PHP-Webcrawler-Framework ScrapyPython + PHP implementiert Webcrawler

Mit der Entwicklung des Internets werden Netzwerkdaten immer umfangreicher und viele Unternehmen müssen große Datenmengen aus dem Internet erfassen, um sie zu analysieren und Geschäftsentscheidungen zu treffen. Webcrawler sind für Unternehmen zu einem wichtigen Werkzeug zur Datenbeschaffung geworden.

Unter den vielen Webcrawler-Frameworks ist Scrapy ein sehr beliebtes. Scrapy ist ein in Python geschriebenes Open-Source-Webcrawler-Framework mit effizienter Crawling-Geschwindigkeit, flexibler Architektur und starker Skalierbarkeit. Gleichzeitig bietet es auch viele hervorragende Erweiterungen wie Scrapy-Redis, die mehrfach verteiltes Crawlen unterstützen können, wodurch Scrapy in der Webcrawler-Entwicklung glänzt.

Einige Unternehmen verwenden jedoch auch die PHP-Sprache, um ihre eigenen Webdienste zu entwickeln, und müssen möglicherweise die Entwicklung des Crawler-Teils in Python-Code umwandeln. Zu diesem Zeitpunkt müssen Sie den Code kombinieren und Python und PHP verwenden, um einen Webcrawler zu implementieren.

Als nächstes stellen wir Ihnen Schritt für Schritt vor, wie Sie mit Scrapy und PHP einen Crawler implementieren.

Zuerst müssen wir Scrapy installieren, das mit pip installiert werden kann:

pip install scrapy

Nach Abschluss können Sie ein Scrapy-Projekt erstellen:

scrapy startproject tutorial

Mit dem obigen Befehl erstellt Scrapy ein Verzeichnis mit dem Namen „tutorial“, das ein Verzeichnis enthält, das Die Architektur des Crawler-Projekts kann gestartet werden.

Als nächstes müssen wir einen Crawler erstellen, um zu definieren, welche Seiten gecrawlt werden sollen, wie die erforderlichen Informationen identifiziert werden und wie die Daten gespeichert werden. In Scrapy wird jeder Crawler durch eine Spider-Klasse definiert.

Das Folgende ist ein einfaches Beispiel einer Spider-Klasse:

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'

    def start_requests(self):
        urls = [
            'http://www.example.com/1.html',
            'http://www.example.com/2.html',
            'http://www.example.com/3.html',
        ]
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        page = response.url.split("/")[-2]
        filename = f'page-{page}.html'
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(response.body)
        self.log(f'Saved file {filename}')

In diesem Beispiel definieren wir einen Spider namens myspider, definieren die URLs, auf die in start_requests zugegriffen werden muss, und erklären, wie die gecrawlten Daten in parse verarbeitet werden. In diesem einfachen Beispiel speichern wir die heruntergeladene Webseite in einer Datei namens „page-X.html“.

Als nächstes müssen wir ein PHP-Skript definieren, um diesen Spider zu starten und die gecrawlten Daten zu verarbeiten. Hier speichern wir die Protokollinformationen von Scrapy in einer Datei, damit das PHP-Programm sie lesen kann. Ebenso können wir die von Scrapy gecrawlten Daten zur späteren Analyse in der Datenbank speichern.

<?php
// 启动Spider
exec("scrapy crawl myspider -o data.json");

// 读取日志信息
$log = file_get_contents('scrapy.log');

// 解析JSON格式的数据
$data = json_decode(file_get_contents('data.json'), true);

// 在此处添加数据处理逻辑
// ...

// 输出数据，或者将数据存储到数据库
var_dump($data);
?>

Durch den obigen Code haben wir den Prozess implementiert, den Scrapy-Crawler über PHP zu starten und die Daten im JSON-Format zu speichern. Schließlich können wir dem PHP-Programm eine entsprechende Datenverarbeitungslogik hinzufügen, um die benötigten Daten zu erhalten.

Zusammenfassung:
Dieser Artikel stellt die Verwendung des Scrapy-Frameworks in Python und den Prozess der Kombination von Python und PHP zur Implementierung eines Webcrawlers vor. Es ist zu beachten, dass wir während des gesamten Prozesses darauf achten müssen, wie Daten zwischen den beiden Sprachen übertragen werden und wie mit Ausnahmen umgegangen wird. Mit dieser Methode können wir schnell und effizient große Datenmengen im Internet abrufen, um Unternehmen bei ihren Business-Intelligence-Entscheidungen zu unterstützen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHP-Webcrawler-Framework ScrapyPython + PHP implementiert Webcrawler. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!