웹사이트 구조 분석에 Scrapy를 적용하는 실습

인터넷의 대중화와 발전으로 인해 점점 더 많은 웹사이트가 고도의 복잡성과 다양성을 보이고 있습니다. 이러한 맥락에서 웹사이트 구조 분석은 웹사이트의 내부 구조와 구성을 더 잘 이해하고 관련 개발자에게 보다 포괄적이고 상세한 지원을 제공할 수 있기 때문에 특히 중요합니다.

Scrapy는 웹 사이트를 크롤링하고 구조화된 데이터를 추출하기 위한 Python 프레임워크입니다. 이는 뒤틀린 프레임워크를 기반으로 하며 요청을 비동기적으로 처리합니다. 웹사이트 구조 분석을 위해 Scrapy 프레임워크를 사용하면 웹사이트의 구조와 콘텐츠를 더 잘 이해하고 데이터를 더 잘 수집하고 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 글에서는 Scrapy 프레임워크에 웹사이트 구조 분석을 적용하는 실습을 소개하겠습니다.

1. Scrapy 설치 및 구성

먼저 Scrapy를 설치해야 합니다. 설치에는 pip를 사용하는 것이 좋습니다. 즉, 명령줄에 pip install scrapy를 입력합니다.

설치가 완료되면 몇 가지 구성을 완료해야 합니다. 여기에는 주로 User-Agent 설정과 크롤러 파이프라인 설정이 포함됩니다.

1. User-Agent 설정

크롤러를 작성하는 과정에서 크롤러가 크롤러가 아닌 일반 브라우저처럼 보이도록 User-Agent 문자열을 위조해야 합니다. 이렇게 하면 웹사이트에 의해 차단되거나 제한되는 것을 피할 수 있다는 장점이 있습니다.

설정 방법은 settings.py 파일에 다음 코드를 추가하는 것입니다:

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'

2. 파이프라인 설정

파이프라인은 Scrapy에서 데이터 처리를 위한 파이프라인입니다. 크롤러에서 얻은 데이터를 파이프라인으로 전달함으로써 데이터가 파이프라인에 저장되고 처리됩니다. Scrapy에서 크롤러는 여러 파이프라인을 가질 수 있으며, 서로 다른 파이프라인은 데이터에 대해 서로 다른 작업을 수행할 수 있습니다.

settings.py 파일에 다음 코드를 추가합니다.

ITEM_PIPELINES = {

'scrapy_test.pipelines.MyPipeline': 300,  

}

그 중 300은 파이프라인의 우선순위를 나타냅니다. Scrapy가 기본적으로 사용하는 파이프라인에서는 데이터를 CSV 파일로 저장하는 우선순위가 가장 높은 500입니다. 자체 파이프라인의 우선순위를 500보다 낮고 다른 기본 파이프라인보다 높게 설정할 수 있습니다.

2. Scrapy 사용

Scrapy 설치 및 구성이 완료되면 이제 크롤러 작성을 시작할 수 있습니다. Scrapy에서는 웹사이트의 구조 분석과 데이터 추출이 스파이더와 아이템이라는 두 가지 기본 구성 요소를 작성하여 구현됩니다.

1. 스파이더 쓰기

스크래피에서 크롤러는 기본 구성 요소 중 하나입니다. 크롤러 코드를 작성하면 크롤러의 액세스 및 크롤링 프로세스를 제어하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

Spider 클래스를 생성하고 scrapy.Spider를 상속한 다음 클래스에 name, start_url 및 구문 분석의 세 가지 속성과 메서드를 구현하면 쉽게 크롤러를 작성할 수 있습니다.

코드 조각:

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):

name = 'myspider'  
start_urls = ['http://www.example.com']   

defparse(self, response):

yield {'text': response.css('title::text').get()} 

여기서 start_urls는 Spider가 크롤링을 시작하는 URL이고 구문 분석은 Spider가 start_url을 방문할 때입니다. URL 다음에는 이전에 얻은 HTML 콘텐츠의 처리 방법입니다.

2. 항목 쓰기

항목은 Scrapy의 또 다른 기본 구성 요소로, 주요 기능은 데이터 추출 및 구조화된 처리입니다.

테이블의 필드를 정의하는 것과 유사하게 항목 클래스를 정의하면 구조화된 데이터 처리를 달성할 수 있습니다.

코드 조각:

import scrapy

class MyItem(scrapy.Item):

title = scrapy.Field()   
link = scrapy.Field() 

위 코드는 제목과 링크라는 두 가지 속성을 포함하는 항목 클래스를 정의합니다. 각 속성은 획득한 데이터 유형을 정의하는 scrapy.Field 객체입니다. 크롤링이 완료되면 Scrapy는 데이터를 Python 사전에 저장합니다. 키 이름은 항목에 저장된 속성에 해당하고 키 값은 얻은 데이터에 해당합니다.

3. 결과 분석 및 처리

크롤러 작성이 완료된 후 크롤러 프로그램을 실행하면 획득한 데이터 결과를 볼 수 있습니다.

데이터베이스에 데이터를 저장해야 하는 경우, 획득한 데이터를 추가로 처리하고 아이템 파이프라인을 작성하여 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.

코드 조각:

import pymongo

class MyPipeline(object):

def __init__(self):   
    self.client = pymongo.MongoClient()   
    self.db = self.client['mydb']   

def process_item(self, item, spider):

    self.db['mydb'].insert(dict(item))   
    return item 

위 코드에서는 pymongo 라이브러리를 통해 MongoDB 데이터베이스에 연결했으며 획득한 데이터는 데이터베이스에 저장됩니다.

요약

Scrapy는 Python 언어 기반의 강력한 크롤러 프레임워크로, 완전한 크롤링 및 데이터 처리 솔루션을 제공합니다. 실제로 Scrapy는 웹사이트의 구조 분석과 데이터 추출을 쉽게 구현할 수 있어 웹사이트의 내부 구조와 구성을 더 잘 이해할 수 있게 해주고 관련 개발자에게 더 큰 지원을 제공할 수 있습니다.

위 내용은 웹사이트 구조 분석에 Scrapy를 적용하는 실습의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!