AjaxベースのScrapy非同期読み込み実装方法

Scrapy は、Web サイトからデータを迅速かつ効率的に取得できるオープンソースの Python クローラー フレームワークです。ただし、多くの Web サイトでは Ajax 非同期読み込みテクノロジーが使用されているため、Scrapy がデータを直接取得することはできません。この記事では、Ajax 非同期読み込みをベースとした Scrapy の実装方法を紹介します。

1. Ajax 非同期読み込みの原則

Ajax 非同期読み込み: 従来のページ読み込み方法では、ブラウザーはサーバーにリクエストを送信した後、サーバーから応答が返されるまで待つ必要があります。すべてのページをロードします。次のステップに進みます。 Ajax テクノロジーを使用すると、ブラウザーはサーバーからデータを非同期に取得し、ページを更新せずにページのコンテンツを動的に更新できるため、ネットワーク帯域幅が節約され、ユーザー エクスペリエンスが向上します。

Ajax テクノロジの基本原理は、XMLHttpRequest オブジェクトを通じて非同期通信を実装することです。クライアント (ブラウザ) はサーバーにリクエストを送信し、応答を待つ間ページの更新を行わず、サーバーが応答してデータを返した後、JavaScript を通じてページを動的に更新して非同期読み込みを実現します。

2. Ajax 非同期読み込み実装メソッドに基づく Scrapy

1. ページの Ajax リクエストを分析する

Scrapy を使用してクロールする前に、Ajax リクエストを分析する必要があります対象の Web サイトの 。 [ネットワーク] タブでブラウザの開発者ツールを使用して、URL、リクエスト パラメータ、および Ajax リクエストの戻りデータ形式を表示および分析できます。

2. Scrapy の Request モジュールを使用して Ajax リクエストを送信する

Scrapy の Request モジュールを使用して Ajax リクエストを送信できます、コードは次のとおりです:

import scrapy

class AjaxSpider(scrapy.Spider):
    name = "ajax_spider"
    start_urls = ["http://www.example.com"]

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        ajax_url = "http://www.example.com/ajax"
        ajax_headers = {'x-requested-with': 'XMLHttpRequest'}
        ajax_data = {'param': 'value'}
        yield scrapy.FormRequest(url=ajax_url, headers=ajax_headers, formdata=ajax_data, callback=self.parse_ajax)

    def parse_ajax(self, response):
        # 解析Ajax返回的数据
        pass

このコードでは、まず、Scrapy の Request モジュールを使用して、start_requests() メソッドを通じて元のリクエストを送信し、parse() メソッドで応答コンテンツを解析し、Ajax リクエストを開始します。 parse_ajax() メソッドでは、Ajax リクエストによって返されたデータを解析します。

3. Ajax から返されたデータを処理する

Ajax リクエストから返されたデータを取得したら、それを解析して処理できます。通常、Ajax によって返されるデータは JSON 形式であり、Python の json モジュールを使用して解析できます。例:

import json

def parse_ajax(self, response):
    json_data = json.loads(response.body)
    for item in json_data['items']:
        # 对数据进行处理
        pass

4. データの永続化に Scrapy の項目パイプラインを使用する

最後のステップは、データの永続化に Scrapy の項目パイプラインを使用することです。解析されたデータはデータベースに保存することも、ローカル ファイルに保存することもできます。例:

import json

class AjaxPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        self.file = open('data.json', 'w')

    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()

    def process_item(self, item, spider):
        line = json.dumps(dict(item)) + "
"
        self.file.write(line)
        return item

概要:

この記事では、Ajax 非同期読み込みに基づく Scrapy メソッドを紹介します。まずページの Ajax リクエストを分析し、Scrapy の Request モジュールを使用してリクエストを送信し、Ajax から返されたデータを解析して処理し、最後にデータの永続化のために Scrapy の項目パイプラインを使用します。この記事の導入により、Ajax を使用して非同期で読み込む必要がある Web サイトのクロールに適切に対処できるようになります。

以上がAjaxベースのScrapy非同期読み込み実装方法の詳細内容です。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。