La pratique de l'application de Scrapy à l'analyse de la structure d'un site Web

Avec la popularité et le développement d'Internet, de plus en plus de sites Web présentent un haut degré de complexité et de diversité. Dans ce contexte, l'analyse de la structure du site Web est particulièrement importante car elle peut nous aider à mieux comprendre la structure interne et la composition du site Web, fournissant ainsi une assistance plus complète et plus détaillée aux développeurs concernés.

Scrapy est un framework Python permettant d'explorer des sites Web et d'extraire des données structurées. Il est basé sur le framework twisted et gère les requêtes de manière asynchrone. L'utilisation du framework Scrapy pour l'analyse de la structure du site Web peut nous permettre de mieux comprendre la structure et le contenu du site Web, et nous aider à mieux collecter et traiter les données.

Dans cet article, nous présenterons la pratique de l'application de l'analyse de la structure d'un site Web dans le framework Scrapy.

1. Installation et configuration de Scrapy

Tout d'abord, nous devons installer Scrapy. Il est recommandé d'utiliser pip pour l'installation, c'est-à-dire de saisir : pip install scrapy sur la ligne de commande.

Une fois l'installation terminée, une certaine configuration est requise. Cela comprend principalement la configuration de User-Agent et la configuration de pipelines de robots.

1. Définir User-Agent

Dans le processus d'écriture du robot, nous devons forger une chaîne User-Agent pour que le robot ressemble davantage à un serveur de navigateur normal , pas un robot. L’avantage de procéder ainsi est d’éviter d’être bloqué ou restreint par le site Web.

La méthode de configuration consiste à ajouter le code suivant au fichier settings.py :

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

2. Définir les pipelines

pipelines sont les pipelines pour le traitement des données dans Scrapy. En transmettant les données obtenues par le robot aux pipelines, les données sont enregistrées et traitées dans les pipelines. Dans Scrapy, un robot d'exploration peut avoir plusieurs pipelines, et différents pipelines peuvent effectuer différentes opérations sur les données.

Ajoutez le code suivant au fichier settings.py :

ITEM_PIPELINES = {

'scrapy_test.pipelines.MyPipeline': 300,  

}

Parmi eux , 300 Indique la priorité du pipeline. Dans le pipeline utilisé par Scrapy par défaut, la priorité d'enregistrement des données dans des fichiers CSV est la plus élevée, soit 500. Nous pouvons définir la priorité de notre propre pipeline sur une valeur inférieure à 500 et supérieure à celle des autres pipelines par défaut.

2. Utilisation de Scrapy

Après avoir terminé l'installation et la configuration de Scrapy, nous pouvons maintenant commencer à écrire notre robot. Dans Scrapy, l'analyse structurelle et l'extraction des données du site Web sont réalisées en écrivant deux composants de base : le spider et les items.

1. Write Spider

Dans Scrapy, le robot est l'un des composants de base. En écrivant du code de robot d'exploration, nous pouvons contrôler l'accès et le processus d'exploration du robot pour obtenir les résultats souhaités.

En créant une classe Spider, en héritant de scrapy.Spider, puis en implémentant les trois attributs et méthodes name, start_url et parse dans la classe, vous pouvez facilement écrire un robot.

Extrait de code :

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):

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

def parse(self , réponse) :

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

Le start_urls est l'URL que le Spider commence à explorer, et parse est la méthode de traitement du contenu HTML obtenu avant que le Spider n'accède à l'URL start_url.

2. Écrire des éléments

Items est un autre composant de base de Scrapy, sa fonction principale est l'extraction de données et le traitement structuré.

En définissant une classe Item, qui est similaire à la définition de champs dans une table, un traitement structuré des données peut être réalisé.

Extrait de code :

import scrapy

class MyItem(scrapy.Item):

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

Le code ci-dessus définit Une classe Item contient deux attributs : titre et lien. Chaque propriété est un objet scrapy.Field, qui définit le type de données obtenues. Une fois l'exploration terminée, Scrapy enregistrera les données dans un dictionnaire Python. Les noms de clé correspondent aux attributs stockés dans l'élément et les valeurs de clé correspondent aux données obtenues.

3. Analyse et traitement des résultats

Après avoir terminé l'écriture du robot, nous pouvons visualiser les résultats des données obtenues en exécutant le programme du robot.

Si nous devons stocker des données dans la base de données, nous pouvons traiter davantage et enregistrer les données obtenues dans la base de données en écrivant un pipeline d'articles.

Extrait de code :

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 

Dans le code ci-dessus, nous nous sommes connectés à la base de données MongoDB via la bibliothèque pymongo et avons enregistré les données obtenues dans la base de données.

Summary

Scrapy est un puissant framework d'exploration basé sur le langage Python, qui fournit une solution complète d'exploration et de traitement des données. En pratique, Scrapy peut facilement mettre en œuvre une analyse structurelle et une extraction de données du site Web, nous permettant de mieux comprendre la structure interne et la composition du site Web, offrant ainsi un meilleur soutien aux développeurs concernés.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!