


Teknik Merangkak Web Python lanjutan untuk Pengumpulan Data yang Cekap
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))
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)
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()
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()
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
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'))
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!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











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.

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.

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

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 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.

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 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 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.
