


Bagaimana Scrapy Spider menyokong pelbagai kaedah penghuraian halaman web
Scrapy ialah rangka kerja perangkak web yang berkuasa yang ditulis dalam Python. Ia boleh membantu kami mengekstrak maklumat halaman web, mengendalikan kandungan dan data secara automatik di tapak web serta boleh mengendalikan tugasan merangkak dan memproses data berskala besar dengan cara yang sangat cekap. Scrapy menyediakan rangka kerja Spider yang berkuasa, API dan pemalam untuk penggunaan dan sambungan yang mudah. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menyokong berbilang kaedah penghuraian halaman web dalam Scrapy Spider.
Sebelum bermula, kita perlu memahami beberapa konsep asas. Scrapy crawler pada asasnya berfungsi melalui tiga langkah berikut:
- Buat permintaan dan muat turun halaman web
- Uraikan halaman web yang dimuat turun dan ekstrak maklumat yang diperlukan
- Akankah yang diekstrak data disimpan dalam medium storan data
Untuk pelaksanaan langkah ini, kami biasanya menulis peraturan penghuraian dalam Spider untuk mengekstrak maklumat yang diperlukan. Scrapy Spider menyokong pelbagai kaedah penghuraian peraturan untuk mengekstrak data, seperti pemilih XPath, pemilih CSS, ungkapan biasa, dsb. Untuk struktur halaman web yang berbeza dan keperluan merangkak, kami perlu menggunakan penghurai dan pemilih yang berbeza untuk mengekstrak maklumat halaman web.
Scrapy menyediakan objek Pemilih yang berbeza untuk menyokong pelbagai jenis kaedah penghuraian. Berikut ialah beberapa objek Pemilih utama:
- Pemilih CSS: penghurai berdasarkan sintaks pemilih CSS
- XPathSelector: penghurai standard berdasarkan ungkapan XPath.
- HtmlXPathSelector: Diwarisi daripada XPathSelector, biasanya digunakan untuk penghuraian dokumen HTML.
- XmlXPathSelector: Diwarisi daripada XPathSelector, digunakan untuk penghuraian dokumen XML.
Kami boleh menggabungkan dan menggunakan pemilih dan penghurai ini secara bebas dalam Spider untuk mengekstrak maklumat.
Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara menggunakan berbilang kaedah penghuraian halaman web dalam Scrapy Spider.
Pertama, kita perlu mencipta projek Scrapy baharu dan mencipta Spider baharu. Dalam Spider, kita boleh melengkapkan penghuraian data dengan mentakrifkan fungsi parse(), atau kita boleh melengkapkan penghuraian jenis halaman web tertentu dengan mentakrifkan fungsi lain. Di bawah adalah Labah-labah yang mudah.
import scrapy class MySpider(scrapy.Spider): name = 'myspider' start_urls = ['http://example.com'] def parse(self, response): # Here we can use multiple parsing methods to extract desired data # We can either use CSS selectors or XPath selectors css_selector_data = response.css('div.content p::text').extract_first() xpath_selector_data = response.xpath('//div[contains(@class, "content")]/p/text()').extract_first() # print the extracted data from both methods print(f"CSS Selector parsed data: {css_selector_data}") print(f"XPath Selector parsed data: {xpath_selector_data}")
Dalam Spider ini, kami menggunakan dua kaedah pemilih berbeza dalam fungsi parse() yang ditentukan untuk menghuraikan data dalam respons (objek yang dikembalikan oleh permintaan rangkaian). Dalam contoh pertama, kami menggunakan pemilih CSS untuk mencari elemen dan mengekstrak kandungan teks perenggan pertama dalam contoh kedua, kami menggunakan pemilih XPath untuk melakukan operasi yang sama; Kedua-dua kaedah penghuraian boleh digunakan untuk mengekstrak data daripada halaman web, dan kita boleh menggunakan satu atau kedua-duanya dalam labah-labah yang sama.
Pendekatan lain ialah menggunakan dua atau lebih labah-labah yang berbeza dalam projek Scrapy untuk mengendalikan pelbagai jenis halaman web. Di sini, kita hanya perlu mentakrifkan berbilang Spider dan menentukannya sebagai start_urls masing-masing.
import scrapy class CustomSpider1(scrapy.Spider): name = "test1" start_urls = ['http://example.com'] def parse(self, response): # Use CSS selector to extract the title from the HTML title = response.css('title::text').extract_first() print(f"Title parsed by 'test1' spider: {title}") class CustomSpider2(scrapy.Spider): name = "test2" start_urls = ['http://example.org'] def parse(self, response): # Use XPath selector to extract the title from the XML title = response.xpath('//title/text()').extract_first() print(f"Title parsed by 'test2' spider: {title}")
Berikut ialah dua contoh Scrapy Spiders yang mudah, di mana setiap labah-labah menggunakan kaedah pemilih yang berbeza (iaitu pemilih CSS dan pemilih XPath) untuk mengekstrak tajuk yang sepadan. Di samping itu, setiap Spider di sini mempunyai start_urls sendiri, tetapi anda juga boleh mentakrifkan satu set jenis senarai URL yang berbeza mengikut keperluan untuk dapat mengendalikan pelbagai jenis halaman web.
Ringkasnya, berikut hanyalah pengenalan ringkas kepada Scrapy Spider dan kaedah pemilih Pembaca yang ingin mengetahui lebih lanjut mengenainya boleh mengkaji dokumentasi rangka kerja Scrapy secara terperinci, atau menggunakan beberapa rangkaian luaran lain untuk memperkenalkan Scrapy. sumber. Tidak kira kaedah yang anda pilih, Scrapy ialah alat pengaturcaraan rangkaian yang sangat berkuasa dan fleksibel yang memainkan pelbagai peranan dalam perlombongan data, pengumpulan maklumat, analisis data dan bidang lain.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Scrapy Spider menyokong pelbagai kaedah penghuraian halaman web. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



Scrapy melaksanakan rangkak artikel dan analisis akaun awam WeChat WeChat ialah aplikasi media sosial yang popular dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dan akaun awam yang dikendalikan di dalamnya juga memainkan peranan yang sangat penting. Seperti yang kita sedia maklum, akaun awam WeChat adalah lautan maklumat dan pengetahuan, kerana setiap akaun awam boleh menerbitkan artikel, mesej grafik dan maklumat lain. Maklumat ini boleh digunakan secara meluas dalam banyak bidang, seperti laporan media, penyelidikan akademik, dsb. Jadi, artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja Scrapy untuk merangkak dan menganalisis artikel akaun awam WeChat. Scr

Scrapy ialah rangka kerja perangkak berasaskan Python yang boleh mendapatkan maklumat berkaitan dengan cepat dan mudah di Internet. Dalam artikel ini, kami akan menggunakan kes Scrapy untuk menganalisis secara terperinci cara merangkak maklumat syarikat di LinkedIn. Tentukan URL sasaran Mula-mula, kita perlu menjelaskan dengan jelas bahawa sasaran kita ialah maklumat syarikat di LinkedIn. Oleh itu, kita perlu mencari URL halaman maklumat syarikat LinkedIn. Buka laman web LinkedIn, masukkan nama syarikat dalam kotak carian, dan

Scrapy ialah rangka kerja perangkak Python sumber terbuka yang boleh mendapatkan data daripada tapak web dengan cepat dan cekap. Walau bagaimanapun, banyak tapak web menggunakan teknologi pemuatan tak segerak Ajax, menjadikannya mustahil untuk Scrapy mendapatkan data secara langsung. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah pelaksanaan Scrapy berdasarkan pemuatan tak segerak Ajax. 1. Prinsip pemuatan tak segerak Ajax Pemuatan tak segerak Ajax: Dalam kaedah pemuatan halaman tradisional, selepas pelayar menghantar permintaan kepada pelayan, ia mesti menunggu pelayan mengembalikan respons dan memuatkan keseluruhan halaman sebelum meneruskan ke langkah seterusnya.

Scrapy ialah rangka kerja perangkak Python yang berkuasa yang boleh digunakan untuk mendapatkan sejumlah besar data daripada Internet. Walau bagaimanapun, apabila membangunkan Scrapy, kami sering menghadapi masalah merangkak URL pendua, yang membuang banyak masa dan sumber serta menjejaskan kecekapan. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa teknik pengoptimuman Scrapy untuk mengurangkan rangkak URL pendua dan meningkatkan kecekapan perangkak Scrapy. 1. Gunakan atribut start_urls dan allowed_domains dalam perangkak Scrapy untuk

Menggunakan Selenium dan PhantomJSScrapy dalam perangkak Scrapy Scrapy ialah rangka kerja perangkak web yang sangat baik di bawah Python dan telah digunakan secara meluas dalam pengumpulan dan pemprosesan data dalam pelbagai bidang. Dalam pelaksanaan perangkak, kadangkala perlu untuk mensimulasikan operasi penyemak imbas untuk mendapatkan kandungan yang dibentangkan oleh tapak web tertentu Dalam kes ini, Selenium dan PhantomJS diperlukan. Selenium mensimulasikan operasi manusia pada penyemak imbas, membolehkan kami mengautomasikan ujian aplikasi web

Scrapy ialah rangka kerja perangkak Python yang berkuasa yang boleh membantu kami mendapatkan data di Internet dengan cepat dan fleksibel. Dalam proses merangkak sebenar, kami sering menghadapi pelbagai format data seperti HTML, XML dan JSON. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan Scrapy untuk merangkak ketiga-tiga format data ini masing-masing. 1. Merangkak data HTML dan mencipta projek Scrapy Pertama, kita perlu membuat projek Scrapy. Buka baris arahan dan masukkan arahan berikut: scrapys

Memandangkan aplikasi Internet moden terus berkembang dan meningkat dalam kerumitan, perangkak web telah menjadi alat penting untuk pemerolehan dan analisis data. Sebagai salah satu rangka kerja perangkak paling popular dalam Python, Scrapy mempunyai fungsi yang berkuasa dan antara muka API yang mudah digunakan, yang boleh membantu pembangun merangkak dan memproses data halaman web dengan cepat. Walau bagaimanapun, apabila berhadapan dengan tugas merangkak berskala besar, satu contoh perangkak Scrapy mudah dihadkan oleh sumber perkakasan, jadi Scrapy biasanya perlu disimpan dalam bekas dan digunakan ke bekas Docker.

Bertindak buruk: Merangkak data berita Baidu Dengan perkembangan Internet, cara utama orang ramai mendapatkan maklumat telah beralih daripada media tradisional kepada Internet, dan orang ramai semakin bergantung pada Internet untuk mendapatkan maklumat berita. Bagi penyelidik atau penganalisis, sejumlah besar data diperlukan untuk analisis dan penyelidikan. Oleh itu, artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Scrapy untuk merangkak data berita Baidu. Scrapy ialah rangka kerja perangkak Python sumber terbuka yang boleh merangkak data tapak web dengan cepat dan cekap. Scrapy menyediakan fungsi menghurai dan merangkak halaman web yang berkuasa
