동적 웹 페이지를 위해 Selenium과 Scrapy 통합
소개
Scrapy는 강력한 웹 스크래핑 프레임워크입니다. 그러나 동적 웹 페이지를 접할 때는 한계에 직면합니다. 자동화된 웹 브라우저 테스트 도구인 Selenium은 사용자 상호 작용을 시뮬레이션하고 페이지 콘텐츠를 렌더링하여 이러한 격차를 메울 수 있습니다. 다음은 Selenium을 Scrapy와 통합하여 동적 웹 페이지를 처리하는 방법입니다.
Selenium 통합 옵션
Selenium을 Scrapy와 통합하는 데는 두 가지 기본 옵션이 있습니다.
-
옵션 1: Scrapy Parser에서 Selenium 호출
- Scrapy 파서 메서드 내에서 Selenium 세션을 시작합니다.
- Selenium을 사용하여 탐색하고 상호 작용합니다. 필요에 따라 데이터를 추출합니다.
- 이 옵션은 Selenium 작업을 세밀하게 제어할 수 있습니다.
-
옵션 2: scrapy-selenium 사용 미들웨어
- crapy-selenium 미들웨어 패키지를 설치합니다.
- 특정 요청 또는 모든 요청을 처리하도록 미들웨어를 구성합니다.
- 미들웨어는 자동으로 페이지를 렌더링합니다. Scrapy의 파서에서 처리되기 전에 Selenium을 사용합니다.
Selenium을 사용한 Scrapy Spider 예제
첫 번째 통합 옵션을 사용하는 다음 Scrapy 스파이더를 고려하세요. :
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}
추가 예제 및 대안
-
Scrapy Selenium을 사용하여 eBay에서 페이지 매김 처리:
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
- Selenium의 대안: 동적 페이지 렌더링을 위해 ScrapyJS 미들웨어 사용을 고려해보세요(제공된 링크의 예 참조).
Selenium의 기능을 활용하면 Scrapy 크롤러의 기능을 향상시켜 동적 페이지 렌더링을 처리할 수 있습니다. 웹페이지를 효과적으로.
위 내용은 동적 웹 페이지를 처리하기 위해 Selenium을 Scrapy와 어떻게 통합할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

WebStorm Mac 버전
유용한 JavaScript 개발 도구

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

SublimeText3 Linux 새 버전
SublimeText3 Linux 최신 버전

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구