Scrapy melaksanakan rangkak dan pemprosesan data berasaskan URL

Dengan perkembangan Internet yang semakin meningkat, sejumlah besar data disimpan di halaman web. Data ini mengandungi pelbagai maklumat berguna dan boleh menyediakan asas penting untuk keputusan perniagaan. Bagaimana untuk mendapatkan data ini dengan cepat dan cekap telah menjadi masalah mendesak yang perlu diselesaikan. Dalam teknologi perangkak, Scrapy ialah rangka kerja yang berkuasa dan mudah digunakan yang boleh membantu kami melaksanakan rangkak dan pemprosesan data berasaskan URL.

Scrapy ialah rangka kerja perangkak web sumber terbuka berdasarkan Python. Ia adalah rangka kerja yang direka khusus untuk merangkak data dan mempunyai kelebihan sebagai cekap, pantas, berskala, mudah ditulis dan diselenggara. Dengan bantuan Scrapy, kami boleh mendapatkan maklumat dengan cepat di Internet dan mengubahnya menjadi data yang berguna untuk perniagaan kami. Di bawah kita akan membincangkan cara menggunakan Scrapy untuk melaksanakan rangkak dan pemprosesan data berasaskan URL.

Langkah 1: Pasang Scrapy
Sebelum menggunakan Scrapy, kita perlu memasang Scrapy terlebih dahulu. Jika anda telah memasang Python dan alat pengurusan pakej pip, masukkan arahan berikut pada baris arahan untuk memasang Scrapy:

pip install scrapy

Selepas pemasangan selesai, kita boleh mula menggunakan Scrapy .

Langkah 2: Cipta projek Scrapy
Kami perlu mencipta projek Scrapy terlebih dahulu Anda boleh menggunakan arahan berikut:

sc_project startproject

Ini akan menjadi. dalam direktori semasa Cipta folder bernama sc_project dan buat beberapa fail yang diperlukan untuk projek Scrapy di dalamnya.

Langkah 3: Tentukan item data
Item data ialah unit asas data terkapsul. Dalam Scrapy, kita perlu mentakrifkan item data dahulu, dan kemudian menghuraikan data pada halaman web ke dalam item data. Kita boleh menggunakan kelas Item yang disediakan oleh Scrapy untuk melaksanakan definisi item data. Berikut ialah contoh:

import scrapy

class ProductItem(scrapy.Item):

name = scrapy.Field()
price = scrapy.Field()
description = scrapy.Field()

Dalam contoh ini, kami mentakrifkan item data ProductItem, termasuk nama, harga dan huraian tiga sifat.

Langkah 4: Tulis program perangkak
Dalam Scrapy, kita perlu menulis program perangkak untuk merangkak data pada halaman web. Kita boleh menggunakan kelas Spider yang disediakan dalam Scrapy untuk menulis program perangkak. Berikut ialah contoh:

import scrapy

class ProductSpider(scrapy.Spider):

name = 'product_spider'
allowed_domains = ['example.com']
start_urls = ['http://example.com/products']

def parse(self, response):
    for product in response.css('div.product'):
        item = ProductItem()
        item['name'] = product.css('div.name a::text').extract_first().strip()
        item['price'] = product.css('span.price::text').extract_first().strip()
        item['description'] = product.css('p.description::text').extract_first().strip()
        yield item

Dalam contoh ini, kita mula-mula mentakrifkan kelas ProductSpider dan mentakrifkan nama, Tiga atribut: dibenarkan_domain dan permulaan_url. Kemudian dalam kaedah parse, kami menggunakan pemilih CSS untuk menghuraikan halaman web, menghuraikan data pada halaman web ke dalam item data dan menghasilkan item data.

Langkah 5: Jalankan program crawler
Selepas menulis program crawler, kita perlu menjalankan program tersebut. Cuma jalankan arahan berikut pada baris arahan:

scrapy crawl product_spider -o products.csv

Ini akan menjalankan program crawler ProductSpider yang baru kami tulis dan menyimpan data yang dirangkak ke products.csv fail.

Scrapy ialah rangka kerja perangkak web yang berkuasa yang boleh membantu kami mendapatkan maklumat dengan cepat di Internet dan mengubahnya menjadi data berguna untuk perniagaan kami. Melalui lima langkah di atas, kami boleh menggunakan Scrapy untuk melaksanakan rangkak dan pemprosesan data berasaskan URL.

Atas ialah kandungan terperinci Scrapy melaksanakan rangkak dan pemprosesan data berasaskan URL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!