동적 페이지용 Scrapy와 Selenium 통합
동적 콘텐츠가 포함된 복잡한 웹사이트를 스크랩할 때 웹 자동화 프레임워크인 Selenium을 다음과 통합할 수 있습니다. 문제를 극복하기 위한 웹 스크래핑 프레임워크인 Scrapy.
통합 Selenium을 Scrapy Spider로
Selenium을 Scrapy 스파이더에 통합하려면 스파이더의 __init__ 메서드 내에서 Selenium WebDriver를 초기화합니다.
import scrapy from selenium import webdriver class ProductSpider(scrapy.Spider): name = "product_spider" allowed_domains = ['example.com'] start_urls = ['http://example.com/shanghai'] def __init__(self): self.driver = webdriver.Firefox()
다음으로 구문 분석 내의 URL로 이동합니다. 방법을 사용하고 Selenium 방법을 활용하여 페이지.
def parse(self, response): self.driver.get(response.url) next = self.driver.find_element_by_xpath('//td[@class="pagn-next"]/a') next.click()
이 접근 방식을 활용하면 사용자 상호 작용을 시뮬레이션하고, 동적 페이지를 탐색하고, 원하는 데이터를 추출할 수 있습니다.
Scrapy와 함께 Selenium을 사용하는 대안
특정 시나리오에서는 ScrapyJS 미들웨어를 사용하면 페이지의 동적 부분을 처리하는 데 충분할 수 있습니다. 셀레늄에 의존합니다. 예를 들어 다음 예를 참조하세요.
# scrapy.cfg DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'scrapyjs.SplashMiddleware': 580, }
# my_spider.py class MySpider(scrapy.Spider): name = 'my_spider' start_urls = ['http://example.com/dynamic'] def parse(self, response): script = 'function() { return document.querySelectorAll("div.product-info").length; }' return Request(url=response.url, callback=self.parse_product, meta={'render_javascript': True, 'javascript': script}) def parse_product(self, response): product_count = int(response.xpath('//*[@data-scrapy-meta]/text()').extract_first())
이 접근 방식은 ScrapyJS를 사용하는 JavaScript 렌더링을 사용하여 Selenium을 사용하지 않고 원하는 데이터를 얻습니다.
위 내용은 Selenium을 Scrapy와 어떻게 통합하여 동적 페이지를 스크랩할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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