Scrapy はキーワード検索のためのデータ クローリングを実装します

クローラ テクノロジは、インターネットからデータや情報を取得するために非常に重要であり、効率的で柔軟かつスケーラブルな Web クローラ フレームワークである Scrapy は、データ クローリングのプロセスを簡素化し、インターネットからデータをクローリングするのに非常に役立ちます。 。この記事では、scrapyを使ってキーワード検索のデータクローリングを実装する方法を紹介します。

1. Scrapy の概要

Scrapy は Python 言語をベースにした Web クローラー フレームワークであり、効率的、柔軟、スケーラブルであり、データ クローリングやさまざまなタスクに使用できます。情報管理や自動テストなど。 Scrapy には、クローラー パーサー、Web クローラー、データ プロセッサーなど、効率的な Web クローリングとデータ処理を実現できるさまざまなコンポーネントが含まれています。

2. キーワード検索の実装

Scrapy を使用してキーワード検索のデータ クロールを実装する前に、Scrapy フレームワークのアーキテクチャとリクエストなどの基本ライブラリについて理解しておく必要があります。そしてBeautifulSoupを学びましょう。具体的な実装手順は以下のとおりです。

(1) プロジェクトの作成

コマンドラインに次のコマンドを入力して、Scrapy プロジェクトを作成します。

scrapy startproject search

このコマンドは、現在のディレクトリに search という名前のディレクトリを作成します。このディレクトリには、settings.py ファイルと Spiders という名前のサブディレクトリが含まれます。

(2) クローラーの書き込み

Spiders サブディレクトリに searchspider.py という名前の新しいファイルを作成し、そのファイルにクローラー コードを書き込みます。

まず、検索するキーワードを定義します:

search_word = 'Scrapy'

次に、データ クロール用の URL を定義します:

start_urls = [

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

]

このコードは、Baidu 検索結果の最初の 10 ページのデータをクロールします。

次に、クローラー パーサーを構築する必要があります。このパーサーでは、BeautifulSoup ライブラリを使用して Web ページを解析し、タイトルや URL などの情報を抽出します。 、response):

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}

Web ページを解析するときに BeautifulSoup ライブラリが使用されます。このライブラリは、Python 言語の利点を最大限に活用して、Web ページを高速に解析し、必要なデータを抽出できます。

最後に、キャプチャしたデータをローカル ファイルに保存し、pipeline.py ファイルにデータ プロセッサを定義する必要があります。

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'] + '

')

このコードは、クロールされた各データを処理し、タイトルと URL をそれぞれ result.txt ファイルに書き込みます。

(3) クローラーの実行

コマンド ラインでクローラー プロジェクトが配置されているディレクトリを入力し、次のコマンドを入力してクローラーを実行します:

scrapy roll search

このコマンドを使用してクローラー プログラムを開始すると、Baidu の検索結果からキーワード Scrapy に関連するデータが自動的にクロールされ、結果が指定されたファイルに出力されます。

#結論

3. Scrapy フレームワークや BeautifulSoup などの基本ライブラリを使用することで、キーワード検索のためのデータ クローリングを簡単に実装できます。 Scrapy フレームワークは効率的、柔軟、スケーラブルであるため、データ クローリング プロセスがよりインテリジェントかつ効率的になり、インターネットから大量のデータを取得するアプリケーション シナリオに非常に適しています。実際のアプリケーションでは、パーサーを最適化し、データ プロセッサを改善することで、データ クローリングの効率と品質をさらに向上させることができます。

以上がScrapy はキーワード検索のためのデータ クローリングを実装しますの詳細内容です。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。