Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Ciri utama rangka kerja scrapy yang dipilih dan senario aplikasinya

Ciri utama rangka kerja scrapy yang dipilih dan senario aplikasinya

PHPz
Lepaskan: 2024-01-19 08:23:05
asal
859 orang telah melayarinya

Ciri utama rangka kerja scrapy yang dipilih dan senario aplikasinya

Ciri utama rangka kerja Scrapy yang dipilih dan senario aplikasinya

  1. Pemprosesan tak segerak: Scrapy menggunakan mekanisme pemprosesan tak segerak, yang boleh menghantar berbilang permintaan pada masa yang sama untuk meningkatkan kecekapan merangkak. Ia menyokong pemprosesan serentak dan boleh memuat turun berbilang halaman secara selari, sekali gus mengurangkan masa merangkak.
  2. Pemilih yang mudah: Scrapy mempunyai pemilih berkuasa terbina dalam dan anda boleh mengekstrak data yang diperlukan dengan mudah menggunakan pemilih XPath atau CSS. Ia menggunakan model DOM seperti pelayar yang memudahkan untuk memilih elemen pada halaman menggunakan pemilih XPath atau CSS.
  3. Cuba semula automatik: Scrapy boleh mengendalikan tamat masa secara automatik dan permintaan yang gagal semasa memuat turun halaman web, menjadikan proses rangkak lebih stabil dan boleh dipercayai. Apabila permintaan gagal, Scrapy boleh mencuba semula secara automatik dan merekodkan status permintaan untuk pemprosesan seterusnya.
  4. Perisian tengah data: Scrapy menyediakan banyak perisian perantara data yang boleh memproses dan menukar data semasa proses merangkak. Anda boleh menulis perisian tengah tersuai untuk melaksanakan pembersihan data, penapisan, penukaran format dan operasi lain, menjadikan data lebih piawai dan berguna.
  5. Pemprosesan teragih: Scrapy menyokong perangkak teragih, yang boleh melaksanakan tugas merangkak melalui berbilang mesin pada masa yang sama, menggunakan sepenuhnya sumber pengkomputeran. Menggunakan pemalam Scrapy Redis, anda boleh menggunakan Scrapy dengan Redis untuk melaksanakan penjadualan tugas teragih dan storan hasil.
  6. Penghadan arus automatik: Scrapy boleh mengehadkan kelajuan merangkak secara automatik mengikut strategi anti-merangkak tapak web, dengan itu mengelakkan akses berlebihan ke tapak web sasaran. Dengan menetapkan kelewatan muat turun dan bilangan permintaan serentak, anda boleh mengawal kelajuan merangkak dengan berkesan dan menghalang alamat IP atau tapak web daripada disekat.
  7. Skala yang kukuh: Scrapy sangat berskala dan komponen tersuai serta perisian tengah boleh ditambah mengikut keperluan. Komponen termasuk perangkak, pemuat turun, saluran paip, sambungan, dsb., yang boleh dikembangkan dan diubah suai mengikut keperluan untuk meningkatkan lagi fungsi dan prestasi Scrapy.

Senario aplikasi:

  1. Pengumpulan data: Scrapy sesuai untuk tugas pengumpulan data di pelbagai tapak web. Ia boleh merangkak data dan menyimpannya dalam pangkalan data atau fail. Contohnya, rangkak maklumat produk daripada tapak web e-dagang, kandungan artikel daripada tapak web berita atau maklumat pengguna di media sosial.
  2. Memantau dan merangkak halaman web dinamik: Scrapy boleh mensimulasikan log masuk dan memproses halaman web dinamik, dan sesuai untuk memantau dan merangkak tapak web yang memerlukan log masuk atau menjalani interaksi yang kompleks. Contohnya, tangkap sebut harga saham, kemas kini dinamik pada media sosial, dsb.
  3. Pengoptimuman SEO: Scrapy boleh merangkak dan menganalisis halaman enjin carian dan menyediakan data seperti kedudukan kata kunci dan analisis produk kompetitif untuk pengoptimuman SEO dan penyelidikan pesaing.
  4. Pembersihan dan prapemprosesan data: Scrapy boleh merangkak data dan melakukan pembersihan, prapemprosesan, penukaran format dan operasi lain, menyediakan data piawai dan berguna sebagai input untuk analisis data seterusnya.

Contoh kod:

Berikut ialah contoh mudah menggunakan Scrapy untuk merangkak dan mengekstrak data daripada tapak web:

import scrapy

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

    def parse(self, response):
        # 提取网页中的数据
        title = response.xpath('//h1/text()').get()
        content = response.css('div.content::text').getall()

        # 打印提取结果
        print("Title:", title)
        print("Content:", content)

if __name__ == "__main__":
    from scrapy.crawler import CrawlerProcess

    process = CrawlerProcess()
    process.crawl(MySpider)
    process.start()
Salin selepas log masuk

Dalam contoh ini, tentukan dahulu MySpider Kelas perangkak mewarisi Kelas scrapy.Spider. Kemudian URL permulaan untuk dirangkak ditakrifkan dalam start_urls. Dalam kaedah parse, gunakan pemilih XPath dan pemilih CSS untuk mengekstrak data yang diperlukan daripada halaman web dan kemudian mencetaknya. MySpider的爬虫类,继承了scrapy.Spider类。然后在start_urls中定义了要爬取的起始URL。在parse方法中,使用XPath选择器和CSS选择器从网页中提取所需的数据,然后打印出来。

最后,在if __name__ == "__main__":中创建CrawlerProcess对象,将爬虫类MySpider作为参数传入,并调用start

Akhir sekali, cipta objek CrawlerProcess dalam if __name__ == "__main__":, masukkan kelas crawler MySpider sebagai parameter dan panggil Kaedah mula mula merangkak.

Ini hanyalah contoh mudah Rangka kerja Scrapy menyediakan fungsi dan kebolehlanjutan yang lebih berkuasa, yang boleh dikonfigurasikan dan dilaraskan mengikut keperluan tertentu. Dengan menggunakan Scrapy, anda boleh membina, mengurus dan mengembangkan sistem perangkak yang cekap dan stabil dengan mudah untuk memenuhi pelbagai keperluan rangkak. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Ciri utama rangka kerja scrapy yang dipilih dan senario aplikasinya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:php.cn
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
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan