動的ページ スクレイピングのために Selenium を Scrapy と統合する
Scrapy を使用して動的 Web ページからデータをスクレイピングしようとすると、標準のクロール プロセスでは不十分になる可能性があります。これは、URL を変更しない「次へ」ボタンをクリックするなど、ページネーションが非同期読み込みに依存している場合によく発生します。この課題を克服するには、Scrapy スパイダーに Selenium を組み込むことが効果的な解決策となります。
Spider への Selenium の配置
Scrapy スパイダー内での Selenium の最適な配置は、次のとおりです。特定のスクレイピング要件について。ただし、いくつかの一般的なアプローチは次のとおりです。
- parse() メソッド内: このアプローチには、スパイダーの parse() メソッド内で Selenium を使用してページネーションとデータ抽出を処理することが含まれます。
- 専用 Selenium ミドルウェアの作成: このアプローチでは、応答をスパイダーの parse() メソッドに渡す前にページネーションを実行するカスタム Selenium ミドルウェアを作成できます。
- 別のスクリプトで Selenium を実行する: あるいは、Scrapy スパイダーの外部の別のスクリプトで Selenium コマンドを実行することもできます。これにより、Selenium ロジックをより柔軟に制御できるようになります。
Scrapy で Selenium を使用する例
たとえば、eBay でページ分割された結果をスクレイピングするとします。 。次のスニペットは Selenium と Scrapy を統合する方法を示しています:
import scrapy from selenium import webdriver class ProductSpider(scrapy.Spider): name = "product_spider" allowed_domains = ['ebay.com'] start_urls = ['https://www.ebay.com/sch/i.html?_odkw=books&_osacat=0&_trksid=p2045573.m570.l1313.TR0.TRC0.Xpython&_nkw=python&_sacat=0&_from=R40'] def __init__(self): self.driver = webdriver.Firefox() def parse(self, response): self.driver.get(response.url) while True: next = self.driver.find_element_by_xpath('//td[@class="pagn-next"]/a') try: next.click() # Get and process the data here except: break self.driver.close()
代替: ScrapyJS ミドルウェアの使用
場合によっては、ScrapyJS ミドルウェアの使用で十分な場合があります。 Selenium を必要としない Web ページの動的部分。このミドルウェアを使用すると、Scrapy フレームワーク内でカスタム JavaScript を実行できます。
Selenium と Scrapy を統合する追加の例と使用例については、提供されているリンクを参照してください。
以上がSelenium を Scrapy と統合して動的 Web ページを効率的にスクレイピングするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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