untuk Pengumpulan Data yang Cekap. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1655
14
Tutorial PHP
1255
29
Tutorial C#
1228
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

See all articles