Scrapy는 Python으로 개발된 빠르고 높은 수준의 웹 크롤링 프레임워크로, 웹 사이트를 크롤링하고 페이지에서 구조화된 데이터를 추출하는 데 사용됩니다. 다양한 용도로 사용되며 데이터 마이닝, 모니터링, 자동화 테스트에 사용할 수 있습니다.
스크래피 개요
Scrapy 프레임워크는 스케줄러, 다운로더, 크롤러, 엔터티 파이프라인 및 Scrapy 엔진의 다섯 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.
그 중 스케줄러는 크롤링할 다음 URL을 결정하고, 다운로더는 네트워크 리소스를 고속으로 다운로드하고, 크롤러는 특정 웹페이지에서 필요한 정보를 추출하고, 엔터티 파이프라인은 크롤러가 추출한 데이터를 처리합니다. , Scrapy 엔진은 시스템의 모든 구성 요소에서 데이터 흐름을 제어합니다.
Scrapy를 자주 사용하는 이유는 누구나 필요에 따라 쉽게 수정할 수 있는 프레임워크이며, 다양한 유형의 웹 스크래핑에 대한 기본 클래스를 제공하기 때문입니다.
웹페이지 크롤링에 있어 Scrapy의 장점
웹페이지 크롤링에 있어 Scrapy의 장점은 주로 다음과 같습니다.
1.고효율: Scrapy는 비동기 처리 및 동시 요청을 사용하여 대규모 크롤링 작업을 효율적으로 처리하고 웹 크롤링의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
2.유연성: Scrapy는 풍부한 구성 요소 및 플러그인 메커니즘 세트를 제공하며 사용자는 다양한 웹 크롤링 요구 사항을 충족하기 위해 필요에 따라 이를 사용자 정의하고 확장할 수 있습니다.
3.안정성: Scrapy는 내결함성과 안정성이 뛰어나 복잡하고 변화하는 네트워크 환경에 대처할 수 있습니다.
4.풍부한 기능: Scrapy는 HTML, XML, JSON 등 다양한 데이터 형식의 구문 분석 및 처리를 지원하고 자동화된 처리, 데이터 추출, 데이터 저장 등의 기능을 제공합니다.
5.강력한 확장성: Scrapy는 여러 크롤러 노드를 통해 동시에 데이터를 크롤링하고 처리하여 크롤링 효율성을 향상시킬 수 있는 분산 크롤링을 지원합니다.
scrapy를 사용하여 웹페이지를 스크랩하는 기본 단계
Scrapy는 웹사이트를 크롤링하고 페이지에서 구조화된 데이터를 추출하는 데 사용되는 빠르고 고급 웹 크롤링 및 웹 스크래핑 프레임워크입니다. 웹 스크래핑에 Scrapy를 사용하는 기본 단계는 다음과 같습니다.
1.스크래피 설치하기
먼저 Scrapy가 설치되어 있는지 확인하세요. 아직 설치되지 않았다면 pip를 통해 설치할 수 있습니다:
pip 설치 scrapy
2. Scrapy 프로젝트 만들기
scrapy startproject 명령을 사용하여 새 Scrapy 프로젝트를 만듭니다. 예를 들어 myproject라는 프로젝트를 만듭니다.
scrapy startproject myproject
3. 품목 정의
크롤링된 데이터를 저장할 프로젝트의 항목을 정의합니다. 예를 들어 myproject/myproject/items.py에 항목을 정의합니다.
import scrapy class MyprojectItem(scrapy.Item): title = scrapy.Field() link = scrapy.Field() desc = scrapy.Field()
4. 스파이더 작성
크롤링할 웹사이트와 크롤링 방법을 정의하려면 프로젝트에 Spider를 만드세요. 예를 들어 myproject/myproject/spiders 디렉터리에 example.py라는 Spider 파일을 만듭니다.
import scrapy from myproject.items import MyprojectItem class ExampleSpider(scrapy.Spider): name = 'example' allowed_domains = ['example.com'] start_urls = ['http://example.com/'] def parse(self, response): items = [] for sel in response.xpath('//ul/li'): item = MyprojectItem() item['title'] = sel.xpath('a/text()').get() item['link'] = sel.xpath('a/@href').get() item['desc'] = sel.xpath('text()').get() items.append(item) return items
5. 스파이더 실행
scrapy 크롤링 명령을 사용하여 Spider를 실행하세요. 예를 들어 위에서 만든 Spider 예제를 실행해 보세요.
스크래피 크롤링 예시
6. 데이터 저장
크롤링된 데이터를 파일이나 데이터베이스에 저장하는 등 아이템 파이프라인을 정의하여 처리할 수 있습니다.
7. 추가 구성
미들웨어, 다운로더, 로그 설정 등 필요에 따라 Scrapy 프로젝트를 추가로 구성할 수 있습니다.
Scrapy를 사용하여 웹사이트를 크롤링하기 위한 기본 단계는 다음과 같습니다. 특정 요구 사항에 따라 몇 가지 추가 구성 및 최적화를 수행해야 할 수도 있습니다.
동적 User-Agent를 사용하도록 Scrapy를 설정하는 방법은 무엇입니까?
동적 사용자 에이전트는 웹사이트에서 크롤러를 식별하는 것을 방지하는 효과적인 전략입니다. Scrapy에서는 동적 User-Agent를 다양한 방법으로 설정할 수 있습니다:
Spider 클래스에 custom_settings 속성을 추가합니다. 이 속성은 사용자 정의 Scrapy 구성을 설정하는 데 사용되는 사전입니다. custom_settings 사전에 'USER_AGENT' 키를 추가하고 해당 User-Agent 값을 설정하세요.
fake_useragent 라이브러리 사용: 이 라이브러리에는 무작위로 교체할 수 있는 다수의 내장 User-Agent가 있습니다. fake_useragent 패키지를 설치한 후 Scrapy의 설정 구성 파일에서 라이브러리를 가져와 사용하여 임의의 User-Agent를 생성하세요.
임의의 User-Agent 미들웨어 구현: fake_useragent 라이브러리를 사용하여 각 요청에 다른 User-Agent를 할당하는 미들웨어를 만듭니다.
이러한 방법을 통해 정상적인 사용자 행동을 효과적으로 시뮬레이션하고 웹사이트에서 크롤러로 식별될 위험을 줄일 수 있습니다.
웹 크롤링에 Scrapy를 사용할 때 왜 프록시를 설정해야 합니까?
웹 스크래핑을 위해 Scrapy 프레임워크를 사용하는 경우 프록시 설정이 매우 필요합니다. 주요 이유는 다음과 같습니다.
IP 차단 방지: 크롤러가 웹 사이트에 접속할 때 원래 IP 주소를 직접 사용하는 경우 웹 사이트에서 쉽게 식별하여 차단할 수 있습니다. 프록시를 사용하면 실제 IP 주소를 숨길 수 있으므로 차단을 피하고 크롤러의 신원을 보호할 수 있습니다.
액세스 제한 돌파: 일부 웹사이트에서는 액세스 제한을 설정합니다. 프록시를 사용하면 이러한 제한을 극복하고 대상 웹사이트에서 자유롭게 데이터를 얻을 수 있습니다.
크롤러 효율성 향상: 많은 양의 크롤링 데이터가 필요한 일부 시나리오에서 프록시를 사용하면 IP 주소가 차단되는 것을 효과적으로 방지할 수 있으므로 크롤러 프로그램의 정상적인 작동이 보장되고 크롤러 효율성이 향상됩니다.
요약하자면, Scrapy 프레임워크에서 데이터를 더 잘 수집하려면 프록시를 설정하는 것이 매우 중요합니다.
Scrapy에서 프록시 서버를 설정하는 방법은 무엇입니까?
Scrapy에서 프록시 설정은 프로젝트의 settings.py 파일을 수정하여 수행할 수 있습니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다.
프록시 서버 준비: 먼저 신뢰할 수 있는 프록시 서비스 제공업체로부터 IP를 얻어 파일에 저장하거나 프록시 API를 사용해야 합니다.
프록시를 활성화합니다:settings.py 파일에서 PROXY_ENABLED = True를 설정하여 프록시를 활성화합니다.
프록시 IP 및 포트 설정:PROXY 변수를 설정하여 프록시와 포트를 지정할 수 있습니다(예: PROXY = 'http://your_proxy_ip:port').
다운로더 미들웨어 구성:프록시 설정이 적용되도록 하려면settings.py 파일의 DOWNLOADER_MIDDLEWARES 구성에서 프록시 관련 미들웨어 설정을 추가하거나 수정해야 합니다.
이 기사를 이해하면 Scrapy를 사용하여 웹 페이지를 크롤링하는 방법을 배우고 User-Agent와 에이전트를 동적으로 설정하여 웹 크롤링 중에 발생하는 문제를 방지할 수 있습니다.
위 내용은 Scrapy 사용: 웹 스크래핑에 대한 간단한 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

10 시간 이내에 컴퓨터 초보자 프로그래밍 기본 사항을 가르치는 방법은 무엇입니까? 컴퓨터 초보자에게 프로그래밍 지식을 가르치는 데 10 시간 밖에 걸리지 않는다면 무엇을 가르치기로 선택 하시겠습니까?

Fiddlerevery Where를 사용할 때 Man-in-the-Middle Reading에 Fiddlereverywhere를 사용할 때 감지되는 방법 ...


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터
Eclipse를 SAP NetWeaver 애플리케이션 서버와 통합합니다.

Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

ZendStudio 13.5.1 맥
강력한 PHP 통합 개발 환경

VSCode Windows 64비트 다운로드
Microsoft에서 출시한 강력한 무료 IDE 편집기

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경
