Sådan crawls en webside med Scrapy og Python 3

Sådan crawler du en webside med Scrapy og Python 3

Introduktion

Webcrawlere er kraftfulde værktøjer, der automatisk indsamler og udtrækker data fra websider. Ved at bruge en webcrawler kan du udtrække værdifulde oplysninger fra et utal af websider på meget kort tid.

Scrapy er et populært Python-framework til webcrawling, der gør det nemt at bygge og tilpasse dine egne crawlere. I denne omfattende guide vil vi gennemgå trin for trin, hvordan du crawler en webside ved hjælp af Scrapy og Python 3.

Opsætning

Før du kan begynde at crawle websider, skal du installere Scrapy og Python 3 på dit system.

1. Installer Python 3: Gå til den officielle Python-hjemmeside og download den seneste version af Python 3.
2. Opret et virtuelt miljø: Opret et virtuelt miljø for at isolere Scrapy-projektet fra andre Python-pakker. Brug følgende kommando:


python3 -m venv scrapy-env

3. Aktiver det virtuelle miljø: Aktivér det virtuelle miljø med kommandoen:


source scrapy-env/bin/activate

4. Installer Scrapy: Installer Scrapy i det virtuelle miljø ved hjælp af pip:


pip install scrapy

Opret et Scrapy-projekt

Nu hvor Scrapy er installeret, kan du oprette et nyt Scrapy-projekt.

1. Opret et projektmappe: Opret en mappe til dit Scrapy-projekt.
2. Initialiser projektet: Brug Scrapy-kommandoen til at initialisere projektet:


scrapy startproject myproject

Dette opretter en projektmappe med nogle nødvendige filer, herunder:

* myproject/: Projektmappen
* myproject/myproject/: Python-pakken til dit projekt
* myproject/myproject/items.py: Skabelon til at definere dataelementer, der skal ekstraheres
* myproject/myproject/pipelines.py: Skabelon til at definere pipelines til at behandle og gemme de ekstraherede data
* myproject/myproject/settings.py: Indstillingsfil til at konfigurere crawleren

Definering af dataelementer

Først skal du definere de dataelementer, du vil udtrække fra websiden. Åbn filen items.py og føj følgende kode til:

python
import scrapy

class MyItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
content = scrapy.Field()
url = scrapy.Field()

Dette definerer et dataelement kaldet MyItem med tre felter: title, content og url.

Definering af edderkopper

Edderkopper er Scrapy-komponenter, der definerer, hvordan websider skal crawles. Åbn filen spiders/my_spider.py og føj følgende kode til:

python
import scrapy
from myproject.items import MyItem

class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'my_spider'
start_urls = ['https://eksempel.dk/']

def parse(self, response):
items = []

titles = response.css('h1::text').extract()
contents = response.css('p::text').extract()
urls = response.css('a::attr(href)').extract()

for title, content, url in zip(titles, contents, urls):
item = MyItem()
item['title'] = title
item['content'] = content
item['url'] = url
items.append(item)

return items

Dette definerer en edderkop kaldet MySpider. name-attributten angiver navnet på edderkoppen, og start_urls-attributten angiver de websider, der skal crawles.

I parse()-metoden bruger vi CSS-selectors til at udtrække data fra websiden. Vi udtrækker titlen, indholdet og URL’en for hver side og gemmer dem i MyItem-objekter.

Kørsel af crawleren

Nu hvor edderkoppen er defineret, kan du køre crawleren. Fra Scrapy-projektmappen skal du udføre følgende kommando:


scrapy crawl my_spider

Dette vil køre crawleren og udtrække data fra websiden. De ekstraherede data vil blive gemt i en JSON-fil (som standard i data.json).

Avancerede emner

Pagination

Ofte vil websider have flere sider med data. Du kan håndtere pagination ved at bruge scrapy.linkextractors.LinkExtractor til at udtrække links fra de paginerede sider.

Afsendelse af forms

Hvis websiden kræver, at du indsender en form for at få adgang til data, kan du bruge scrapy.FormRequest til at sende formularen og crawle de resulterende sider.

Proxy og brugeragent

For at omgå anti-crawling-foranstaltninger kan du bruge proxyer og bruge en brugeragent til at efterligne en browser.

Konklusion

Ved at bruge Scrapy og Python 3 kan du nemt bygge og tilpasse dine egne webcrawlere. Denne guide har gennemgået de grundlæggende trin ved at crawle en enkelt webside. Med Scrapy’s kraftfulde funktioner kan du skalere og tilpasse dine crawlere til at håndtere store og komplekse datasæt på internettet.

Ofte stillede spørgsmål (FAQ)**

1. Hvad er formålet med webcrawlere?
Webcrawlere bruges til at indsamle og udtrække data fra websider automatisk.

2. Hvad er fordelene ved at bruge Scrapy?
Scrapy er et populært Python-framework, der tilbyder en række funktioner til at bygge og tilpasse webcrawlere, herunder:

* Support for forskellige datatyper og ekstraktionsmetoder
* Robust håndtering af HTTP-anmodninger og -svar
* Midware-komponenter til tilpasning af crawlerens adfærd
* Indbyggede pipelines til behandling og gemning af ekstraherede data

3. Hvordan tilpasser jeg min crawler til at håndtere pagination?
Du kan håndtere pagination ved at bruge scrapy.linkextractors.LinkExtractor til at udtrække links fra de paginerede sider.

4. Kan jeg sende forms med Scrapy?
Ja, du kan bruge scrapy.FormRequest til at sende formularer og crawle de resulterende sider.

5. Kan jeg bruge proxyer og brugeragenter med Scrapy?
Ja, du kan bruge proxyer og angive en brugeragent ved at redigere indstillingerne i settings.py-filen.

6. Hvad er forskellen mellem en edderkop og en pipeline i Scrapy?
Edderkopper definerer, hvordan websider skal crawles, og pipelines definerer, hvordan de ekstraherede data skal behandles og gemmes.

7. Hvordan håndterer jeg fejl og undtagelser under crawling?
Du kan bruge scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware til at håndtere midlertidige fejl og undtagelser under crawling.

8. Hvordan kan jeg overvåge crawlerens fremskridt?
Du kan bruge Scrapy’s indbyggede værktøj scrapy stats til at overvåge crawlerens fremskridt, herunder:

* Antallet af crawlede sider
* Antallet af ekstraherede dataelementer
* Crawling-hastighed
* Tid brugt på at crawle