Analyse von Problemen im Zusammenhang mit Scrapy-Crawling-Mafengwo-Daten

Mit der stetigen Weiterentwicklung des Internets wird die Datenerfassung und -verarbeitung immer wichtiger. Crawler-Technologie ist eine der wichtigen Technologien. Als beliebtes Python-Crawler-Framework kann Scrapy uns dabei helfen, das Daten-Crawling bequemer zu implementieren, und bietet außerdem die Vorteile von Effizienz, Stabilität und Skalierbarkeit. Als nächstes nehmen wir das Crawlen der Mafengwo-Website als Beispiel, um Probleme im Zusammenhang mit der Scrapy-Crawler-Technologie zu analysieren.

1. Wie kann der Anti-Crawler-Mechanismus umgangen werden?

Beim Crawlen von Website-Daten stoßen wir häufig auf Einschränkungen des Anti-Crawler-Mechanismus. Es gibt mehrere Möglichkeiten, Anti-Crawler-Mechanismen zu vermeiden:

(1) Anforderungs-Header-Informationen festlegen: Fügen Sie dem Crawler-Code Anforderungs-Header-Informationen hinzu und geben Sie sich als normaler Benutzer aus, um Datenanforderungen zu stellen. Zum Beispiel Header-Informationen der User-Agent-Anfrage.

(2) Anforderungsverzögerung festlegen: Stellen Sie die Anforderungsverzögerung angemessen ein, um zu vermeiden, dass Daten zu schnell und häufig angefordert werden.

(3) Proxy-IP verwenden: Durch die Verwendung einer Proxy-IP für den Zugriff auf die Zielseite kann der Anti-Crawler-Mechanismus effektiv umgangen werden.

2. Wie analysiert man Webseitendaten?

Das Parsen von Webseitendaten ist ein wichtiger Schritt in der Scrapy-Crawler-Technologie. Scrapy verfügt über zwei integrierte Parsing-Methoden: XPath und CSS-Selektor.

(1) XPath: XPath ist eine XML-basierte Abfragesprache. Scrapy verwendet den XPath-Parser, um Text, Attribute und andere Inhalte einfach zu extrahieren.

Wenn Sie beispielsweise alle Namen und Links von Touristenzielen auf der Homepage von Mafengwo erhalten möchten, können Sie den folgenden Code verwenden:

def start_requests(self):
    yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, headers=self.headers)

def parse(self, response):
    sel = Selector(response)
    items = sel.xpath('//div[@class="hot-list cf"]/div[@class="hot-list-item"]/a')
    for item in items:
        destination = item.xpath('./text()').extract()[0]
        link = item.xpath('./@href').extract()[0]
        yield {
            'destination': destination,
            'link': link
        }

(2) CSS-Selektor: Der CSS-Selektor ist eine intuitivere Auswahlmethode. Scrapy verwendet CSS-Selektoren, um Tags, Attribute und andere Inhalte einfach zu extrahieren.

Nehmen Sie ähnlich das Beispiel zum Abrufen des Namens und Links des Touristenziels auf der Homepage von Mafengwo. Der Code mithilfe des CSS-Selektors lautet wie folgt:

def start_requests(self):
    yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, headers=self.headers)

def parse(self, response):
    items = response.css('.hot-list-item > a')
    for item in items:
        destination = item.css('::text').extract_first()
        link = item.css('::attr(href)').extract_first()
        yield {
            'destination': destination,
            'link': link
        }

3.

Beim Crawlen von Website-Daten speichern wir die Daten normalerweise zur späteren Analyse und Verwendung. Für die dauerhafte Speicherung von Daten gibt es zwei gängige Methoden: Dateispeicherung und Datenbankspeicherung.

(1) Dateispeicherung: Verwenden Sie die in Python integrierte Dateioperationsfunktion, um die gecrawlten Daten in einer lokalen Datei zu speichern.

Verwenden Sie beispielsweise den folgenden Code in Scrapy, um Daten in einer CSV-Datei zu speichern:

import csv

def process_item(self, item, spider):
    with open('data.csv', 'a', newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow([item['destination'], item['link']])
    return item

(2) Datenbankspeicher: Verwenden Sie häufig verwendete relationale Datenbanken wie MySQL, SQLite usw. in Python, um Daten zu speichern und eine dauerhafte Speicherung zu erreichen Daten.

Verwenden Sie beispielsweise den folgenden Code in Scrapy, um Daten in einer MySQL-Datenbank zu speichern:

import pymysql

def __init__(self, db_settings):
        self.host = db_settings['HOST']
        self.port = db_settings['PORT']
        self.user = db_settings['USER']
        self.password = db_settings['PASSWORD']
        self.db = db_settings['DB']
        try:
            self.conn = pymysql.connect(
                host=self.host,
                port=self.port,
                user=self.user,
                password=self.password,
                db=self.db,
                charset='utf8'
            )
            self.cursor = self.conn.cursor()
        except Exception as e:
            print(e)

def process_item(self, item, spider):
    sql = "INSERT INTO destination(name, link) VALUES(%s, %s)"
    self.cursor.execute(sql, (item['destination'], item['link']))
    self.conn.commit()
    return item

Zusammenfassung

Durch die Analyse der oben genannten drei Fragen können wir erkennen, dass Scrapy ein leistungsstarkes und benutzerfreundliches Crawler-Framework ist Das kann uns helfen, Funktionen wie Daten-Crawling, Datenanalyse und Datenpersistenz einfach zu implementieren. Natürlich werden wir im eigentlichen Bewerbungsprozess auf verschiedene Probleme und Herausforderungen stoßen, die ein kontinuierliches Lernen und Verbessern erfordern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnalyse von Problemen im Zusammenhang mit Scrapy-Crawling-Mafengwo-Daten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!