Semalt foreslår 5 trin til at skrabe websider

Scrapy er en open source og ramme for at udtrække oplysninger fra det forskellige websted. Det bruger API'er og er skrevet i Python. Scrapy vedligeholdes i øjeblikket af et webskraberfirma kaldet Scrapinghub Ltd.

Det er en simpel tutorial til, hvordan man skriver webcrawler ved hjælp af Scrapy, analyserer Craigslist og gemmer information i CSV-format. De fem hovedtrin i denne tutorial er nævnt nedenfor:

1. Opret et nyt Scrapy-projekt

2. Skriv en edderkop for at gennemgå et websted og udpakke data

3. Eksporter de skrabede data vha. Kommandolinjen

4. Skift edderkop for at følge linkene

5. Brug edderkop-argumenter

1. Opret et projekt

Det første trin er at oprette et projekt. Du bliver nødt til at downloade og installere Scrapy. I dens søgelinje skal du indtaste det katalognavn, hvor du vil gemme dataene. Scrapy bruger forskellige edderkopper til at udtrække oplysninger, og disse edderkopper fremsætter indledende anmodninger om at oprette mapper. For at få en edderkop til at fungere skal du besøge listen over mapper og indsætte en bestemt kode der. Hold øje med filerne i dit nuværende bibliotek, og bemærk to nye filer: citater-a.html og citater-b.html.

2. Skriv en edderkop for at gennemgå et websted og udpakke data:

Den bedste måde at skrive en edderkop og udtrække data er at oprette forskellige vælgere i Scrapys skal. Du skal altid vedlægge webadresserne i tilbud; Ellers vil Scrapy ændre arten eller navnene på disse URL'er med det samme. Du skal bruge dobbelt citater omkring en URL til at skrive en edderkop på passende måde. Du skal bruge.extract_first () og undgå en indeksfejl.

3. Eksporter de skrabede data vha. Kommandolinjen:

Det er vigtigt at eksportere de skrabede data vha. Kommandolinjen. Hvis du ikke eksporterer det, får du ikke nøjagtige resultater. Edderkoppen genererer forskellige mapper, der indeholder nyttige oplysninger. Du skal bruge udbyttet Python-nøgleord til at eksportere disse oplysninger på en bedre måde. Det er muligt at importere data til JSON-filer. JSON-filerne er nyttige til programmerere. Værktøjer som JQ hjælper med at eksportere skrapede data uden problemer.

4. Skift edderkop for at følge links:

I små projekter kan du skifte edderkopper for at følge linkene korrekt. Men det er ikke nødvendigt med store størrelser af dataskrapningsprojekter . En pladsholderfil for artikelrørledninger vil blive oprettet, når du skifter edderkop. Denne fil kan findes i sektionen tutorial / pipelines.py. Med Scrapy kan du bygge sofistikerede edderkopper og ændre deres placering når som helst. Du kan udpakke flere steder ad gangen og udføre forskellige dataekstraktionsprojekter.

5. Brug edderkop-argumenter:

Parse_author callback er et edderkop-argument, der kan bruges til at udtrække data fra dynamiske websteder. Du kan også give kommandolinjeargumenter til edderkopperne med en bestemt kode. Edderkoppens argumenter bliver edderkopegenskaber på kort tid og ændrer det samlede udseende på dine data.

I denne tutorial dækkede vi kun det grundlæggende i Scrapy. Der er mange funktioner og muligheder for dette værktøj. Du skal bare downloade og aktivere Scrapy for at vide mere om dens specifikationer.