動的 Web ページのための Selenium と Scrapy の統合
はじめに
Scrapy は強力な Web スクレイピング フレームワークです。ただし、動的な Web ページに遭遇すると制限に直面します。自動 Web ブラウザ テスト ツールである Selenium は、ユーザー インタラクションをシミュレートし、ページ コンテンツをレンダリングすることで、このギャップを埋めることができます。 Selenium を Scrapy と統合して動的 Web ページを処理する方法は次のとおりです。
Selenium 統合オプション
Selenium と Scrapy を統合するには、主に 2 つのオプションがあります:
-
オプション 1: Scrapy で Selenium を呼び出すパーサー
- Scrapy パーサー メソッド内で Selenium セッションを開始します。
- Selenium を使用してページに移動し、操作し、必要に応じてデータを抽出します。
- このオプションは、Selenium のきめ細かい制御を提供します。
-
オプション 2:scrapy-selenium ミドルウェアを使用する
- scrapy-selenium ミドルウェア パッケージをインストールします。
- 特定のリクエストまたはすべてのリクエストを処理するようにミドルウェアを構成します
- ミドルウェアは、Scrapy のパーサーによって処理される前に、Selenium を使用してページを自動的にレンダリングします。
Scrapy Spider の Selenium の例
最初の統合を使用する次の Scrapy スパイダーについて考えてみましょう。オプション:
class ProductSpider(CrawlSpider): name = "product_spider" allowed_domains = ['example.com'] start_urls = ['http://example.com/shanghai'] rules = [ Rule(SgmlLinkExtractor(restrict_xpaths='//div[@id="productList"]//dl[@class="t2"]//dt'), callback='parse_product'), ] def parse_product(self, response): self.log("parsing product %s" % response.url, level=INFO) driver = webdriver.Firefox() driver.get(response.url) # Perform Selenium actions to extract product data product_data = driver.find_element_by_xpath('//h1').text driver.close() # Yield extracted data as a scrapy Item yield {'product_name': product_data}
追加の例と代替案
-
Scrapy Selenium を使用した eBay でのページネーション処理の場合:
class ProductSpider(scrapy.Spider): # ... def parse(self, response): self.driver.get(response.url) while True: # Get next page link and click it next = self.driver.find_element_by_xpath('//td[@class="pagn-next"]/a') try: next.click() # Scrape data and write to items except: break
- Selenium の代替: の使用を検討してください動的ページ レンダリング用の ScrapyJS ミドルウェア (提供されたリンクの例を参照)。
Selenium の機能を活用することで、Scrapy クローラーの機能を強化して動的 Web ページを効果的に処理できます。
以上がSelenium を Scrapy と統合して動的 Web ページを処理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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