Scrapy implémente l'exploration de données pour la recherche par mot clé

La technologie Crawler est très importante pour obtenir des données et des informations sur Internet, et scrapy, en tant que cadre de robot d'exploration Web efficace, flexible et évolutif, peut simplifier le processus d'exploration des données et est très pratique pour explorer les données à partir d'Internet. Cet article explique comment utiliser Scrapy pour implémenter l'exploration de données pour les recherches par mots clés.

1. Introduction à Scrapy

Scrapy est un framework de robot d'exploration Web basé sur le langage Python. Il est efficace, flexible et évolutif et peut être utilisé pour une variété de tâches telles que la capture de données, la gestion des informations et les tests automatisés. Scrapy contient une variété de composants, tels que des analyseurs de robots, des robots d'exploration Web, des processeurs de données, etc., grâce auxquels une exploration Web et un traitement des données efficaces peuvent être obtenus.

2. Implémenter la recherche par mot-clé

Avant d'utiliser Scrapy pour implémenter l'exploration de données pour la recherche par mot-clé, vous devez avoir une compréhension de l'architecture du framework Scrapy et des bibliothèques de base telles que les requêtes et BeautifulSoup. Les étapes spécifiques de mise en œuvre sont les suivantes :

(1) Créer un projet

Entrez la commande suivante sur la ligne de commande pour créer un projet Scrapy :

scrapy startproject search

Cette commande créera un répertoire nommé search dans le répertoire actuel. répertoire Le répertoire contient un fichier settings.py et un sous-répertoire nommé spiders.

(2) Écriture du robot

Créez un nouveau fichier nommé searchspider.py dans le sous-répertoire spiders et écrivez le code du robot dans ce fichier.

Définissez d'abord les mots-clés à rechercher :

search_word = 'Scrapy'

Ensuite, définissez l'URL pour l'exploration des données :

start_urls = [

'https://www.baidu.com/s?wd={0}&pn={1}'.format(search_word, i*10) for i in range(10)

]

Ce code sélectionnera les 10 meilleurs résultats de recherche de Baidu Crawling données de la page.

Ensuite, nous devons créer un analyseur de robot, dans lequel la bibliothèque BeautifulSoup est utilisée pour analyser la page Web, puis extraire des informations telles que le titre et l'URL :

def parse(self, réponse):

soup = BeautifulSoup(response.body, 'lxml')
for link in soup.find_all('a'):
    url = link.get('href')
    if url.startswith('http') and not url.startswith('https://www.baidu.com/link?url='):
        yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_information)

yield {'title': link.text, 'url': url}

In La bibliothèque BeautifulSoup est utilisée lors de l'analyse des pages Web. Cette bibliothèque peut exploiter pleinement les avantages du langage Python pour analyser rapidement les pages Web et extraire les données requises.

Enfin, nous devons stocker les données capturées dans un fichier local et définir le processeur de données dans le fichier pipeline.py :

class SearchPipeline(object):

def process_item(self, item, spider):
    with open('result.txt', 'a+', encoding='utf-8') as f:
        f.write(item['title'] + '    ' + item['url'] + '

')

Ce code est pour chaque robot L'obtenu les données sont traitées et le titre et l'URL sont écrits respectivement dans le fichier result.txt.

(3) Exécutez le robot d'exploration

Entrez le répertoire où se trouve le projet du robot d'exploration sur la ligne de commande et entrez la commande suivante pour exécuter le robot d'exploration :

scrapy crawl search

Utilisez cette commande pour démarrer le programme d'exploration, et le programme démarrera automatiquement à partir de Baidu Crawl les données liées au mot-clé Scrapy à partir des résultats de la recherche et affichera les résultats dans le fichier spécifié.

3. Conclusion

En utilisant des bibliothèques de base telles que le framework Scrapy et BeautifulSoup, nous pouvons facilement implémenter l'exploration de données pour les recherches par mots clés. Le framework Scrapy est efficace, flexible et évolutif, rendant le processus d'exploration des données plus intelligent et efficace, et convient parfaitement aux scénarios d'application dans lesquels de grandes quantités de données sont obtenues à partir d'Internet. Dans les applications pratiques, nous pouvons encore améliorer l'efficacité et la qualité de l'exploration des données en optimisant l'analyseur et en améliorant le processeur de données.

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!