Scrapy Raamistik: Sinu Juhend Suuremahulise Veebi Kraapimise Juurde

Tänapäeva andmepõhises maailmas on võime veebist teavet eraldada hindamatu. Olgu selleks turu-uuringute läbiviimine, konkurentide tegevuse jälgimine või andmerikka rakenduse ehitamine, pakub veebi kraapimine võimsa lahenduse. Scrapy, robustne ja paindlik Pythoni raamistik, paistab silma kui juhtiv tööriist suuremahuliste veebi kraapimislahenduste ehitamiseks. See põhjalik juhend uurib Scrapy funktsioone, eeliseid ja parimaid tavasid, võimaldades teil rakendada selle potentsiaali oma andmete eraldamise vajaduste jaoks.

Mis on Scrapy?

Scrapy on avatud lähtekoodiga veebi roomamise raamistik, mis on kirjutatud Pythonis. See on loodud veebi kraapimise keerukusega toimetulemiseks, pakkudes struktureeritud ja tõhusa viisi andmete eraldamiseks veebisaitidelt. Erinevalt lihtsatest skriptidest, mis võivad veebisaidi muudatuste tõttu kergesti katki minna, pakub Scrapy robustset arhitektuuri, mis suudab kohaneda arenevate veebistruktuuridega ja tulla toime tavaliste kraapimisprobleemidega.

Miks Valida Scrapy Suuremahuliseks Kraapimiseks?

Scrapy pakub mitmeid eeliseid, mis muudavad selle ideaalseks suuremahuliste veebi kraapimisprojektide jaoks:

• Asünkroonne Arhitektuur: Scrapy asünkroonne arhitektuur võimaldab tal käsitleda mitut päringut samaaegselt, parandades oluliselt kraapimiskiirust ja tõhusust. See on ülioluline, kui tegemist on suure hulga kraapitavate lehtedega.
• Middleware Tugi: Scrapy pakub paindlikku middleware süsteemi, mis võimaldab teil kraapimisprotsessi kohandada. Saate lisada middleware, et käsitleda selliseid ülesandeid nagu user-agent rotatsioon, proxy haldus, päringu uuesti proovimine ja HTTP vahemällu salvestamine.
• Andmetorustiku Töötlemine: Scrapy andmetorustik võimaldab teil kraabitud andmeid struktureeritud viisil töödelda. Saate määrata torustikud andmete puhastamiseks, valideerimiseks, teisendamiseks ja salvestamiseks erinevates vormingutes ja andmebaasides.
• Sisseehitatud Tugi XPath ja CSS Selektoritele: Scrapy pakub sisseehitatud tuge XPath ja CSS selektoritele, muutes andmete eraldamise HTML ja XML dokumentidest lihtsaks.
• Laiendatavus: Scrapy on väga laiendatav, võimaldades teil kohandada ja laiendada selle funktsionaalsust kohandatud komponentide ja laiendustega.
• Kogukonna Tugi: Scrapy'l on suur ja aktiivne kogukond, mis pakub arendajatele hulgaliselt ressursse, õpetusi ja tuge.

Scrapy Arhitektuur: Põhikomponentide Mõistmine

Scrapy tõhusaks kasutamiseks on oluline mõista selle põhikomponente ja nende omavahelist suhtlust:

• Spiders (Ämblikud): Spiders on Scrapy projekti süda. Nad määravad, kuidas veebisaidil roomata, milliseid URL-e järgida ja kuidas andmeid lehtedelt eraldada. Spider on sisuliselt Pythoni klass, mis määrab kraapimisloogika.
• Scrapy Engine (Scrapy Mootor): Scrapy Engine on raamistiku tuum. See haldab andmevoogu kõigi teiste komponentide vahel.
• Scheduler (Planeerija): Scheduler saab Engine'ilt päringuid ja otsustab, milliseid päringuid järgmisena töödelda, lähtudes prioriteedist ja muudest teguritest.
• Downloader (Allalaadija): Downloader vastutab veebilehtede hankimise eest internetist. See kasutab asünkroonseid päringuid, et tõhusalt alla laadida mitu lehte samaaegselt.
• Spiders (Ämblikud): (Jah, mainitud uuesti selguse huvides) Spiders töötlevad allalaaditud lehti ja eraldavad andmeid. Seejärel edastavad nad kas eraldatud andmeüksused või uued roomatavad päringud.
• Item Pipeline (Üksuste Torustik): Item Pipeline töötleb eraldatud andmeüksused. Seda saab kasutada andmete puhastamiseks, valideerimiseks, teisendamiseks ja salvestamiseks.
• Downloader Middlewares (Allalaadija Vahevara): Downloader Middlewares on komponendid, mis asuvad Engine'i ja Downloader'i vahel. Neid saab kasutada päringute muutmiseks enne nende serverisse saatmist ja vastuste töötlemiseks enne nende saatmist Spiders'itele.
• Spider Middlewares (Ämbliku Vahevara): Spider Middlewares on komponendid, mis asuvad Engine'i ja Spiders'i vahel. Neid saab kasutada Spiders'ite genereeritud päringute muutmiseks ja Spiders'ite poolt saadud vastuste töötlemiseks.

Scrapy Keskkonna Seadistamine

Enne Scrapy kasutamise alustamist peate seadistama oma arenduskeskkonna. Siin on, kuidas seda teha:

1. Installi Python:

Scrapy nõuab Python 3.7 või uuemat versiooni. Saate Pythoni alla laadida ametlikult Pythoni veebisaidilt: https://www.python.org/downloads/

2. Installi Scrapy:

Saate Scrapy installida kasutades pip, Pythoni pakettide installerit:

            pip install scrapy
            

              
                Copy
              
            
          

3. Loo Scrapy Projekt:

Uue Scrapy projekti loomiseks kasutage käsku scrapy startproject:

            scrapy startproject myproject
            

              
                Copy
              
            
          

See loob uue kataloogi nimega myproject järgmise struktuuriga:

            myproject/
    scrapy.cfg          # Scrapy konfiguratsioonifail
    myproject/
        __init__.py
        items.py        # Määrab kraabitud üksuste andmestruktuuri
        middlewares.py  # Käsitleb päringute ja vastuste töötlemist
        pipelines.py    # Töötleb kraabitud üksusi
        settings.py     # Konfigureerib Scrapy seaded
        spiders/
            __init__.py
            

              
                Copy
              
            
          

Oma Esimese Scrapy Spideri Ehitamine

Loome lihtsa Scrapy spideri, et eraldada andmeid veebisaidilt. Selles näites kraabime artiklite pealkirju ja URL-e uudiste veebisaidilt.

1. Määra Oma Andmestruktuur (Items):

Failis items.py määratlege oma kraabitud üksuste andmestruktuur:

            import scrapy

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

              
                Copy
              
            
          

2. Loo Oma Spider:

Kataloogis spiders looge uus Pythoni fail (nt news_spider.py) ja määratlege oma spideri klass:

            import scrapy
from myproject.items import ArticleItem

class NewsSpider(scrapy.Spider):
    name = "news"
    allowed_domains = ["example.com"]  # Asenda oma sihtdomeeniga
    start_urls = ["https://www.example.com"]  # Asenda oma siht URL-iga

    def parse(self, response):
        for article in response.css("article"):  # Kohanda CSS selektorit vastavalt vajadusele
            item = ArticleItem()
            item['title'] = article.css("h2 a::text").get()
            item['url'] = article.css("h2 a::attr(href)").get()
            yield item
            

              
                Copy
              
            
          

Selgitus:

• name: Spideri nimi, mida kasutate selle käivitamiseks.
• allowed_domains: Domeenide loend, milles spideril on lubatud roomata.
• start_urls: URL-ide loend, millest spider roomama hakkab.
• parse(self, response): Seda meetodit kutsutakse iga allalaaditud lehe jaoks. See saab response objekti, mis sisaldab lehe HTML sisu. Kasutate CSS selektoreid (või XPath), et eraldada soovitud andmed ja luua ArticleItem eksemplare.

3. Käivita Oma Spider:

Spideri käivitamiseks kasutage oma projektikataloogis järgmist käsku:

            scrapy crawl news -o articles.json
            

              
                Copy
              
            
          

See käivitab news spideri ja salvestab eraldatud andmed JSON faili nimega articles.json.

Tavaliste Veebi Kraapimisprobleemide Käsitlemine

Veebi kraapimine ei ole alati lihtne. Veebisaidid kasutavad sageli tehnikaid kraapimise vältimiseks, näiteks:

• Robots.txt: Fail, mis määrab, milliseid veebisaidi osi ei tohiks roomata. Austa alati robots.txt!
• User-Agent Tuvastamine: Veebisaidid saavad tuvastada ja blokeerida päringuid teadaolevatelt kraapimistööriistadelt User-Agent päise põhjal.
• IP Blokeerimine: Veebisaidid saavad blokeerida IP aadresse, mis teevad liiga palju päringuid lühikese aja jooksul.
• CAPTCHAd: Veebisaidid saavad kasutada CAPTCHA-sid automatiseeritud juurdepääsu vältimiseks.
• Dünaamiline Sisu: Veebisaite, mis toetuvad suuresti JavaScriptile sisu laadimiseks, võib olla keeruline kraapida traditsiooniliste meetoditega.

Siin on mõned strateegiad nende probleemide lahendamiseks:

1. Austa Robots.txt:

Kontrollige alati kraabitava veebisaidi faili robots.txt ja järgige selle reegleid. Leiate selle aadressilt /robots.txt (nt https://www.example.com/robots.txt).

2. Kasuta User-Agent Rotatsiooni:

Pöörake oma User-Agent päist, et jäljendada erinevaid veebibrausereid ja vältida kraapijana tuvastamist. Saate kasutada Scrapy UserAgentMiddleware, et hõlpsalt hallata User-Agent rotatsiooni. Kehtivate User-Agent'ide loendi leiate veebist. Näide:

            # 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

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

            

              
                Copy
              
            
          

3. Kasuta Proxy Rotatsiooni:

Kasutage proxy serverit oma IP aadressi maskeerimiseks ja IP blokeerimise vältimiseks. Saate kasutada tasuta proxyside loendit (kuigi need on sageli ebausaldusväärsed) või tellida tasulise proxy teenuse. Scrapy HttpProxyMiddleware saab kasutada proxy rotatsiooni haldamiseks. Pidage meeles, et uurite ja kasutate mainekaid proxy pakkujaid. Näide:

            # 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

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

            

              
                Copy
              
            
          

4. Rakenda Viivitus:

Vältige liiga kiiret päringute esitamist, et vältida serveri ülekoormamist ja määrade piiramise käivitamist. Kasutage Scrapy sätet DOWNLOAD_DELAY, et lisada päringute vahele viivitus. Kaaluge selle viivituse kohandamist vastavalt veebisaidi reageerimisvõimele. Näide:

            # settings.py
DOWNLOAD_DELAY = 0.25  # 250 millisekundit
            

              
                Copy
              
            
          

5. Käsitle CAPTCHA-sid:

CAPTCHAd on loodud automatiseeritud juurdepääsu vältimiseks. CAPTCHA-de programmiline lahendamine võib olla keeruline. Kaaluge CAPTCHA lahendamise teenuse (tasuline) kasutamist või inimkaasatud lahenduse rakendamist, kus inimene lahendab CAPTCHA, kui see ilmub.

6. Kasuta Splash Dünaamilise Sisu Jaoks:

Veebisaitide puhul, mis toetuvad suuresti JavaScriptile, kaaluge Splash kasutamist, mis on JavaScripti renderdusteenus. Splash võimaldab teil renderdada lehte peata brauseris ja seejärel kraapida täielikult renderdatud HTML. Scrapy'l on sisseehitatud tugi Splash'ile.

Andmete Salvestamine ja Töötlemine Üksuste Torustikega

Scrapy üksuste torustikud pakuvad võimsat mehhanismi kraabitud andmete töötlemiseks. Saate kasutada torustikke, et:

• Puhastada ja valideerida andmeid
• Teisendada andmeid
• Salvestada andmeid erinevates vormingutes ja andmebaasides

Üksuste torustiku määratlemiseks looge failis pipelines.py klass. Iga torustiku komponent peaks rakendama meetodit process_item(self, item, spider), mis saab kraabitud üksuse ja spideri, mis selle genereeris.

Siin on näide üksuste torustikust, mis salvestab andmeid SQLite andmebaasi:

            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
              
            
          

Üksuste torustiku lubamiseks peate selle lisama failis settings.py sättele ITEM_PIPELINES:

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

            

              
                Copy
              
            
          

Number 300 tähistab torustiku prioriteeti. Madalamate numbritega torustikud täidetakse esimesena.

Oma Scrapy Projektide Skaleerimine

Väga suuremahuliste kraapimisprojektide jaoks peate võib-olla levitama oma Scrapy spidereid mitmele masinale. Siin on mõned strateegiad Scrapy skaleerimiseks:

• Scrapy Cluster: Scrapy Cluster on raamistik Scrapy spiderite käitamiseks masinate klastris. See kasutab Redis sõnumite edastamiseks ja Celery ülesannete ajastamiseks.
• Scrapyd: Scrapyd on teenus Scrapy spiderite juurutamiseks ja käitamiseks. See võimaldab teil hõlpsalt juurutada spidereid serverisse ja hallata nende täitmist.
• Docker: Kasutage Dockerit oma Scrapy spiderite konteinerdamiseks, muutes nende juurutamise ja käitamise lihtsaks igal masinal, mis Dockerit toetab.
• Pilvepõhised Kraapimisteenused: Kaaluge pilvepõhise veebi kraapimisteenuse kasutamist, mis haldab teie eest infrastruktuuri ja skaleerimist. Näited hõlmavad järgmist: Apify, Zyte (endine Scrapinghub) ja Bright Data. Need pakuvad sageli hallatavaid proxysid ja CAPTCHA lahendamise teenuseid.

Eetilised Kaalutlused ja Parimad Tavad

Veebi kraapimist tuleks alati teostada eetiliselt ja vastutustundlikult. Siin on mõned parimad tavad, mida järgida:

• Austa Robots.txt: Kontrollige alati faili robots.txt ja järgige seda.
• Vältige Serverite Ülekoormamist: Rakendage viivitusi ja piirake sekundis tehtavate päringute arvu.
• Ole Läbipaistev: Tuvastage end kraapijana, lisades User-Agent päise, mis selgelt väljendab teie eesmärki.
• Hankige Luba: Kui kraabite andmeid ärilistel eesmärkidel, kaaluge veebisaidi omanikuga ühenduse võtmist loa saamiseks.
• Järgige Kasutustingimusi: Vaadake hoolikalt üle veebisaidi kasutustingimused ja veenduge, et teie kraapimistegevused on nendega kooskõlas.
• Kasutage Andmeid Vastutustundlikult: Kasutage kraabitud andmeid vastutustundlikult ja vältige autoriõiguste või intellektuaalomandi õiguste rikkumist. Olge isikuandmete kraapimisel teadlik privaatsusprobleemidest. Tagage vastavus GDPR-ile, CCPA-le ja muudele asjakohastele andmekaitsealastele eeskirjadele.

Täiustatud Scrapy Tehnikad

1. XPath Selektorite Kasutamine:

Kuigi CSS selektorid on sageli piisavad, pakub XPath võimsamaid ja paindlikumaid viise elementide navigeerimiseks ja valimiseks HTML või XML dokumendis. Näiteks:

            response.xpath('//h1/text()').get()  # Valib esimese <h1> sildi tekstisisu
            

              
                Copy
              
            
          

2. Lehekülgede Jaotuse Käsitlemine:

Paljud veebisaidid kasutavad lehekülgede jaotust sisu jagamiseks mitmeks leheks. Andmete kraapimiseks kõigilt lehtedelt peate järgima lehekülgede jaotuse linke. Siin on näide:

            def parse(self, response):
    for article in response.css("article"):  # Kohanda CSS selektorit vastavalt vajadusele
        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. Päringu Tagasikutsumiste Kasutamine:

Päringu tagasikutsumised võimaldavad teil kettida päringuid kokku ja töödelda iga päringu tulemusi eraldi tagasikutsumisfunktsioonis. See võib olla kasulik keerukate navigeerimismustritega veebisaitide kraapimiseks.

4. Scrapy Signaalide Kasutamine:

Scrapy signaalid võimaldavad teil haakuda erinevate sündmustega kraapimisprotsessis, näiteks kui spider käivitub, kui üksus kraabitakse või kui päring on lõpule viidud. Saate kasutada signaale kohandatud toimingute tegemiseks, näiteks logimise, jälgimise või veakäsitluse jaoks.

Scrapy vs. Muud Veebi Kraapimistööriistad

Kuigi Scrapy on võimas raamistik, on saadaval ka muid veebi kraapimistööriistu. Siin on Scrapy võrdlus mõnede populaarsete alternatiividega:

• Beautiful Soup: Beautiful Soup on Pythoni teek HTML ja XML sõelumiseks. Seda on lihtsam kasutada kui Scrapyt põhiliste kraapimisülesannete jaoks, kuid sellel puuduvad Scrapy täiustatud funktsioonid suuremahulise kraapimise jaoks. Beautiful Soupi kasutatakse sageli koos teegiga nagu requests.
• Selenium: Selenium on brauseri automatiseerimise tööriist, mida saab kasutada JavaScriptile suuresti toetuvate veebisaitide kraapimiseks. Selenium võib olla Scrapy'st aeglasem ja ressursimahukam, kuid see on vajalik dünaamilise sisu kraapimiseks, millele ei pääse traditsiooniliste meetoditega hõlpsalt juurde.
• Apify SDK (Node.js): Apify pakub Node.js jaoks SDK-d, mis võimaldab teil ehitada veebi kraapijaid ja automatiseerimistööriistu. See pakub sarnaseid funktsioone Scrapy'le, sealhulgas päringute järjekorda seadmine, proxy haldamine ja andmete salvestamine.

Teie projekti jaoks parim tööriist sõltub konkreetsetest nõuetest. Scrapy on suurepärane valik suuremahuliste kraapimisprojektide jaoks, mis nõuavad robustset ja paindlikku raamistikku. Beautiful Soup sobib lihtsamate kraapimisülesannete jaoks. Selenium on vajalik dünaamilise sisu kraapimiseks. Apify SDK pakub alternatiivi Node.js arendajatele.

Reaalsed Näited Scrapy Rakendustest

Scrapyt kasutatakse paljudes rakendustes, sealhulgas:

• E-kaubandus: Tootehindade jälgimine, konkurentide tegevuse jälgimine ja tooteülevaadete kogumine.
• Finants: Finantsandmete kogumine, aktsiahindade jälgimine ja uudiste meeleolu jälgimine.
• Turundus: Turu-uuringute läbiviimine, müügivihjete tuvastamine ja sotsiaalmeedia suundumuste jälgimine.
• Ajakirjandus: Lugude uurimine, andmete kogumine analüüsimiseks ja teabe faktikontroll.
• Uurimistöö: Andmete kogumine akadeemiliseks uurimistööks ja teaduslikeks uuringuteks.
• Andmeteadus: Koolitusandmestike ehitamine masinõppe mudelite jaoks.

Näiteks võib Saksamaa ettevõte kasutada Scrapyt konkurentide hindade jälgimiseks erinevatel e-kaubanduse platvormidel. Jaapani uurimisasutus võiks kasutada Scrapyt andmete kogumiseks teaduslikest publikatsioonidest meta-analüüsi jaoks. Brasiilia turundusagentuur võiks kasutada Scrapyt oma klientide sotsiaalmeedia mainimiste jälgimiseks.

Kokkuvõte

Scrapy on võimas ja mitmekülgne raamistik suuremahuliste veebi kraapimislahenduste ehitamiseks. Mõistes selle arhitektuuri, omandades selle põhikomponendid ja järgides parimaid tavasid, saate kasutada selle potentsiaali väärtuslike andmete eraldamiseks veebist. Olgu selleks turu-uuringute läbiviimine, konkurentide tegevuse jälgimine või andmerikka rakenduse ehitamine, võimaldab Scrapy teil avada veebis saadaoleva teabe rikkuse. Pidage meeles, et kraapige alati eetiliselt ja vastutustundlikult, austades veebisaidi kasutustingimusi ja andmekaitsealaseid eeskirju.

Lisateabe Ressursid

• Scrapy Dokumentatsioon: https://docs.scrapy.org/en/latest/
• Zyte (endine Scrapinghub) Blogi: https://www.zyte.com/blog/
• Real Python Õpetused: https://realpython.com/tutorials/web-scraping/
• GitHub (Scrapy näited): Otsige GitHubist "scrapy tutorial" või "scrapy example" paljude avatud lähtekoodiga projektide jaoks.