Giới Thiệu/ Hướng Dẫn Scrapy Framework (Phần 2), Scrapy Toàn Tập

[globalizethis.org]

Lướt web là một cách hiệu quả để thu thập dữ liệu từ các trang web, nó đã trở thành một công cụ hữu hiệu trong khoa học dữ liệu. Với các thư viện python khác nhau hiện có để tìm kiếm web như beautifulsoup, công việc của nhà khoa học dữ liệu trở nên tối ưu. Scrapy là một khung công tác web mạnh mẽ được sử dụng để trích xuất, xử lý và lưu trữ dữ liệu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách chúng ta có thể tạo một trình thu thập thông tin web bằng cách sử dụng phế liệu, sau đây là các chủ đề được thảo luận trong blog này:

Trị liệu là gì? Trình thu thập thông tin web là gì? Làm thế nào để cài đặt Scrapy? Bắt đầu dự án trị liệu đầu tiên của bạn Tạo con nhện đầu tiên của bạn Trích xuất dữ liệu Lưu trữ dữ liệu đã trích xuất

Scrapy là một khung thu thập dữ liệu web mã nguồn mở và miễn phí được viết bằng python. Ban đầu nó được thiết kế để thực hiện thao tác tìm kiếm trên web, nhưng cũng có thể được sử dụng để trích xuất dữ liệu bằng cách sử dụng API. Nó được duy trì bởi Scrapinghub ltd.

Bạn đang xem: Hướng dẫn scrapy

Scrapy là một gói hoàn chỉnh khi tải các trang web, xử lý và lưu trữ dữ liệu trên cơ sở dữ liệu.

Nó giống như một cường quốc khi quét web với nhiều cách để cạo một trang web. Scrapy xử lý các tác vụ lớn hơn một cách dễ dàng, quét nhiều trang hoặc một nhóm URL trong vòng chưa đầy một phút. Nó sử dụng một twister hoạt động không đồng bộ để đạt được sự đồng thời.

Nó cung cấp các hợp đồng nhện cho phép chúng tôi tạo các trình thu thập thông tin chung cũng như sâu. Scrapy cũng cung cấp các đường dẫn mục để tạo các chức năng trong một con nhện có thể thực hiện các hoạt động khác nhau như thay thế các giá trị trong dữ liệu, v.v.

*

Trình thu thập thông tin web là gì?

Trình thu thập thông tin web là một chương trình tự động tìm kiếm tài liệu trên web. Chúng chủ yếu được lập trình cho hành động lặp đi lặp lại để duyệt tự động.

Làm thế nào nó hoạt động?

Trình thu thập thông tin web khá giống với một thủ thư. Nó tìm kiếm thông tin trên web, phân loại thông tin và sau đó lập chỉ mục và lập danh mục thông tin để thông tin được thu thập thông tin được truy xuất và lưu trữ tương ứng.

Các hoạt động sẽ được thực hiện bởi trình thu thập thông tin được tạo trước, sau đó trình thu thập thông tin sẽ tự động thực hiện tất cả các hoạt động đó sẽ tạo ra một chỉ mục. Các chỉ mục này có thể được truy cập bởi một phần mềm đầu ra.

Xem thêm: Mô Hình Kinh Doanh Quán Cơm Gà Xối Mỡ Lợi Nhuận Khủng, Tư Vấn Mở Quán Cơm Gà Xối Mỡ

Hãy xem xét các ứng dụng khác nhau mà trình thu thập thông tin web có thể được sử dụng cho:

Cổng so sánh giá tìm kiếm chi tiết sản phẩm cụ thể để so sánh giá trên các nền tảng khác nhau bằng cách sử dụng trình thu thập thông tin web. Trình thu thập thông tin web đóng một vai trò rất quan trọng trong lĩnh vực khai thác dữ liệu để truy xuất thông tin. Các công cụ phân tích dữ liệu sử dụng trình thu thập dữ liệu web để tính toán dữ liệu cho số lần xem trang, cả liên kết đến và đi. Trình thu thập thông tin cũng phục vụ đến các trung tâm thông tin để thu thập dữ liệu như cổng tin tức.

*

Để cài đặt scrapy trên hệ thống của bạn, bạn nên cài đặt nó trên virtualenv chuyên dụng. Cài đặt hoạt động khá giống với bất kỳ gói nào khác trong python, nếu bạn đang sử dụng môi trường conda , hãy sử dụng lệnh sau để cài đặt scrapy:

conda install -c conda-forge scrapy

pip install scrapy

lxml – Đây là một trình phân tích cú pháp XML và HTML hiệu quả. parcel – Thư viện trích xuất HTML / XML được viết trên cùng trên lxml W3lib – Nó là một công cụ trợ giúp đa năng để xử lý các URL và mã hóa trang web xoắn – Một khung mạng không đồng bộ mật mã – Nó trợ giúp trong các nhu cầu bảo mật cấp độ mạng khác nhau

Để bắt đầu dự án trị liệu đầu tiên của bạn, hãy chuyển đến thư mục hoặc vị trí bạn muốn lưu tệp của mình và thực hiện lệnh sau

scrapy startproject projectname

Tên dự án/ Tên dự án/

items.py: tệp định nghĩa mục dự án

middlewares.py: tệp phần mềm trung gian của dự án

pipelines.py: tệp đường ống dự án

settings.py: tệp cài đặt dự án

nhện / Tạo con nhện đầu tiên của bạn

Nhện là các lớp mà chúng tôi xác định và sử dụng liệu pháp để thu thập thông tin từ web. Bạn phải xem xét phân lớp con và xác định các yêu cầu ban đầu để thực hiện.

Bạn viết mã cho spider của mình trong một tệp python riêng và lưu nó trong thư mục tên dự án / spiders trong dự án của bạn.

quote_spider.py

import scrapy class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = “quotes” def start_request(self): urls = for url in urls: yield scrapy.Request(url=url , callback= self.parse) def parse(self, response): page = response.url.split(“https://vserpuhove.com/”) filename = “quotes-%s.html” % page with open(filename, “wb”) as f: f.write(response.body) self.log(“saved file %s” % filename)

Tên: Nó xác định con nhện, nó phải là duy nhất trong suốt dự án. start_requests (): Phải trả về một số yêu cầu có thể lặp lại mà con nhện sẽ bắt đầu thu thập thông tin. parse (): Nó là một phương thức sẽ được gọi để xử lý phản hồi được tải xuống với mỗi yêu cầu.

Cho đến nay, con nhện không trích xuất bất kỳ dữ liệu nào, nó chỉ lưu toàn bộ tệp HTML. Một con nhện liệu pháp thường tạo ra nhiều từ điển chứa dữ liệu được trích xuất từ ​​trang. Chúng tôi sử dụng từ khóa lợi nhuận trong python trong lệnh gọi lại để trích xuất dữ liệu.

import scrapy class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = “quotes” start_urls = def parse(self, response): for quote in response.css(“div.quote”): yield “text”: quote.css(span.text::text”).get(), “author”: quote.css(small.author::text”)get(), “tags”: quote.css(div.tags a.tag::text”).getall()

*

Lưu trữ dữ liệu

Cách đơn giản nhất để lưu trữ dữ liệu đã trích xuất là sử dụng xuất nguồn cấp dữ liệu, sử dụng lệnh sau để lưu trữ dữ liệu của bạn.

scrapy crawl quotes -o quotes.json

Phần này đưa chúng ta đến phần cuối của bài viết này, nơi chúng ta đã học cách chúng ta có thể tạo một trình thu thập thông tin web bằng cách sử dụng scrapy trong python để quét một trang web và trích xuất dữ liệu thành tệp JSON. Tôi hy vọng bạn rõ ràng với tất cả những gì đã được chia sẻ với bạn trong hướng dẫn này.

Hãy tìm các bài viết khác trong loạt bài này sẽ giải thích các khía cạnh khác nhau của Python và Khoa học dữ liệu.

Nguồn : Sưu tầm

Related Posts

Xem 9+ vẽ chữ 3d theo tên được đánh giá cao

Xem 9+ vẽ chữ 3d theo tên được đánh giá cao

Globalizethis tổng hợp và liệt ra những vẽ chữ 3d theo tên dưới đây hi vọng sẽ giúp các bạn có thêm những sự lựa chọn phù…

Xem 9+ vẽ chồng sách được đánh giá cao

Xem 9+ vẽ chồng sách được đánh giá cao

Globalizethis tổng hợp và liệt ra những vẽ chồng sách dưới đây hi vọng sẽ giúp các bạn có thêm những sự lựa chọn phù hợp và…

Xem 9+ vẽ chị hằng nga chibi được đánh giá cao

Xem 9+ vẽ chị hằng nga chibi được đánh giá cao

Globalizethis tổng hợp và liệt ra những vẽ chị hằng nga chibi dưới đây hi vọng sẽ giúp các bạn có thêm những sự lựa chọn phù…

Xem 9+ vẽ chậu mai được đánh giá cao

Xem 9+ vẽ chậu mai được đánh giá cao

Globalizethis tổng hợp và liệt ra những vẽ chậu mai dưới đây hi vọng sẽ giúp các bạn có thêm những sự lựa chọn phù hợp và…

Xem 9+ vẽ chậu cây dễ thương được đánh giá cao

Xem 9+ vẽ chậu cây dễ thương được đánh giá cao

Globalizethis tổng hợp và liệt ra những vẽ chậu cây dễ thương dưới đây hi vọng sẽ giúp các bạn có thêm những sự lựa chọn phù…

Xem 9+ vẽ chạm khắc đình làng việt nam được đánh giá cao

Xem 9+ vẽ chạm khắc đình làng việt nam được đánh giá cao

Globalizethis tổng hợp và liệt ra những vẽ chạm khắc đình làng việt nam dưới đây hi vọng sẽ giúp các bạn có thêm những sự lựa…

Leave a Reply