Analisis isu yang berkaitan dengan data Mafengwo crawling scrapy

Dengan pembangunan berterusan Internet, pemerolehan dan pemprosesan data menjadi semakin penting. Teknologi crawler adalah salah satu teknologi penting. Sebagai rangka kerja perangkak Python yang popular, Scrapy boleh membantu kami melaksanakan rangkak data dengan lebih mudah, dan ia juga mempunyai kelebihan kecekapan, kestabilan dan kebolehskalaan. Seterusnya, kami mengambil rangkak tapak web Mafengwo sebagai contoh untuk menganalisis isu yang berkaitan dengan teknologi perangkak Scrapy.

1. Bagaimana untuk memintas mekanisme anti-crawler?

Dalam proses merangkak data tapak web, anda sering menghadapi had mekanisme anti perangkak. Berikut ialah beberapa cara untuk mengelakkan mekanisme anti-crawler:

(1) Tetapkan maklumat pengepala permintaan: Tambahkan maklumat pengepala permintaan pada kod perangkak dan berpura-pura menjadi pengguna biasa untuk membuat permintaan data. Contohnya, Ejen Pengguna meminta maklumat pengepala.

(2) Tetapkan kelewatan permintaan: Tetapkan kelewatan permintaan dengan munasabah untuk mengelakkan meminta data terlalu cepat dan kerap.

(3) Gunakan IP proksi: Menggunakan IP proksi untuk mengakses tapak sasaran dengan berkesan boleh memintas mekanisme anti perangkak.

2. Bagaimana untuk menghuraikan data halaman web?

Menghuraikan data halaman web ialah langkah penting dalam teknologi perangkak Scrapy. Scrapy mempunyai dua kaedah penghuraian terbina dalam: pemilih xpath dan css.

(1) XPath: XPath ialah bahasa pertanyaan berasaskan XML. Scrapy menggunakan penghurai XPath untuk mengekstrak teks, atribut dan kandungan lain dengan mudah.

Sebagai contoh, jika anda ingin mendapatkan semua nama destinasi pelancongan dan pautan pada halaman utama Mafengwo, anda boleh menggunakan kod berikut:

def start_requests(self):
    yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, headers=self.headers)

def parse(self, response):
    sel = Selector(response)
    items = sel.xpath('//div[@class="hot-list cf"]/div[@class="hot-list-item"]/a')
    for item in items:
        destination = item.xpath('./text()').extract()[0]
        link = item.xpath('./@href').extract()[0]
        yield {
            'destination': destination,
            'link': link
        }

(2) Pemilih CSS: Pemilih CSS ialah A pendekatan pemilih yang lebih intuitif. Scrapy menggunakan pemilih css untuk mengekstrak teg, atribut dan kandungan lain dengan mudah.

Begitu juga, mengambil nama dan pautan destinasi pelancongan di halaman utama Mafengwo sebagai contoh, kod menggunakan pemilih CSS adalah seperti berikut:

def start_requests(self):
    yield scrapy.Request(url=self.url, callback=self.parse, headers=self.headers)

def parse(self, response):
    items = response.css('.hot-list-item > a')
    for item in items:
        destination = item.css('::text').extract_first()
        link = item.css('::attr(href)').extract_first()
        yield {
            'destination': destination,
            'link': link
        }

3. Bagaimana untuk mencapai ketekunan data?

Dalam proses merangkak data tapak web, kami biasanya menyimpan data untuk analisis dan penggunaan seterusnya. Bagi penyimpanan data yang berterusan, terdapat dua kaedah biasa: penyimpanan fail dan penyimpanan pangkalan data.

(1) Storan fail: Gunakan fungsi operasi fail terbina dalam Python untuk menyimpan data yang dirangkak ke fail setempat.

Sebagai contoh, gunakan kod berikut dalam Scrapy untuk menyimpan data ke fail .csv:

import csv

def process_item(self, item, spider):
    with open('data.csv', 'a', newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow([item['destination'], item['link']])
    return item

(2) Storan pangkalan data: Gunakan pangkalan data hubungan yang biasa digunakan MySQL, SQLite, dsb. dalam Python untuk menyimpan data.

Sebagai contoh, gunakan kod berikut dalam Scrapy untuk menyimpan data ke pangkalan data MySQL:

import pymysql

def __init__(self, db_settings):
        self.host = db_settings['HOST']
        self.port = db_settings['PORT']
        self.user = db_settings['USER']
        self.password = db_settings['PASSWORD']
        self.db = db_settings['DB']
        try:
            self.conn = pymysql.connect(
                host=self.host,
                port=self.port,
                user=self.user,
                password=self.password,
                db=self.db,
                charset='utf8'
            )
            self.cursor = self.conn.cursor()
        except Exception as e:
            print(e)

def process_item(self, item, spider):
    sql = "INSERT INTO destination(name, link) VALUES(%s, %s)"
    self.cursor.execute(sql, (item['destination'], item['link']))
    self.conn.commit()
    return item

Ringkasan

Melalui analisis tiga soalan di atas, kita dapat melihat bahawa Scrapy ialah rangka kerja perangkak yang berkuasa dan mudah digunakan yang boleh membantu kami melaksanakan fungsi dengan mudah seperti rangkak data, penghuraian data dan kegigihan data. Sudah tentu, dalam proses permohonan sebenar, kita akan menghadapi pelbagai masalah dan cabaran, yang memerlukan kita untuk terus belajar dan menambah baik.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis isu yang berkaitan dengan data Mafengwo crawling scrapy. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!