Ajax 기반의 Scrapy 비동기 로딩 구현 방법

Scrapy는 웹사이트에서 데이터를 빠르고 효율적으로 얻을 수 있는 오픈 소스 Python 크롤러 프레임워크입니다. 그러나 많은 웹사이트는 Ajax 비동기 로딩 기술을 사용하므로 Scrapy가 데이터를 직접 얻는 것이 불가능합니다. 이 기사에서는 Ajax 비동기 로딩을 기반으로 한 Scrapy 구현 방법을 소개합니다.

1. Ajax 비동기 로딩 원칙

Ajax 비동기 로딩: 전통적인 페이지 로딩 방법에서는 브라우저가 서버에 요청을 보낸 후 서버가 응답을 반환할 때까지 기다려야 하고 페이지 전체를 로딩해야 합니다. 다음 단계. Ajax 기술을 사용한 후 브라우저는 페이지를 새로 고치지 않고도 서버에서 비동기적으로 데이터를 가져오고 페이지 콘텐츠를 동적으로 업데이트할 수 있으므로 네트워크 대역폭을 절약하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

Ajax 기술의 기본 원칙은 XMLHttpRequest 객체를 통해 비동기 통신을 구현하는 것입니다. 클라이언트(브라우저)는 서버에 요청을 보내고 응답을 기다리는 동안 페이지가 새로 고쳐지지 않도록 합니다. 그런 다음 서버가 응답하고 데이터를 반환한 후 JavaScript를 통해 페이지를 동적으로 업데이트하여 비동기 로딩을 달성합니다.

2. Ajax 비동기 로딩 기반 Scrapy 구현 방법

1. 페이지의 Ajax 요청 분석

Scrapy를 사용하여 크롤링하기 전에 대상 웹 사이트의 Ajax 요청을 분석해야 합니다. 네트워크 탭 아래에 있는 브라우저의 개발자 도구를 사용하여 Ajax 요청의 URL, 요청 매개변수 및 반환 데이터 형식을 보고 분석할 수 있습니다.

2. Scrapy의 요청 모듈을 사용하여 Ajax 요청 보내기

Scrapy의 요청 모듈을 사용하여 Ajax 요청을 보낼 수 있습니다. 코드는 다음과 같습니다.

import scrapy

class AjaxSpider(scrapy.Spider):
    name = "ajax_spider"
    start_urls = ["http://www.example.com"]

    def start_requests(self):
        for url in self.start_urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        ajax_url = "http://www.example.com/ajax"
        ajax_headers = {'x-requested-with': 'XMLHttpRequest'}
        ajax_data = {'param': 'value'}
        yield scrapy.FormRequest(url=ajax_url, headers=ajax_headers, formdata=ajax_data, callback=self.parse_ajax)

    def parse_ajax(self, response):
        # 解析Ajax返回的数据
        pass

이 코드에서는 먼저 start_requests() 메서드를 통해 Scrapy의 요청 모듈을 사용합니다. 원래 요청을 보내고, parse() 메소드에서 응답 내용을 구문 분석하고, Ajax 요청을 시작합니다. parse_ajax() 메서드에서 Ajax 요청에 의해 반환된 데이터를 구문 분석합니다.

3. Ajax에서 반환된 데이터 처리

Ajax 요청에서 반환된 데이터를 받은 후 이를 구문 분석하고 처리할 수 있습니다. 일반적으로 Ajax가 반환하는 데이터는 JSON 형식이며 Python의 json 모듈을 사용하여 구문 분석할 수 있습니다. 예:

import json

def parse_ajax(self, response):
    json_data = json.loads(response.body)
    for item in json_data['items']:
        # 对数据进行处理
        pass

4. 데이터 지속성을 위해 Scrapy의 항목 파이프라인을 사용하세요

마지막 단계는 데이터 지속성을 위해 Scrapy의 항목 파이프라인을 사용하는 것입니다. 구문 분석된 데이터를 데이터베이스에 저장하거나 로컬 파일에 저장할 수 있습니다. 예:

import json

class AjaxPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        self.file = open('data.json', 'w')

    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()

    def process_item(self, item, spider):
        line = json.dumps(dict(item)) + "
"
        self.file.write(line)
        return item

요약:

이 기사에서는 Ajax 비동기 로딩을 기반으로 한 Scrapy 방법을 소개합니다. 먼저 페이지의 Ajax 요청을 분석하고, Scrapy의 요청 모듈을 사용하여 요청을 보내고, Ajax에서 반환된 데이터를 구문 분석 및 처리한 다음, 마지막으로 데이터 지속성을 위해 Scrapy의 Item Pipeline을 사용합니다. 이 기사의 소개를 통해 Ajax를 사용하여 비동기적으로 로드해야 하는 크롤링 웹사이트를 더 잘 처리할 수 있습니다.

위 내용은 Ajax 기반의 Scrapy 비동기 로딩 구현 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!