Die Praxis, Scrapy auf die Analyse der Website-Struktur anzuwenden

Mit der Popularität und Entwicklung des Internets weisen immer mehr Websites ein hohes Maß an Komplexität und Vielfalt auf. In diesem Zusammenhang ist die Website-Strukturanalyse besonders wichtig, da sie uns dabei helfen kann, die interne Struktur und Zusammensetzung der Website besser zu verstehen und so den entsprechenden Entwicklern eine umfassendere und detailliertere Unterstützung zu bieten.

Scrapy ist ein Python-Framework zum Crawlen von Websites und Extrahieren strukturierter Daten. Es basiert auf dem Twisted-Framework und verarbeitet Anfragen asynchron. Durch die Verwendung des Scrapy-Frameworks zur Website-Strukturanalyse können wir die Struktur und den Inhalt der Website besser verstehen und Daten besser sammeln und verarbeiten.

In diesem Artikel stellen wir die Praxis der Anwendung der Website-Strukturanalyse im Scrapy-Framework vor.

1. Installation und Konfiguration von Scrapy

Zuerst müssen wir Scrapy installieren. Es wird empfohlen, für die Installation pip zu verwenden. Geben Sie also Folgendes in die Befehlszeile ein: pip install scrapy.

Nachdem die Installation abgeschlossen ist, müssen einige Konfigurationen vorgenommen werden. Es umfasst hauptsächlich das Einrichten von User-Agent und Crawler-Pipelines.

1. User-Agent einrichten

Beim Schreiben eines Crawlers müssen wir eine User-Agent-Zeichenfolge fälschen, damit der Crawler eher wie ein gewöhnlicher Browser als wie ein Crawler aussieht. Dies hat den Vorteil, dass Sie nicht durch die Website blockiert oder eingeschränkt werden.

Die Einstellungsmethode besteht darin, den folgenden Code zur Datei „settings.py“ hinzuzufügen:

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, wie Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari /537,36'

2. Set-Pipelines

Pipelines sind die Pipelines für die Datenverarbeitung in Scrapy. Durch die Weitergabe der vom Crawler erhaltenen Daten an Pipelines werden die Daten in Pipelines gespeichert und verarbeitet. In Scrapy kann ein Crawler über mehrere Pipelines verfügen und verschiedene Pipelines können unterschiedliche Vorgänge an den Daten ausführen.

Fügen Sie den folgenden Code zur Datei „settings.py“ hinzu:

ITEM_PIPELINES = {

'scrapy_test.pipelines.MyPipeline': 300,  

}

Davon repräsentiert 300 die Priorität der Pipeline. In der von Scrapy standardmäßig verwendeten Pipeline ist die Priorität für das Speichern von Daten in CSV-Dateien mit 500 am höchsten. Wir können die Priorität unserer eigenen Pipeline auf einen Wert unter 500 und höher als bei anderen Standard-Pipelines festlegen.

2. Verwendung von Scrapy

Nach Abschluss der Installation und Konfiguration von Scrapy können wir nun mit dem Schreiben unseres Crawlers beginnen. In Scrapy werden Strukturanalyse und Datenextraktion der Website durch das Schreiben von zwei Grundkomponenten realisiert: Spider und Items.

1. Write Spider

In Scrapy ist der Crawler eine der Grundkomponenten. Durch das Schreiben von Crawler-Code können wir den Zugriff und den Crawling-Prozess des Crawlers steuern, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Indem Sie eine Spider-Klasse erstellen, scrapy.Spider erben und dann die drei Attribute und Methoden name, start_url und parse in der Klasse implementieren, können Sie ganz einfach einen Crawler schreiben.

Code-Snippet:

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):

name = 'myspider'  
start_urls = ['http://www.example.com']   

def parse(self, Response):

yield {'text': response.css('title::text').get()} 

wobei start_urls die URL ist, die Spider zu crawlen beginnt, und parse ist, wenn Spider start_url besucht Nach der URL wird die Verarbeitungsmethode des zuvor erhaltenen HTML-Inhalts angegeben.

2. Items schreiben

Items ist eine weitere Grundkomponente von Scrapy, ihre Hauptfunktion ist die Datenextraktion und strukturierte Verarbeitung.

Durch die Definition einer Item-Klasse, ähnlich der Definition von Feldern in einer Tabelle, können Sie eine strukturierte Verarbeitung von Daten erreichen.

Code-Snippet:

import scrapy

class MyItem(scrapy.Item):

title = scrapy.Field()   
link = scrapy.Field() 

Der obige Code definiert eine Item-Klasse, die zwei Attribute enthält: Titel und Link. Jede Eigenschaft ist ein scrapy.Field-Objekt, das den Typ der erhaltenen Daten definiert. Nach Abschluss des Crawlings speichert Scrapy die Daten in einem Python-Wörterbuch. Die Schlüsselnamen entsprechen den im Element gespeicherten Attributen und die Schlüsselwerte entsprechen den erhaltenen Daten.

3. Ergebnisanalyse und -verarbeitung

Nach Abschluss des Schreibens des Crawlers können wir die erhaltenen Datenergebnisse anzeigen, indem wir das Crawler-Programm ausführen.

Wenn wir Daten in der Datenbank speichern müssen, können wir die erfassten Daten weiter verarbeiten und in der Datenbank speichern, indem wir eine Item-Pipeline schreiben.

Code-Snippet:

import pymongo

class MyPipeline(object):

def __init__(self):   
    self.client = pymongo.MongoClient()   
    self.db = self.client['mydb']   

def Process_item(self, item, Spider):

    self.db['mydb'].insert(dict(item))   
    return item 

Im obigen Code haben wir über die Pymongo-Bibliothek eine Verbindung zur MongoDB-Datenbank hergestellt und will get Die erhaltenen Daten werden in der Datenbank gespeichert.

Zusammenfassung

Scrapy ist ein leistungsstarkes Crawler-Framework, das auf der Python-Sprache basiert und eine vollständige Crawling- und Datenverarbeitungslösung bietet. In der Praxis kann Scrapy problemlos eine Strukturanalyse und Datenextraktion der Website implementieren, sodass wir die interne Struktur und Zusammensetzung der Website besser verstehen und so relevante Entwickler besser unterstützen können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Praxis, Scrapy auf die Analyse der Website-Struktur anzuwenden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!