Scrapy Spider가 여러 웹 페이지 구문 분석 방법을 지원하는 방법

Scrapy는 Python으로 작성된 강력한 웹 크롤러 프레임워크로, 웹 페이지 정보를 추출하고 웹 사이트의 콘텐츠와 데이터를 자동으로 운영하며 대규모 데이터 크롤링 및 처리 작업을 매우 효율적으로 처리할 수 있습니다. Scrapy는 간편한 사용과 확장을 위한 강력한 Spider 프레임워크, API 및 플러그인을 제공합니다. 이 기사에서는 Scrapy Spider에서 여러 웹 페이지 구문 분석 방법을 지원하는 방법을 소개합니다.

시작하기 전에 몇 가지 기본 개념을 이해해야 합니다. Scrapy 크롤러는 기본적으로 다음 세 단계를 통해 작동합니다.

1. 요청하고 웹페이지를 다운로드합니다.
2. 다운로드한 웹페이지를 구문 분석하고 필요한 정보를 추출합니다.
3. 추출된 데이터를 데이터 저장 매체에 저장합니다.

이를 위해 실행을 위해 단계 중 우리는 일반적으로 필요한 정보를 추출하기 위해 Spider에서 구문 분석 규칙을 작성합니다. Scrapy Spider는 XPath 선택기, CSS 선택기, 정규 표현식 등과 같이 데이터를 추출하기 위해 규칙을 구문 분석하는 다양한 방법을 지원합니다. 다양한 웹페이지 구조와 크롤링 요구사항에 따라 다양한 파서와 선택기를 사용하여 웹페이지 정보를 추출해야 합니다.

Scrapy는 다양한 유형의 구문 분석 방법을 지원하기 위해 다양한 Selector 개체를 제공합니다. 다음은 몇 가지 주요 Selector 개체입니다.

• CSSSelector: CSS 선택기 구문을 기반으로 한 파서
• XPathSelector: XPath 표현식을 기반으로 한 표준 파서.
• HtmlXPathSelector: XPathSelector에서 상속되며 일반적으로 HTML 문서 구문 분석에 사용됩니다.
• XmlXPathSelector: XPathSelector에서 상속되며 XML 문서 구문 분석에 사용됩니다.

Spider에서 이러한 선택기와 파서를 자유롭게 결합하고 사용하여 정보를 추출할 수 있습니다.

다음은 Scrapy Spider에서 여러 웹페이지 구문 분석 방법을 사용하는 방법을 보여주는 예입니다.

먼저 새로운 Scrapy 프로젝트를 생성하고 새로운 Spider를 생성해야 합니다. Spider에서는 parse() 함수를 정의하여 데이터 구문 분석을 완료하거나 다른 함수를 정의하여 특정 유형의 웹 페이지 구문 분석을 완료할 수 있습니다. 아래는 간단한 스파이더입니다.

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        # Here we can use multiple parsing methods to extract desired data
        # We can either use CSS selectors or XPath selectors
        css_selector_data = response.css('div.content p::text').extract_first()
        xpath_selector_data = response.xpath('//div[contains(@class, "content")]/p/text()').extract_first()
        # print the extracted data from both methods
        print(f"CSS Selector parsed data: {css_selector_data}")
        print(f"XPath Selector parsed data: {xpath_selector_data}")

이 Spider에서는 정의된 구문 분석() 함수에서 두 가지 다른 선택기 메서드를 사용하여 응답(네트워크 요청에 의해 반환된 개체)의 데이터를 구문 분석합니다. 첫 번째 예에서는 CSS 선택기를 사용하여 요소를 찾고 첫 번째 단락의 텍스트 콘텐츠를 추출했습니다. 두 번째 예에서는 XPath 선택기를 사용하여 동일한 작업을 수행했습니다. 두 가지 구문 분석 방법 모두 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 데 사용할 수 있으며 동일한 Spider에서 둘 중 하나 또는 둘 다를 사용할 수 있습니다.

또 다른 접근 방식은 Scrapy 프로젝트에서 두 개 이상의 서로 다른 스파이더를 사용하여 다양한 유형의 웹 페이지를 처리하는 것입니다. 여기서는 여러 개의 스파이더를 정의하고 각각 start_urls로 지정하면 됩니다.

import scrapy


class CustomSpider1(scrapy.Spider):
    name = "test1"
    start_urls = ['http://example.com']

    def parse(self, response):
        # Use CSS selector to extract the title from the HTML
        title = response.css('title::text').extract_first()
        print(f"Title parsed by 'test1' spider: {title}")


class CustomSpider2(scrapy.Spider):
    name = "test2"
    start_urls = ['http://example.org']

    def parse(self, response):
        # Use XPath selector to extract the title from the XML
        title = response.xpath('//title/text()').extract_first()
        print(f"Title parsed by 'test2' spider: {title}")

다음은 간단한 Scrapy Spider의 두 가지 예입니다. 각 스파이더는 서로 다른 선택기 방법(예: CSS 선택기 및 XPath 선택기)을 사용하여 해당 제목을 추출합니다. 또한 여기의 각 Spider에는 자체 start_url이 있지만 다양한 유형의 웹 페이지를 처리하는 데 필요에 따라 다양한 유형의 URL 목록 세트를 정의할 수도 있습니다.

여기서는 Scrapy Spider와 선택기 방법에 대한 간략한 소개입니다. 이에 대해 더 알고 싶은 독자는 Scrapy 프레임워크의 문서를 자세히 연구하거나 Scrapy를 소개하는 기타 외부 온라인 리소스를 사용할 수 있습니다. 어떤 방법을 선택하든 Scrapy는 데이터 마이닝, 정보 수집, 데이터 분석 및 기타 분야에서 매우 광범위한 역할을 수행하는 매우 강력하고 유연한 네트워크 프로그래밍 도구입니다.

위 내용은 Scrapy Spider가 여러 웹 페이지 구문 분석 방법을 지원하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!