Hur man genomsöker en webbsida med Scrapy och Python 3
Introduktion
Webbscraping är processen att extrahera data från webbsidor i ett strukturerat format. Med Scrapy, ett populärt Python-bibliotek, kan du enkelt söka igenom webbsidor, hämta data och spara den för vidare analys eller bearbetning. Oavsett om du vill samla in produktinformation för prisjämförelser, hämta nyhetsartiklar för sentimentanalys eller utföra webbsökning för datautvinning, kan Scrapy hjälpa dig att automatisera processen och göra det effektivt. I den här omfattande guiden kommer vi att undersöka stegen för att genomsöka en webbsida med Scrapy och Python 3.
Innehållsförteckning
Förstå Scrapy
Scrapy är ett ramverk för webbsökning skrivet i Python. Det ger ett intuitivt API och verktyg som gör det möjligt att definiera reglas som styr hur data extraheras från webbsidor. Genom att använda Scrapy kan du skapa ”spindlar” som automatiskt följer länkar, hämtar HTML-sidor och extraherar önskad data.
Huvudkomponenter i Scrapy
* Spider: En Python-klass som definierar hur data ska hämtas från en given webbsida.
* Request: Ett objekt som skickar en HTTP-begäran till en webbsida.
* Response: Ett objekt som innehåller svaret från en HTTP-begäran, inklusive HTML-koden.
* Extractor: En funktion eller ett uttryck som extraherar data från HTML-sidan.
* Item: En Python-klass som representerar datastrukturen för den extraherade informationen.
Ställ in din Scrapy-miljö
Innan du börjar genomsöka webbsidor behöver du följande:
* Python 3 eller senare
* Scrapy installerat (pip install scrapy)
* En textredigerare eller IDE
Skapa en Scrapy-spindel
Låt oss nu skapa en spindel som skrapar produktinformationen från Amazon. Starta en ny Python-fil och spara den som amazon_spider.py. Kopiera följande kod till filen:
python
import scrapy
class AmazonSpider(scrapy.Spider):
name = 'amazon'
start_urls = ['https://www.amazon.com/s?k=iPhone']
def parse(self, response):
for product in response.css('div.s-result-item'):
yield {
'title': product.css('span.a-size-medium ::text').get(),
'price': product.css('span.a-offscreen ::text').get(),
'url': product.css('a.a-link-normal ::attr(href)').get()
}
Förklara koden:
* name: Spindelns namn, som identifierar den.
* start_urls: En lista med start-URL:er som spindlar börjar söka igenom.
* parse: En metod som kallas när Scrapy har hämtat en sida. Den extraherar data och genererar item-objekt.
Kör spindeln
För att köra spindeln, öppna din terminal eller kommandotolk och kör följande kommando:
scrapy crawl amazon
Detta kommer att starta spindlar och börja söka igenom Amazon-webbsidan. Resultaten kommer att lagras i en CSV-fil med namnet amazon.csv.
Hantera extraherad data
Item-objekten som genereras av spindlarna kan bearbetas och hanteras på flera sätt:
* Spara i CSV- eller JSON-format: Använd scrapy.exporters.CsvItemExporter eller scrapy.exporters.JsonItemExporter för att exportera data till CSV- eller JSON-format.
* Spara i en databas: Använd scrapy.extensions.feedexport.FeedExporter för att mata ut data till en databas.
* Skapa anpassade bearbetare: Definiera anpassade bearbetningsmetoder för att transformera eller validera data innan den sparas.
Slutsats
Webbscraping med Scrapy och Python 3 är ett kraftfullt verktyg för att samla in data från webbsidor. Genom att använda Scrapy kan du automatisera processen att hämta, extrahera och strukturera data från webben. Oavsett om du vill samla in data för forskning, affärsanalys eller webbsökning, ger Scrapy ett intuitivt API och verktyg som gör det enkelt att få tillgång till data på webben.
Vanliga frågor
1. Vad är fördelarna med att använda Scrapy för webbsökning?
* Intuitivt API och verktyg
* Anpassningsbara regler för dataextraktion
* Stöd för parallell bearbetning
* Stort community och support
2. Kan jag använda Scrapy för att söka igenom alla typer av webbsidor?
Ja, Scrapy kan hantera en mängd olika webbsidor, inklusive dynamisk och JavaScript-tunga sidor.
3. Hur hanterar jag JavaScript-tunga sidor?
Scrapy stöder JavaScript-rendering med hjälp av verktyg som Splash eller Selenium.
4. Kan jag spara den extraherade datan i en databas?
Ja, du kan använda Scrapy-tillägg som scrapy.extensions.feedexport.FeedExporter för att mata ut data till en databas.
5. Hur kan jag anpassa utdataformatet?
Du kan använda anpassade bearbetare för att transformera eller validera data innan du sparar den.
6. Finns det någon gräns för antalet webbsidor som jag kan söka igenom med Scrapy?
Nej, det finns ingen gräns för antalet webbsidor som du kan söka igenom, men det kan vara begränsat av maskinvaruresurser och webbplatsbegränsningar.
7. Är det lagligt att söka igenom webbsidor med Scrapy?
I de flesta fall är det lagligt att söka igenom webbsidor med Scrapy, men det är viktigt att följa robot.txt-protokollet och undvika att överbelasta webbplatser.
8. Finns det några ytterligare resurser för att lära sig Scrapy?
* Scrapy-dokumentationen
* Scrapy-communityt
* Scrapy-tutorials