인터넷의 발달과 함께 우리는 정보를 얻기 위해 검색 엔진에 점점 더 의존하고 있습니다. 그러나 많은 국가나 지역에서는 다양한 이유로 Google과 같은 검색 엔진에 대한 액세스를 차단하거나 제한하고 있으며, 이로 인해 정보를 얻기가 어렵습니다. 이 경우 Google Mirror를 사용하여 액세스할 수 있습니다. 이 기사에서는 Scrapy를 사용하여 Google 미러 페이지 데이터를 얻는 방법을 소개합니다.
1. 구글 미러링이란?
구글 미러링이란 구글 검색 결과를 사용자가 접속할 수 있는 웹사이트에 어떤 방식으로든 저장하는 것을 말합니다. 이 웹사이트를 방문하면 사용자는 Google을 방문하는 것과 동일한 검색 결과를 얻을 수 있습니다. 일반적으로 이러한 미러 사이트는 개인이나 단체가 자발적으로 생성한 것으로, 일반적으로 Google과 공식적인 관련이 없습니다.
2. 준비
Scrapy를 사용하여 데이터를 크롤링하기 전에 몇 가지 준비를 해야 합니다. 먼저 시스템에 Python 및 Scrapy 프레임워크가 설치되어 있는지 확인해야 합니다. 둘째, Google 미러 웹사이트 주소가 필요합니다. 일반적으로 이러한 미러 웹사이트의 주소는 변경되기 쉬우므로 적시에 업데이트를 찾아야 합니다. 여기서는 "https://g.cactus.tw/" 웹사이트를 예로 들어 보겠습니다.
3. Scrapy 프로젝트 만들기
시스템 환경과 웹사이트 주소가 준비되었는지 확인한 후 Scrapy 명령줄 도구를 통해 빠르게 Scrapy 프로젝트를 만들 수 있습니다. 구체적인 작업은 다음과 같습니다.
$ scrapy startproject google_mirror
이렇게 하면 현재 디렉터리에 google_mirror라는 프로젝트 디렉터리가 생성됩니다. 디렉토리 구조는 다음과 같습니다.
google_mirror/ scrapy.cfg google_mirror/ __init__.py items.py middlewares.py pipelines.py settings.py spiders/ __init__.py
그 중 scrapy.cfg가 Scrapy 구성 파일입니다. google_mirror 디렉토리는 프로젝트 루트 디렉토리입니다. items.py, middlewares.py, Pipelines.py 및 settings.py는 Scrapy의 핵심 파일 중 일부이며 각각 데이터 모델 정의, 미들웨어 작성, 파이프라인 작성 및 Scrapy의 일부 매개변수 구성에 사용됩니다. spiders 디렉토리는 크롤러 코드를 작성하는 곳입니다.
4. 크롤러 코드 작성
프로젝트 디렉토리에서 명령줄 도구를 통해 Scrapy 크롤러를 빠르게 생성할 수 있습니다. 구체적인 작업은 다음과 같습니다.
$ cd google_mirror $ scrapy genspider google g.cactus.tw
이렇게 하면 spiders 디렉터리에 google이라는 크롤러가 생성됩니다. 이 크롤러에서 크롤링 코드를 작성할 수 있습니다. 구체적인 코드는 다음과 같습니다.
import scrapy class GoogleSpider(scrapy.Spider): name = 'google' allowed_domains = ['g.cactus.tw'] start_urls = ['https://g.cactus.tw/search'] def parse(self, response): results = response.css('div.g') for result in results: title = result.css('a::text').get() url = result.css('a::attr(href)').get() summary = result.css('div:nth-child(2) > div > div:nth-child(2) > span::text').get() yield { 'title': title, 'url': url, 'summary': summary, }
이 크롤러는 https://g.cactus.tw/검색 페이지를 요청한 후 검색 결과의 제목, URL 및 요약 정보를 크롤링합니다. 크롤러 코드를 작성할 때 Scrapy에서 제공하는 CSS 선택기를 사용하여 페이지 요소를 찾았습니다.
5. 크롤러 실행
크롤러 코드를 작성한 후 다음 명령을 통해 크롤러를 실행할 수 있습니다.
$ scrapy crawl google
Scrapy는 우리가 작성한 크롤러 코드를 자동으로 실행하고 크롤링된 결과를 출력합니다. 출력 결과는 다음과 같습니다.
{'title': 'Scrapy | An open source web scraping framework for Python', 'url': 'http://scrapy.org/', 'summary': "Scrapy is an open source and collaborative web crawling framework for Python. In this post I'm sharing what motivated us to create it, why we think it is important, and what we have planned for the future."} {'title': 'Scrapinghub: Data Extraction Services, Web Crawling & Scraping', 'url': 'https://scrapinghub.com/', 'summary': 'Scrapinghub is a cloud-based data extraction platform that helps companies extract and use data from the web. Our web crawling services are trusted by Fortune 500 companies and startups.'} {'title': 'GitHub - scrapy/scrapy: Scrapy, a fast high-level web crawling & scraping framework for Python.', 'url': 'https://github.com/scrapy/scrapy', 'summary': 'Scrapy, a fast high-level web crawling & scraping framework for Python. - scrapy/scrapy'} {'title': 'Scrapy Tutorial | Web Scraping Using Scrapy Python - DataCamp', 'url': 'https://www.datacamp.com/community/tutorials/scraping-websites-scrapy-python', 'summary': 'This tutorial assumes you already know how to code in Python. Web scraping is an automatic way to extract large amounts of data from websites. Since data on websites is unstructured, web scraping enables us to convert that data into structured form. This tutorial is all about using ...'} ...
이 결과 데이터에는 각 검색 결과의 제목, URL 및 요약 정보가 포함되어 있으며 필요에 따라 처리 및 분석될 수 있습니다.
6. 요약
이 글에서는 Scrapy를 사용하여 Google 미러 페이지 데이터를 얻는 방법을 소개합니다. 먼저 Google 미러링의 개념과 장점을 이해한 다음 Scrapy 프레임워크를 통해 크롤러를 작성하여 검색 결과 데이터를 크롤링했습니다. Python의 강력한 프로그래밍 기능과 Scrapy 프레임워크의 우수한 기능을 활용하여 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 얻을 수 있습니다. 물론 실제 적용에서는 데이터 수집에 대한 일부 윤리적, 법적 요구 사항도 따라야 합니다.
위 내용은 Scrapy를 사용하여 Google 미러 페이지 데이터를 얻는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!