Scrapy menangkap semua data dalam rangkaian

Scrapy menangkap semua data di web

Scrapy ialah rangka kerja perangkak web yang cekap dan boleh skala yang ditulis dalam Python. Ia direka bentuk untuk membangun dengan pantas, cekap dan sistem perangkak berskala untuk mengumpul sejumlah besar data daripada web.

Scrapy ialah alat berkuasa yang boleh merangkak semua data tapak web dengan menyediakan beberapa kod mudah dalam beberapa minit. Di sini kami memperkenalkan beberapa konsep asas Scrapy supaya pemula lebih memahami penggunaan Scrapy.

Konsep biasa dalam Scrapy:

1. Labah-labah: Komponen utama yang digunakan oleh Scrapy ialah kod yang digunakan untuk mendapatkan data dan menghuraikan halaman web. Scrapy menyediakan banyak subkelas Spider, menjadikannya mudah untuk membangunkan perangkak anda sendiri.
2. Projek: Komponen peringkat tertinggi dalam Scrapy, ia adalah bekas untuk mengatur perangkak, saluran paip dan perisian tengah. Setiap projek Scrapy mengandungi tetapan yang mengawal tingkah laku Scrapy.
3. Item: Bekas yang digunakan dalam Scrapy untuk mewakili data yang dirangkak. Ia boleh dilihat sebagai kamus Python yang digunakan untuk menyimpan data tertentu.
4. Saluran Paip: Satu set alat perisian dalam Scrapy untuk memproses dan membersihkan data. Ia boleh rantaian proses pemprosesan, menjadikan pembersihan data mudah.
5. Middlewares: Ia adalah konsep dalam Scrapy Ia digunakan terutamanya untuk memproses permintaan dan respons Scrapy. Digunakan untuk mengendalikan permintaan, respons dan pengecualian.

Penggunaan asas Scrapy:

1. Memasang Scrapy: Scrapy boleh dipasang melalui pip, gunakan arahan berikut:

   pip install Scrapy

2. Buat projek baharu: Untuk menggunakan Scrapy anda perlu mencipta projek baharu dahulu. Gunakan arahan berikut:

   scrapy startproject project_name

3. Buat labah-labah: Membuat labah-labah ialah teras Scrapy, iaitu kod yang digunakan untuk mengekstrak data tapak web. Gunakan arahan berikut:

   scrapy genspider spider_name domain

4. Tulis kod Spider: Edit kod Spider untuk menentukan cara merangkak data daripada tapak web. Kaedah utama perlu dilaksanakan: start_requests, parse dan parse_item.

   class MySpider(scrapy.Spider):
       name = 'myspider'
       start_urls = ['http://example.com']
   
       def parse(self, response):
           # do something here
           pass

5. Jalankan perangkak: Masukkan arahan berikut pada baris arahan untuk menjalankan Spider untuk tangkapan data:

   scrapy crawl spider_name

6. Define Item: Define a Kelas Item asas mewakili jenis data yang perlu dikumpul. Anda perlu menentukan medannya untuk mewakili kandungan yang dikumpul.

   import scrapy
   
   class MyItem(scrapy.Item):
       name = scrapy.Field()
       description = scrapy.Field()

7. Menyimpan data ke pangkalan data: Scrapy’s Pipelines boleh digunakan untuk memproses data dan menulis data ke pangkalan data atau fail. Adalah disyorkan untuk menggunakan perpustakaan yang sepadan untuk menyimpan data.

   class MyPipeline(object):
       def process_item(self, item, spider):
           # 将item写入数据库
           return item

Ringkasan:

Artikel ini memperkenalkan secara ringkas konsep dan penggunaan asas Scrapy, supaya semua orang boleh lebih memahami cara menggunakan Scrapy. Dalam era data besar moden, data adalah yang paling berharga, kerana nilai data adalah jelas. Scrapy menyediakan cara yang pantas, cekap dan berskala untuk mengumpul semua data dalam rangkaian dan menggunakan data untuk penyelidikan, analisis dan membuat keputusan.

Atas ialah kandungan terperinci Scrapy menangkap semua data dalam rangkaian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!