Scrapy Framework: Din guide til storskala web-scraping

I nutidens datadrevne verden er evnen til at udtrække information fra nettet uvurderlig. Uanset om du udfører markedsundersøgelser, overvåger konkurrentaktivitet eller bygger en databaseret applikation, tilbyder web-scraping en kraftfuld løsning. Scrapy, et robust og fleksibelt Python-framework, skiller sig ud som et førende værktøj til at bygge storskala web-scraping-løsninger. Denne omfattende guide vil udforske Scrapy's funktioner, fordele og bedste praksis, hvilket gør dig i stand til at udnytte dets potentiale til dine dataudtrækningsbehov.

Hvad er Scrapy?

Scrapy er et open source web-crawling framework skrevet i Python. Det er designet til at håndtere kompleksiteten ved web-scraping og giver en struktureret og effektiv måde at udtrække data fra hjemmesider. I modsætning til simple scripts, der let kan gå i stykker på grund af ændringer på hjemmesider, tilbyder Scrapy en robust arkitektur, der kan tilpasse sig skiftende webstrukturer og håndtere almindelige scraping-udfordringer.

Hvorfor vælge Scrapy til storskala scraping?

Scrapy tilbyder flere fordele, der gør det ideelt til storskala web-scraping-projekter:

• Asynkron Arkitektur: Scrapy's asynkrone arkitektur gør det muligt at håndtere flere anmodninger samtidigt, hvilket betydeligt forbedrer scraping-hastigheden og effektiviteten. Dette er afgørende, når man skal scrape et stort antal sider.
• Middleware Support: Scrapy tilbyder et fleksibelt middleware-system, der giver dig mulighed for at tilpasse scraping-processen. Du kan tilføje middleware til at håndtere opgaver som rotation af user-agents, proxy-administration, genforsøg på anmodninger og HTTP-caching.
• Datapipeline-behandling: Scrapy's datapipeline giver dig mulighed for at behandle scraped data på en struktureret måde. Du kan definere pipelines til at rense, validere, transformere og gemme data i forskellige formater og databaser.
• Indbygget support til XPath og CSS-selektorer: Scrapy tilbyder indbygget support til XPath og CSS-selektorer, hvilket gør det nemt at udtrække data fra HTML- og XML-dokumenter.
• Udvidelsesmuligheder: Scrapy er yderst udvidelsesvenligt, hvilket giver dig mulighed for at tilpasse og udvide dets funktionalitet med brugerdefinerede komponenter og udvidelser.
• Fællesskabsstøtte: Scrapy har et stort og aktivt fællesskab, der leverer rigelige ressourcer, tutorials og support til udviklere.

Scrapy Arkitektur: Forståelse af kernekomponenterne

For at bruge Scrapy effektivt er det afgørende at forstå dets kernekomponenter og hvordan de interagerer:

• Spiders: Spiders er hjertet i et Scrapy-projekt. De definerer, hvordan en hjemmeside skal crawles, hvilke URL'er der skal følges, og hvordan data skal udtrækkes fra siderne. En spider er i bund og grund en Python-klasse, der definerer scraping-logikken.
• Scrapy Engine: Scrapy Engine er frameworkets kerne. Den styrer dataflowet mellem alle de andre komponenter.
• Scheduler: Scheduleren modtager anmodninger fra Engine og beslutter, hvilke anmodninger der skal behandles næst, baseret på prioritet og andre faktorer.
• Downloader: Downloaderen er ansvarlig for at hente websider fra internettet. Den bruger asynkrone anmodninger til effektivt at downloade flere sider samtidigt.
• Spiders: (Ja, nævnt igen for klarhedens skyld) Spiders behandler de downloadede sider og udtrækker data. De returnerer derefter enten udtagne data-elementer eller nye anmodninger, der skal crawles.
• Item Pipeline: Item Pipeline behandler de udtagne data-elementer. Den kan bruges til at rense, validere, transformere og gemme data.
• Downloader Middlewares: Downloader Middlewares er komponenter, der sidder mellem Engine og Downloaderen. De kan bruges til at ændre anmodninger, før de sendes til serveren, og til at behandle svar, før de sendes til Spiders.
• Spider Middlewares: Spider Middlewares er komponenter, der sidder mellem Engine og Spiders. De kan bruges til at ændre anmodninger genereret af Spiders og til at behandle svar modtaget af Spiders.

Opsætning af dit Scrapy-miljø

Før du kan begynde at bruge Scrapy, skal du opsætte dit udviklingsmiljø. Sådan gør du:

1. Installer Python:

Scrapy kræver Python 3.7 eller højere. Du kan downloade Python fra den officielle Python-hjemmeside: https://www.python.org/downloads/

2. Installer Scrapy:

Du kan installere Scrapy ved hjælp af pip, Python-pakkeinstalleren:

            pip install scrapy
            

              
                Copy
              
            
          

3. Opret et Scrapy-projekt:

For at oprette et nyt Scrapy-projekt skal du bruge kommandoen scrapy startproject:

            scrapy startproject myproject
            

              
                Copy
              
            
          

Dette vil oprette en ny mappe med navnet myproject med følgende struktur:

            myproject/
    scrapy.cfg          # Scrapy konfigurationsfil
    myproject/
        __init__.py
        items.py        # Definerer datastrukturen for scraped items
        middlewares.py  # Håndterer anmodnings- og svarbehandling
        pipelines.py    # Behandler scraped items
        settings.py     # Konfigurerer Scrapy-indstillinger
        spiders/
            __init__.py
            

              
                Copy
              
            
          

Byg din første Scrapy-spider

Lad os oprette en simpel Scrapy-spider til at udtrække data fra en hjemmeside. Til dette eksempel vil vi scrape titler og URL'er på artikler fra en nyhedshjemmeside.

1. Definer din datastruktur (Items):

I items.py defineres datastrukturen for dine scraped items:

            import scrapy

class ArticleItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    url = scrapy.Field()
            

              
                Copy
              
            
          

2. Opret din Spider:

I mappen spiders skal du oprette en ny Python-fil (f.eks. news_spider.py) og definere din spider-klasse:

            import scrapy
from myproject.items import ArticleItem

class NewsSpider(scrapy.Spider):
    name = "news"
    allowed_domains = ["example.com"]  # Erstat med dit måldomæne
    start_urls = ["https://www.example.com"]  # Erstat med din mål-URL

    def parse(self, response):
        for article in response.css("article"):  # Juster CSS-selektoren efter behov
            item = ArticleItem()
            item['title'] = article.css("h2 a::text").get()
            item['url'] = article.css("h2 a::attr(href)").get()
            yield item
            

              
                Copy
              
            
          

Forklaring:

• name: Navnet på spideren, som du vil bruge til at køre den.
• allowed_domains: En liste over domæner, som spideren har lov til at crawle.
• start_urls: En liste over URL'er, som spideren vil starte med at crawle fra.
• parse(self, response): Denne metode kaldes for hver downloadet side. Den modtager response-objektet, som indeholder sidens HTML-indhold. Du bruger CSS-selektorer (eller XPath) til at udtrække de ønskede data og oprette ArticleItem-instanser.

3. Kør din Spider:

For at køre din spider skal du bruge følgende kommando i din projektmappe:

            scrapy crawl news -o articles.json
            

              
                Copy
              
            
          

Dette vil køre news spideren og gemme de udtagne data i en JSON-fil med navnet articles.json.

Håndtering af almindelige web-scraping udfordringer

Web-scraping er ikke altid ligetil. Hjemmesider anvender ofte teknikker til at forhindre scraping, såsom:

• Robots.txt: En fil, der specificerer hvilke dele af en hjemmeside, der ikke bør crawles. Respekter altid robots.txt!
• User-Agent Detektion: Hjemmesider kan identificere og blokere anmodninger fra kendte scraping-værktøjer baseret på User-Agent headeren.
• IP-blokering: Hjemmesider kan blokere IP-adresser, der sender for mange anmodninger inden for kort tid.
• CAPTCHA'er: Hjemmesider kan bruge CAPTCHA'er til at forhindre automatiseret adgang.
• Dynamisk Indhold: Hjemmesider, der i høj grad er afhængige af JavaScript til at indlæse indhold, kan være vanskelige at scrape med traditionelle metoder.

Her er nogle strategier til at håndtere disse udfordringer:

1. Respekter Robots.txt:

Kontroller altid robots.txt-filen på den hjemmeside, du scrapper, og overhold dens regler. Du kan finde den på /robots.txt (f.eks. https://www.example.com/robots.txt).

2. Brug User-Agent Rotation:

Roter din User-Agent header for at efterligne forskellige webbrowsere og undgå at blive identificeret som en scraper. Du kan bruge Scrapy's UserAgentMiddleware til nemt at administrere User-Agent rotation. En liste over gyldige User-Agents kan findes online. Eksempel:

            # settings.py
USER_AGENT_LIST = [
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
    'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.1.1 Safari/605.1.15',
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:89.0) Gecko/20100101 Firefox/89.0',
    'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.15; rv:89.0) Gecko/20100101 Firefox/89.0',
    'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
]

# middlewares.py
import random

class RotateUserAgentMiddleware(object):
    def process_request(self, request, spider):
        ua = random.choice(spider.settings.get('USER_AGENT_LIST'))
        if ua:
            request.headers['User-Agent'] = ua

# Aktiver middleware i settings.py
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.RotateUserAgentMiddleware': 400,
}
            

              
                Copy
              
            
          

3. Brug Proxy Rotation:

Brug en proxyserver til at maskere din IP-adresse og undgå IP-blokering. Du kan bruge en liste over gratis proxyer (selvom disse ofte er upålidelige) eller abonnere på en betalt proxytjeneste. Scrapy's HttpProxyMiddleware kan bruges til at administrere proxy-rotation. Husk at undersøge og bruge velrenommerede proxy-udbydere. Eksempel:

            # settings.py
PROXIES = [
    'http://user:password@proxy1.example.com:8080',
    'http://user:password@proxy2.example.com:8080',
    'http://user:password@proxy3.example.com:8080',
]

# middlewares.py
import random

class ProxyMiddleware(object):
    def process_request(self, request, spider):
        proxy = random.choice(spider.settings.get('PROXIES'))
        if proxy:
            request.meta['proxy'] = proxy

# Aktiver middleware i settings.py
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.ProxyMiddleware': 750,
}
            

              
                Copy
              
            
          

4. Implementer Forsinkelse:

Undgå at sende anmodninger for hurtigt for at forhindre overbelastning af serveren og udløsning af rate-limiting. Brug Scrapy's DOWNLOAD_DELAY indstilling til at tilføje en forsinkelse mellem anmodninger. Overvej at justere denne forsinkelse baseret på hjemmesidens responsivitet. Eksempel:

            # settings.py
DOWNLOAD_DELAY = 0.25  # 250 millisekunder
            

              
                Copy
              
            
          

5. Håndter CAPTCHA'er:

CAPTCHA'er er designet til at forhindre automatiseret adgang. At løse CAPTCHA'er programmatisk kan være udfordrende. Overvej at bruge en CAPTCHA-løsningstjeneste (betalt) eller implementere en "human-in-the-loop"-løsning, hvor et menneske løser CAPTCHA'en, når den vises.

6. Brug Splash til dynamisk indhold:

For hjemmesider, der i høj grad er afhængige af JavaScript, kan du overveje at bruge Splash, en JavaScript-renderingstjeneste. Splash giver dig mulighed for at rendere siden i en headless browser og derefter scrape den fuldt rendered HTML. Scrapy har indbygget understøttelse for Splash.

Datalagring og -behandling med Item Pipelines

Scrapy's Item Pipelines giver en kraftfuld mekanisme til behandling af scraped data. Du kan bruge pipelines til at:

• Rense og validere data
• Transformere data
• Lagre data i forskellige formater og databaser

For at definere en Item Pipeline skal du oprette en klasse i pipelines.py. Hver pipeline-komponent skal implementere metoden process_item(self, item, spider), som modtager det scraped item og den spider, der genererede det.

Her er et eksempel på en Item Pipeline, der gemmer data i en SQLite-database:

            import sqlite3

class SQLitePipeline(object):
    def __init__(self):
        self.conn = sqlite3.connect('articles.db')
        self.cursor = self.conn.cursor()
        self.cursor.execute('''
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS articles (
                title TEXT,
                url TEXT
            )
        ''')

    def process_item(self, item, spider):
        self.cursor.execute('''
            INSERT INTO articles (title, url) VALUES (?, ?)
        ''', (item['title'], item['url']))
        self.conn.commit()
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.conn.close()
            

              
                Copy
              
            
          

For at aktivere Item Pipeline skal du tilføje den til ITEM_PIPELINES-indstillingen i settings.py:

            # settings.py
ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.SQLitePipeline': 300,
}
            

              
                Copy
              
            
          

Tallet 300 repræsenterer pipelinens prioritet. Pipelines med lavere tal udføres først.

Skalering af dine Scrapy-projekter

For meget store scraping-projekter kan det være nødvendigt at distribuere dine Scrapy-spiders på tværs af flere maskiner. Her er nogle strategier til skalering af Scrapy:

• Scrapy Cluster: Scrapy Cluster er et framework til at køre Scrapy-spiders på en klynge af maskiner. Det bruger Redis til meddelelsesudveksling og Celery til opgaveplanlægning.
• Scrapyd: Scrapyd er en tjeneste til at deployere og køre Scrapy-spiders. Det giver dig mulighed for nemt at deployere spiders til en server og administrere deres udførelse.
• Docker: Brug Docker til at containerisere dine Scrapy-spiders, hvilket gør det nemt at deployere og køre dem på enhver maskine, der understøtter Docker.
• Cloud-baserede scraping-tjenester: Overvej at bruge en skybaseret web-scraping-tjeneste, der håndterer infrastrukturen og skaleringen for dig. Eksempler inkluderer: Apify, Zyte (tidligere Scrapinghub) og Bright Data. Disse tilbyder ofte administrerede proxyer og CAPTCHA-løsningstjenester.

Etiske overvejelser og bedste praksis

Web-scraping bør altid udføres etisk og ansvarligt. Her er nogle bedste praksisser at følge:

• Respekter Robots.txt: Kontroller altid og overhold robots.txt-filen.
• Undgå at overbelaste servere: Implementer forsinkelser og begræns antallet af anmodninger, du foretager pr. sekund.
• Vær Transparent: Identificer dig selv som en scraper ved at inkludere en User-Agent header, der tydeligt angiver dit formål.
• Indhent Tilladelse: Hvis du scrapper data til kommercielle formål, overvej da at kontakte hjemmesideejeren for at indhente tilladelse.
• Overhold Servicevilkår: Gennemgå omhyggeligt hjemmesidens servicevilkår og sørg for, at dine scraping-aktiviteter overholder dem.
• Brug Data Ansvarligt: Brug de scraped data ansvarligt og undgå at krænke ophavsrettigheder eller intellektuelle ejendomsrettigheder. Vær opmærksom på privatlivshensyn ved scraping af personlige data. Sørg for overholdelse af GDPR, CCPA og andre relevante databeskyttelsesregler.

Avancerede Scrapy-teknikker

1. Brug af XPath-selektorer:

Mens CSS-selektorer ofte er tilstrækkelige, tilbyder XPath mere kraftfulde og fleksible måder at navigere og vælge elementer i et HTML- eller XML-dokument. For eksempel:

            response.xpath('//h1/text()').get()  # Vælger tekstindholdet af det første <h1> tag
            

              
                Copy
              
            
          

2. Håndtering af pagination:

Mange hjemmesider bruger pagination til at opdele indhold i flere sider. For at scrape data fra alle sider skal du følge pagination-linksene. Her er et eksempel:

            def parse(self, response):
    for article in response.css("article"):  # Juster CSS-selektoren efter behov
        item = ArticleItem()
        item['title'] = article.css("h2 a::text").get()
        item['url'] = article.css("h2 a::attr(href)").get()
        yield item

    next_page = response.css("li.next a::attr(href)").get()
    if next_page is not None:
        yield response.follow(next_page, self.parse)
            

              
                Copy
              
            
          

3. Brug af anmodnings-callbacks:

Anmodnings-callbacks giver dig mulighed for at kæde anmodninger sammen og behandle resultaterne af hver anmodning i en separat callback-funktion. Dette kan være nyttigt til scraping af hjemmesider med komplekse navigationsmønstre.

4. Brug af Scrapy-signaler:

Scrapy-signaler giver dig mulighed for at hægte dig på forskellige begivenheder i scraping-processen, f.eks. når en spider starter, når et item scripes, eller når en anmodning er gennemført. Du kan bruge signaler til at udføre brugerdefinerede handlinger, såsom logning, overvågning eller fejlhåndtering.

Scrapy vs. andre web-scraping værktøjer

Mens Scrapy er et kraftfuldt framework, findes der andre web-scraping værktøjer. Her er en sammenligning af Scrapy med nogle populære alternativer:

• Beautiful Soup: Beautiful Soup er et Python-bibliotek til parsing af HTML og XML. Det er enklere at bruge end Scrapy til grundlæggende scraping-opgaver, men det mangler Scrapy's avancerede funktioner til håndtering af storskala scraping. Beautiful Soup bruges ofte i forbindelse med et bibliotek som requests.
• Selenium: Selenium er et browserautomatiseringsværktøj, der kan bruges til at scrape hjemmesider, der i høj grad er afhængige af JavaScript. Selenium kan være langsommere og mere ressourcekrævende end Scrapy, men det er nødvendigt for at scrape dynamisk indhold, der ikke nemt kan tilgås med traditionelle metoder.
• Apify SDK (Node.js): Apify tilbyder et SDK til Node.js, der giver dig mulighed for at bygge web-scrapere og automatiseringsværktøjer. Det giver lignende funktioner som Scrapy, herunder anmodningskø, proxy-administration og datalagring.

Det bedste værktøj til dit projekt afhænger af de specifikke krav. Scrapy er et fremragende valg til storskala scraping-projekter, der kræver et robust og fleksibelt framework. Beautiful Soup er velegnet til simplere scraping-opgaver. Selenium er nødvendigt for at scrape dynamisk indhold. Apify SDK tilbyder et alternativ for Node.js-udviklere.

Eksempler fra den virkelige verden på Scrapy-applikationer

Scrapy bruges i en bred vifte af applikationer, herunder:

• E-handel: Overvågning af produktpriser, sporing af konkurrentaktivitet og indsamling af produktanmeldelser.
• Finans: Indsamling af finansielle data, sporing af aktiekurser og overvågning af nyhedssentiment.
• Marketing: Udførelse af markedsundersøgelser, identifikation af leads og overvågning af sociale medietrends.
• Journalistik: Undersøgelse af historier, indsamling af data til analyse og faktatjek af information.
• Forskning: Indsamling af data til akademisk forskning og videnskabelige studier.
• Datavidenskab: Opbygning af træningsdatasæt til maskinlæringsmodeller.

For eksempel kan en virksomhed i Tyskland bruge Scrapy til at overvåge konkurrentpriser på tværs af forskellige e-handelsplatforme. En forskningsinstitution i Japan kunne bruge Scrapy til at indsamle data fra videnskabelige publikationer til en meta-analyse. Et marketingbureau i Brasilien kunne bruge Scrapy til at spore omtaler på sociale medier af deres kunder.

Konklusion

Scrapy er et kraftfuldt og alsidigt framework til at bygge storskala web-scraping-løsninger. Ved at forstå dets arkitektur, mestre dets kernekomponenter og følge bedste praksis kan du udnytte dets potentiale til at udtrække værdifulde data fra nettet. Uanset om du udfører markedsundersøgelser, overvåger konkurrentaktivitet eller bygger en databaseret applikation, giver Scrapy dig mulighed for at låse op for den rigdom af information, der er tilgængelig online. Husk altid at scrape etisk og ansvarligt, idet du respekterer hjemmesidens servicevilkår og databeskyttelsesregler.

Yderligere læringsressourcer

• Scrapy Dokumentation: https://docs.scrapy.org/en/latest/
• Zyte (tidligere Scrapinghub) Blog: https://www.zyte.com/blog/
• Real Python Tutorials: https://realpython.com/tutorials/web-scraping/
• GitHub (Scrapy eksempler): Søg på GitHub efter "scrapy tutorial" eller "scrapy example" for mange open source-projekter.