Scrapy がどのようにしてクローリングの安定性とクローリングの効率を向上させるのか

Scrapy は Python で書かれた強力な Web クローラー フレームワークで、ユーザーがインターネットから必要な情報を迅速かつ効率的にクロールできるようにします。ただし、Scrapy を使用してクロールを行う過程で、クロールの失敗、データの不完全、クロール速度の遅さなど、クローラーの効率と安定性に影響を与える問題が発生することがよくあります。したがって、この記事では、Scrapy がクローリングの安定性とクローリングの効率をどのように向上させるかを検討します。

1. リクエスト ヘッダーとユーザー エージェントを設定する

Web をクロールするときに、情報を提供しないと、Web サイト サーバーがリクエストを安全でないとみなしたり、悪意のある動作をしたりする可能性があります。そしてデータの提供を拒否します。このとき、Scrapy フレームワークを通じてリクエスト ヘッダーと User-Agent を設定して、通常のユーザー リクエストをシミュレートすることで、クロールの安定性を向上させることができます。

settings.py ファイルで DEFAULT_REQUEST_HEADERS 属性を定義することで、リクエスト ヘッダーを設定できます。

DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
    'Accept-Language': 'en',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299'
}

2 つの属性 (Accept-Language と User-Agent) は、一般的なリクエスト ヘッダーをシミュレートするためにここで設定されます。 。 情報。その中で、ユーザー エージェント フィールドは、サーバーが使用しているブラウザーとオペレーティング システムの情報を認識できるようにするため、最も重要です。ブラウザーやオペレーティングシステムが異なるとユーザーエージェント情報も異なるため、実際の状況に応じて設定する必要があります。

2. 同時実行数と遅延時間を調整する

Scrapy フレームワークでは、DOWNLOAD_DELAY と CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN を設定することで、クローラーの同時実行数と遅延時間を調整できます。優れたクローリング効率。

DOWNLOAD_DELAY 属性は主に、サーバーへの過剰な負荷を避けるためにリクエスト間の間隔を制御するために使用され、Web サイトが IP アドレスをブロックするのを防ぐこともできます。一般に、DOWNLOAD_DELAY の設定は、サーバーに過剰な負荷をかけず、データの整合性も確保できるように、適切な時間値にする必要があります。

CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN 属性は、同じドメイン名に対して同時に行われるリクエストの数を制御するために使用されます。値が大きいほどクロール速度は速くなりますが、サーバーへの負荷が大きくなります。したがって、最適なクローリング効果を実現するには、実際の状況に応じてこの値を調整する必要があります。

3. プロキシ IP を使用する

Web サイトをクロールするとき、一部の Web サイトでは、確認コードを設定したり、IP アドレスを直接禁止したりするなど、同じ IP アドレスからのアクセスを制限する場合があります。現時点では、プロキシ IP を使用してこの問題を解決できます。

プロキシ IP を使用する方法は、Scrapy フレームワークでDOWNLOADER_MIDDLEWARES 属性を設定し、リクエストを送信する前にプロキシ プールから使用可能なプロキシ IP を取得するカスタム ミドルウェアを作成してから、リクエストを送信します。対象のWebサイトへ。このようにして、Web サイトの IP ブロック ポリシーを効果的に回避し、クロールの安定性と効率を向上させることができます。

4. クローラー対策戦略への対処

今日の多くの Web サイトでは、確認コードの設定、アクセス頻度の制限などのクローラー対策戦略が採用されています。これらの戦略はクローラーに多大な問題を引き起こすため、これらの戦略を回避するにはいくつかの効果的な対策を講じる必要があります。

1 つの解決策は、Web サイトが私たちの本当の身元を判断できないように、ランダムなユーザー エージェントとプロキシ IP を使用してクロールすることです。もう 1 つの方法は、Tesseract、Pillow、その他のライブラリなどの検証コード認識用の自動ツールを使用して、検証コードを自動的に分析し、正しい答えを入力することです。

5. 分散クロールを使用する

大規模な Web サイトをクロールする場合、スタンドアロン クローラーにはパフォーマンスのボトルネックや IP 禁止などのボトルネックが存在することがよくあります。現時点では、分散クローリング技術を使用してデータをさまざまなクローラ ノードに分散して処理できるため、クローリングの効率と安定性が向上します。

Scrapy は、Scrapy-Redis、Scrapy-Crawlera などのいくつかの分散クロール プラグインも提供しており、ユーザーが信頼性の高い分散クローラー プラットフォームを迅速に構築するのに役立ちます。

概要

上記の 5 つの方法を通じて、Scrapy ウェブサイトのクローリングの安定性とクローリング効率を効果的に向上させることができます。もちろん、これらは基本的な戦略の一部にすぎず、サイトや状況が異なれば、異なるアプローチが必要になる場合があります。したがって、実際のアプリケーションでは、クローラの動作をより効率的かつ安定させるために、特定の状況に応じて最適な対策を選択する必要があります。

以上がScrapy がどのようにしてクローリングの安定性とクローリングの効率を向上させるのかの詳細内容です。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。