Scrapy Framework: आपके बड़े पैमाने पर वेब स्क्रैपिंग के लिए एक मार्गदर्शिका

आज की डेटा-संचालित दुनिया में, वेब से जानकारी निकालने की क्षमता अमूल्य है। चाहे आप बाजार अनुसंधान कर रहे हों, प्रतियोगी गतिविधि की निगरानी कर रहे हों, या डेटा-समृद्ध एप्लिकेशन बना रहे हों, वेब स्क्रैपिंग एक शक्तिशाली समाधान प्रदान करता है। Scrapy, एक मजबूत और लचीला पायथन फ्रेमवर्क, बड़े पैमाने पर वेब स्क्रैपिंग समाधान बनाने के लिए एक अग्रणी उपकरण के रूप में खड़ा है। यह व्यापक मार्गदर्शिका Scrapy की सुविधाओं, लाभों और सर्वोत्तम प्रथाओं का पता लगाएगी, जिससे आप अपनी डेटा निष्कर्षण आवश्यकताओं के लिए इसकी क्षमता का उपयोग कर सकेंगे।

Scrapy क्या है?

Scrapy पायथन में लिखा गया एक ओपन-सोर्स वेब क्रॉलिंग फ्रेमवर्क है। इसे वेब स्क्रैपिंग की जटिलताओं को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो वेबसाइटों से डेटा निकालने का एक संरचित और कुशल तरीका प्रदान करता है। सरल स्क्रिप्टों के विपरीत जो वेबसाइट में बदलाव के कारण आसानी से टूट सकती हैं, Scrapy एक मजबूत आर्किटेक्चर प्रदान करता है जो विकसित हो रही वेब संरचनाओं के अनुकूल हो सकता है और सामान्य स्क्रैपिंग चुनौतियों का समाधान कर सकता है।

बड़े पैमाने पर स्क्रैपिंग के लिए Scrapy क्यों चुनें?

Scrapy कई लाभ प्रदान करता है जो इसे बड़े पैमाने पर वेब स्क्रैपिंग परियोजनाओं के लिए आदर्श बनाते हैं:

• अсинक्रोनस आर्किटेक्चर: Scrapy का अсинक्रोनस आर्किटेक्चर इसे एक साथ कई अनुरोधों को संभालने की अनुमति देता है, जिससे स्क्रैपिंग की गति और दक्षता में काफी सुधार होता है। यह उन पृष्ठों की बड़ी संख्या से निपटने पर महत्वपूर्ण है जिन्हें स्क्रैप करना है।
• मिडिलवेयर समर्थन: Scrapy एक लचीला मिडिलवेयर सिस्टम प्रदान करता है जो आपको स्क्रैपिंग प्रक्रिया को अनुकूलित करने की अनुमति देता है। आप उपयोगकर्ता-एजेंट रोटेशन, प्रॉक्सी प्रबंधन, अनुरोध पुनः प्रयास और HTTP कैशिंग जैसे कार्यों को संभालने के लिए मिडिलवेयर जोड़ सकते हैं।
• डेटा पाइपलाइन प्रोसेसिंग: Scrapy की डेटा पाइपलाइन आपको स्क्रैप किए गए डेटा को एक संरचित तरीके से संसाधित करने की अनुमति देती है। आप डेटा को विभिन्न स्वरूपों और डेटाबेस में साफ, मान्य, रूपांतरित और संग्रहीत करने के लिए पाइपलाइन को परिभाषित कर सकते हैं।
• XPath और CSS चयनकर्ताओं के लिए अंतर्निहित समर्थन: Scrapy XPath और CSS चयनकर्ताओं के लिए अंतर्निहित समर्थन प्रदान करता है, जिससे HTML और XML दस्तावेज़ों से डेटा निकालना आसान हो जाता है।
• विस्तारशीलता: Scrapy अत्यधिक विस्तार योग्य है, जो आपको कस्टम घटकों और एक्सटेंशन के साथ अपनी कार्यक्षमता को अनुकूलित और विस्तारित करने की अनुमति देता है।
• समुदाय समर्थन: Scrapy में एक बड़ा और सक्रिय समुदाय है, जो डेवलपर्स के लिए पर्याप्त संसाधन, ट्यूटोरियल और समर्थन प्रदान करता है।

Scrapy आर्किटेक्चर: कोर कंपोनेंट्स को समझना

Scrapy का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए, इसके मूल घटकों और वे कैसे इंटरैक्ट करते हैं, यह समझना आवश्यक है:

• स्पाइडर: स्पाइडर एक Scrapy प्रोजेक्ट का दिल हैं। वे परिभाषित करते हैं कि किसी वेबसाइट को कैसे क्रॉल करना है, किन यूआरएल का पालन करना है, और पृष्ठों से डेटा कैसे निकालना है। एक स्पाइडर अनिवार्य रूप से एक पायथन क्लास है जो स्क्रैपिंग लॉजिक को परिभाषित करता है।
• Scrapy इंजन: Scrapy इंजन फ्रेमवर्क का मूल है। यह अन्य सभी घटकों के बीच डेटा के प्रवाह का प्रबंधन करता है।
• शेड्यूलर: शेड्यूलर इंजन से अनुरोध प्राप्त करता है और प्राथमिकता और अन्य कारकों के आधार पर यह तय करता है कि अगले कौन से अनुरोधों को संसाधित किया जाए।
• डाउनलोडर: डाउनलोडर इंटरनेट से वेब पृष्ठों को लाने के लिए जिम्मेदार है। यह एक साथ कई पृष्ठों को कुशलतापूर्वक डाउनलोड करने के लिए अсинक्रोनस अनुरोधों का उपयोग करता है।
• स्पाइडर: (हाँ, स्पष्टता के लिए फिर से उल्लेख किया गया है) स्पाइडर डाउनलोड किए गए पृष्ठों को संसाधित करते हैं और डेटा निकालते हैं। फिर वे या तो निकाले गए डेटा आइटम या क्रॉल किए जाने वाले नए अनुरोध उत्पन्न करते हैं।
• आइटम पाइपलाइन: आइटम पाइपलाइन निकाले गए डेटा आइटम को संसाधित करता है। इसका उपयोग डेटा को साफ, मान्य, रूपांतरित और संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है।
• डाउनलोडर मिडिलवेयर: डाउनलोडर मिडिलवेयर ऐसे घटक हैं जो इंजन और डाउनलोडर के बीच बैठते हैं। उनका उपयोग सर्वर को भेजे जाने से पहले अनुरोधों को संशोधित करने और स्पाइडर को भेजे जाने से पहले प्रतिक्रियाओं को संसाधित करने के लिए किया जा सकता है।
• स्पाइडर मिडिलवेयर: स्पाइडर मिडिलवेयर ऐसे घटक हैं जो इंजन और स्पाइडर के बीच बैठते हैं। उनका उपयोग स्पाइडर द्वारा उत्पन्न अनुरोधों को संशोधित करने और स्पाइडर द्वारा प्राप्त प्रतिक्रियाओं को संसाधित करने के लिए किया जा सकता है।

अपने Scrapy वातावरण को स्थापित करना

Scrapy का उपयोग शुरू करने से पहले, आपको अपना विकास वातावरण स्थापित करने की आवश्यकता है। यहाँ बताया गया है कि कैसे:

1. पायथन स्थापित करें:

Scrapy को पायथन 3.7 या उच्चतर की आवश्यकता है। आप आधिकारिक पायथन वेबसाइट से पायथन डाउनलोड कर सकते हैं: https://www.python.org/downloads/

2. Scrapy स्थापित करें:

आप पायथन पैकेज इंस्टॉलर, pip का उपयोग करके Scrapy स्थापित कर सकते हैं:

            pip install scrapy
            

              
                Copy
              
            
          

3. एक Scrapy प्रोजेक्ट बनाएं:

एक नया Scrapy प्रोजेक्ट बनाने के लिए, scrapy startproject कमांड का उपयोग करें:

            scrapy startproject myproject
            

              
                Copy
              
            
          

यह निम्न संरचना के साथ myproject नामक एक नई निर्देशिका बनाएगा:

            myproject/
    scrapy.cfg          # Scrapy configuration file
    myproject/
        __init__.py
        items.py        # Defines the data structure for scraped items
        middlewares.py  # Handles request and response processing
        pipelines.py    # Processes scraped items
        settings.py     # Configures Scrapy settings
        spiders/
            __init__.py
            

              
                Copy
              
            
          

अपनी पहली Scrapy स्पाइडर बनाना

आइए एक वेबसाइट से डेटा निकालने के लिए एक सरल Scrapy स्पाइडर बनाते हैं। इस उदाहरण के लिए, हम एक समाचार वेबसाइट से लेखों के शीर्षकों और यूआरएल को स्क्रैप करेंगे।

1. अपना डेटा स्ट्रक्चर (आइटम) को परिभाषित करें:

items.py में, अपने स्क्रैप किए गए आइटम के लिए डेटा स्ट्रक्चर को परिभाषित करें:

            import scrapy

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

              
                Copy
              
            
          

2. अपना स्पाइडर बनाएं:

spiders निर्देशिका में, एक नई पायथन फ़ाइल (उदाहरण के लिए, news_spider.py) बनाएं और अपनी स्पाइडर क्लास को परिभाषित करें:

            import scrapy
from myproject.items import ArticleItem

class NewsSpider(scrapy.Spider):
    name = "news"
    allowed_domains = ["example.com"]  # Replace with your target domain
    start_urls = ["https://www.example.com"]  # Replace with your target URL

    def parse(self, response):
        for article in response.css("article"):  # Adjust the CSS selector as needed
            item = ArticleItem()
            item['title'] = article.css("h2 a::text").get()
            item['url'] = article.css("h2 a::attr(href)").get()
            yield item
            

              
                Copy
              
            
          

स्पष्टीकरण:

• name: स्पाइडर का नाम, जिसका उपयोग आप इसे चलाने के लिए करेंगे।
• allowed_domains: डोमेन की एक सूची जिसे स्पाइडर क्रॉल करने की अनुमति है।
• start_urls: यूआरएल की एक सूची जिससे स्पाइडर क्रॉल करना शुरू करेगा।
• parse(self, response): यह विधि प्रत्येक डाउनलोड किए गए पृष्ठ के लिए कहा जाता है। यह response ऑब्जेक्ट प्राप्त करता है, जिसमें पृष्ठ की HTML सामग्री होती है। आप वांछित डेटा निकालने और ArticleItem उदाहरण बनाने के लिए CSS चयनकर्ताओं (या XPath) का उपयोग करते हैं।

3. अपना स्पाइडर चलाएँ:

अपने स्पाइडर को चलाने के लिए, अपनी प्रोजेक्ट निर्देशिका में निम्न कमांड का उपयोग करें:

            scrapy crawl news -o articles.json
            

              
                Copy
              
            
          

यह news स्पाइडर चलाएगा और निकाले गए डेटा को articles.json नामक एक JSON फ़ाइल में सहेज देगा।

सामान्य वेब स्क्रैपिंग चुनौतियों का समाधान

वेब स्क्रैपिंग हमेशा सीधा नहीं होता है। वेबसाइटें अक्सर स्क्रैपिंग को रोकने के लिए तकनीकों का उपयोग करती हैं, जैसे:

• Robots.txt: एक फ़ाइल जो निर्दिष्ट करती है कि वेबसाइट के किन हिस्सों को क्रॉल नहीं किया जाना चाहिए। हमेशा robots.txt का सम्मान करें!
• उपयोगकर्ता-एजेंट का पता लगाना: वेबसाइटें उपयोगकर्ता-एजेंट हेडर के आधार पर ज्ञात स्क्रैपिंग टूल से आने वाले अनुरोधों की पहचान और उन्हें ब्लॉक कर सकती हैं।
• आईपी ​​ब्लॉकिंग: वेबसाइटें आईपी ​​पतों को ब्लॉक कर सकती हैं जो थोड़े समय में बहुत अधिक अनुरोध करते हैं।
• CAPTCHAs: वेबसाइटें स्वचालित पहुंच को रोकने के लिए CAPTCHAs का उपयोग कर सकती हैं।
• डायनेमिक सामग्री: वे वेबसाइटें जो सामग्री लोड करने के लिए भारी रूप से जावास्क्रिप्ट पर निर्भर करती हैं, पारंपरिक तरीकों से स्क्रैप करना मुश्किल हो सकता है।

इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए यहां कुछ रणनीतियाँ दी गई हैं:

1. Robots.txt का सम्मान करें:

हमेशा उस वेबसाइट की robots.txt फ़ाइल की जाँच करें जिसे आप स्क्रैप कर रहे हैं और उसके नियमों का पालन करें। आप इसे /robots.txt पर पा सकते हैं (उदाहरण के लिए, https://www.example.com/robots.txt)।

2. उपयोगकर्ता-एजेंट रोटेशन का उपयोग करें:

विभिन्न वेब ब्राउज़र की नकल करने और स्क्रैपर के रूप में पहचाने जाने से बचने के लिए अपने उपयोगकर्ता-एजेंट हेडर को घुमाएँ। आप उपयोगकर्ता-एजेंट रोटेशन को आसानी से प्रबंधित करने के लिए Scrapy के UserAgentMiddleware का उपयोग कर सकते हैं। मान्य उपयोगकर्ता-एजेंटों की एक सूची ऑनलाइन मिल सकती है। उदाहरण:

            # 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

# Enable the middleware in settings.py
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.RotateUserAgentMiddleware': 400,
}
            

              
                Copy
              
            
          

3. प्रॉक्सी रोटेशन का उपयोग करें:

अपने आईपी ​​पते को छिपाने और आईपी ​​ब्लॉकिंग से बचने के लिए प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग करें। आप मुफ्त प्रॉक्सी की सूची का उपयोग कर सकते हैं (हालांकि ये अक्सर अविश्वसनीय होते हैं) या एक सशुल्क प्रॉक्सी सेवा की सदस्यता ले सकते हैं। Scrapy के HttpProxyMiddleware का उपयोग प्रॉक्सी रोटेशन को प्रबंधित करने के लिए किया जा सकता है। प्रॉक्सी प्रदाताओं की अच्छी तरह से जांच करना और उपयोग करना याद रखें। उदाहरण:

            # 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

# Enable the middleware in settings.py
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.ProxyMiddleware': 750,
}
            

              
                Copy
              
            
          

4. देरी लागू करें:

सर्वर को ओवरलोड करने और दर सीमित करने से बचने के लिए बहुत तेज़ी से अनुरोध करने से बचें। अनुरोधों के बीच देरी जोड़ने के लिए Scrapy की DOWNLOAD_DELAY सेटिंग का उपयोग करें। वेबसाइट की प्रतिक्रियाशीलता के आधार पर इस देरी को समायोजित करने पर विचार करें। उदाहरण:

            # settings.py
DOWNLOAD_DELAY = 0.25  # 250 milliseconds
            

              
                Copy
              
            
          

5. CAPTCHAs को संभालें:

CAPTCHAs को स्वचालित पहुँच को रोकने के लिए डिज़ाइन किया गया है। CAPTCHAs को प्रोग्रामेटिक रूप से हल करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। CAPTCHA सॉल्विंग सेवा (सशुल्क) का उपयोग करने या मानव-इन-द-लूप समाधान लागू करने पर विचार करें जहाँ CAPTCHA दिखाई देने पर एक मानव उसे हल करता है।

6. डायनेमिक कंटेंट के लिए स्प्लाश का उपयोग करें:

उन वेबसाइटों के लिए जो जावास्क्रिप्ट पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं, एक जावास्क्रिप्ट रेंडरिंग सेवा, स्प्लाश का उपयोग करने पर विचार करें। स्प्लाश आपको हेडलेस ब्राउज़र में पृष्ठ को रेंडर करने और फिर पूरी तरह से प्रस्तुत HTML को स्क्रैप करने की अनुमति देता है। Scrapy में स्प्लाश के लिए अंतर्निहित समर्थन है।

आइटम पाइपलाइन के साथ डेटा संग्रहण और प्रसंस्करण

Scrapy की आइटम पाइपलाइन स्क्रैप किए गए डेटा को संसाधित करने के लिए एक शक्तिशाली तंत्र प्रदान करती हैं। आप पाइपलाइन का उपयोग कर सकते हैं:

• डेटा को साफ और मान्य करें
• डेटा को रूपांतरित करें
• विभिन्न स्वरूपों और डेटाबेस में डेटा संग्रहीत करें

एक आइटम पाइपलाइन को परिभाषित करने के लिए, pipelines.py में एक क्लास बनाएं। प्रत्येक पाइपलाइन घटक को process_item(self, item, spider) विधि को लागू करना चाहिए, जो स्क्रैप किए गए आइटम और उस स्पाइडर को प्राप्त करता है जिसने इसे उत्पन्न किया।

यहां एक आइटम पाइपलाइन का एक उदाहरण दिया गया है जो SQLite डेटाबेस में डेटा संग्रहीत करता है:

            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
              
            
          

आइटम पाइपलाइन को सक्षम करने के लिए, आपको इसे settings.py में ITEM_PIPELINES सेटिंग में जोड़ना होगा:

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

              
                Copy
              
            
          

संख्या 300 पाइपलाइन की प्राथमिकता का प्रतिनिधित्व करती है। कम संख्या वाली पाइपलाइन पहले निष्पादित की जाती हैं।

अपने Scrapy प्रोजेक्ट्स को स्केल करना

बहुत बड़े पैमाने पर स्क्रैपिंग प्रोजेक्ट्स के लिए, आपको अपने Scrapy स्पाइडर को कई मशीनों में वितरित करने की आवश्यकता हो सकती है। Scrapy को स्केल करने के लिए यहां कुछ रणनीतियाँ दी गई हैं:

• Scrapy क्लस्टर: Scrapy क्लस्टर मशीनों के एक क्लस्टर पर Scrapy स्पाइडर चलाने के लिए एक फ्रेमवर्क है। यह संदेश पासिंग के लिए रेडिस और टास्क शेड्यूलिंग के लिए सेलेरी का उपयोग करता है।
• Scrapyd: Scrapyd Scrapy स्पाइडर को तैनात करने और चलाने के लिए एक सेवा है। यह आपको स्पाइडर को सर्वर पर आसानी से तैनात करने और उनके निष्पादन का प्रबंधन करने की अनुमति देता है।
• डॉकर: अपने Scrapy स्पाइडर को कंटेनराइज़ करने के लिए डॉकर का उपयोग करें, जिससे उन्हें डॉकर का समर्थन करने वाली किसी भी मशीन पर तैनात करना और चलाना आसान हो जाता है।
• क्लाउड-आधारित स्क्रैपिंग सेवाएं: एक क्लाउड-आधारित वेब स्क्रैपिंग सेवा का उपयोग करने पर विचार करें जो आपके लिए बुनियादी ढांचे और स्केलिंग को संभालती है। उदाहरणों में शामिल हैं: Apify, Zyte (पूर्व में Scrapinghub), और Bright Data। ये अक्सर प्रबंधित प्रॉक्सी और CAPTCHA सॉल्विंग सेवाएं प्रदान करते हैं।

नैतिक विचार और सर्वोत्तम प्रथाएं

वेब स्क्रैपिंग हमेशा नैतिक और जिम्मेदारी से किया जाना चाहिए। यहां कुछ सर्वोत्तम प्रथाएं दी गई हैं जिनका पालन करना है:

• Robots.txt का सम्मान करें: हमेशा robots.txt फ़ाइल की जाँच करें और उसका पालन करें।
• सर्वर को ओवरलोड करने से बचें: देरी लागू करें और प्रति सेकंड आपके द्वारा किए जाने वाले अनुरोधों की संख्या को सीमित करें।
• पारदर्शी रहें: एक उपयोगकर्ता-एजेंट हेडर शामिल करके अपने आप को एक स्क्रैपर के रूप में पहचानें जो स्पष्ट रूप से आपके उद्देश्य को बताता है।
• अनुमति प्राप्त करें: यदि आप व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए डेटा स्क्रैप कर रहे हैं, तो वेबसाइट के स्वामी से अनुमति प्राप्त करने पर विचार करें।
• सेवा की शर्तों का अनुपालन करें: वेबसाइट की सेवा की शर्तों की सावधानीपूर्वक समीक्षा करें और सुनिश्चित करें कि आपकी स्क्रैपिंग गतिविधियाँ उनका अनुपालन करती हैं।
• डेटा का जिम्मेदारी से उपयोग करें: स्क्रैप किए गए डेटा का जिम्मेदारी से उपयोग करें और किसी भी कॉपीराइट या बौद्धिक संपदा अधिकारों का उल्लंघन करने से बचें। व्यक्तिगत डेटा को स्क्रैप करते समय गोपनीयता संबंधी चिंताओं के बारे में सचेत रहें। सुनिश्चित करें कि GDPR, CCPA और अन्य प्रासंगिक डेटा गोपनीयता नियमों का अनुपालन हो।

उन्नत Scrapy तकनीकें

1. XPath चयनकर्ताओं का उपयोग करना:

जबकि CSS चयनकर्ता अक्सर पर्याप्त होते हैं, XPath HTML या XML दस्तावेज़ में तत्वों को नेविगेट और चयन करने के अधिक शक्तिशाली और लचीले तरीके प्रदान करता है। उदाहरण के लिए:

            response.xpath('//h1/text()').get()  # Selects the text content of the first <h1> tag
            

              
                Copy
              
            
          

2. पेजिंग को संभालना:

कई वेबसाइटें सामग्री को कई पृष्ठों में विभाजित करने के लिए पेजिंग का उपयोग करती हैं। सभी पृष्ठों से डेटा को स्क्रैप करने के लिए, आपको पेजिंग लिंक का पालन करने की आवश्यकता है। यहां एक उदाहरण दिया गया है:

            def parse(self, response):
    for article in response.css("article"):  # Adjust the CSS selector as needed
        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. अनुरोध कॉलबैक का उपयोग करना:

अनुरोध कॉलबैक आपको अनुरोधों को एक साथ जंजीर करने और प्रत्येक अनुरोध के परिणामों को एक अलग कॉलबैक फ़ंक्शन में संसाधित करने की अनुमति देते हैं। यह जटिल नेविगेशन पैटर्न वाली वेबसाइटों को स्क्रैप करने के लिए उपयोगी हो सकता है।

4. Scrapy संकेतों का उपयोग करना:

Scrapy संकेत आपको स्क्रैपिंग प्रक्रिया में विभिन्न घटनाओं में शामिल होने की अनुमति देते हैं, जैसे कि स्पाइडर शुरू होने पर, एक आइटम स्क्रैप होने पर, या अनुरोध पूरा होने पर। आप कस्टम क्रियाएं करने के लिए संकेतों का उपयोग कर सकते हैं, जैसे लॉगिंग, निगरानी, ​​या त्रुटि प्रबंधन।

Scrapy बनाम अन्य वेब स्क्रैपिंग टूल

जबकि Scrapy एक शक्तिशाली फ्रेमवर्क है, अन्य वेब स्क्रैपिंग टूल भी उपलब्ध हैं। यहाँ कुछ लोकप्रिय विकल्पों के साथ Scrapy की तुलना दी गई है:

• ब्यूटीफुल सूप: ब्यूटीफुल सूप HTML और XML को पार्स करने के लिए एक पायथन लाइब्रेरी है। यह बुनियादी स्क्रैपिंग कार्यों के लिए Scrapy की तुलना में उपयोग करने में सरल है, लेकिन इसमें बड़े पैमाने पर स्क्रैपिंग को संभालने के लिए Scrapy की उन्नत सुविधाओं का अभाव है। ब्यूटीफुल सूप का उपयोग अक्सर requests जैसे लाइब्रेरी के संयोजन में किया जाता है।
• सेलेनियम: सेलेनियम एक ब्राउज़र ऑटोमेशन टूल है जिसका उपयोग उन वेबसाइटों को स्क्रैप करने के लिए किया जा सकता है जो भारी रूप से जावास्क्रिप्ट पर निर्भर करती हैं। सेलेनियम Scrapy की तुलना में धीमा और अधिक संसाधन-गहन हो सकता है, लेकिन उन डायनेमिक सामग्री को स्क्रैप करने के लिए आवश्यक है जिसे पारंपरिक तरीकों से आसानी से एक्सेस नहीं किया जा सकता है।
• Apify SDK (Node.js): Apify Node.js के लिए एक SDK प्रदान करता है जो आपको वेब स्क्रैपर और स्वचालन टूल बनाने की अनुमति देता है। यह Scrapy के समान सुविधाएँ प्रदान करता है, जिसमें अनुरोध कतार, प्रॉक्सी प्रबंधन और डेटा संग्रहण शामिल हैं।

आपकी परियोजना के लिए सबसे अच्छा टूल विशिष्ट आवश्यकताओं पर निर्भर करता है। Scrapy बड़े पैमाने पर स्क्रैपिंग परियोजनाओं के लिए एक बढ़िया विकल्प है जिसके लिए एक मजबूत और लचीले फ्रेमवर्क की आवश्यकता होती है। सरल स्क्रैपिंग कार्यों के लिए ब्यूटीफुल सूप उपयुक्त है। सेलेनियम डायनेमिक सामग्री को स्क्रैप करने के लिए आवश्यक है। Apify SDK Node.js डेवलपर्स के लिए एक विकल्प प्रदान करता है।

Scrapy अनुप्रयोगों के वास्तविक दुनिया के उदाहरण

Scrapy का उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जाता है, जिनमें शामिल हैं:

• ई-कॉमर्स: उत्पाद की कीमतों की निगरानी करना, प्रतियोगी गतिविधि को ट्रैक करना, और उत्पाद समीक्षा एकत्र करना।
• वित्त: वित्तीय डेटा एकत्र करना, शेयर की कीमतों को ट्रैक करना, और समाचार भावना की निगरानी करना।
• विपणन: बाजार अनुसंधान करना, लीड की पहचान करना और सोशल मीडिया रुझानों की निगरानी करना।
• पत्रकारिता: कहानियों की जांच करना, विश्लेषण के लिए डेटा एकत्र करना, और जानकारी की जाँच करना।
• अनुसंधान: अकादमिक अनुसंधान और वैज्ञानिक अध्ययनों के लिए डेटा एकत्र करना।
• डेटा विज्ञान: मशीन लर्निंग मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटासेट बनाना।

उदाहरण के लिए, जर्मनी में एक कंपनी विभिन्न ई-कॉमर्स प्लेटफार्मों पर प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण की निगरानी करने के लिए Scrapy का उपयोग कर सकती है। जापान में एक शोध संस्थान मेटा-विश्लेषण के लिए वैज्ञानिक प्रकाशनों से डेटा एकत्र करने के लिए Scrapy का उपयोग कर सकता है। ब्राजील में एक मार्केटिंग एजेंसी अपने ग्राहकों के सोशल मीडिया उल्लेखों को ट्रैक करने के लिए Scrapy का उपयोग कर सकती है।

निष्कर्ष

Scrapy बड़े पैमाने पर वेब स्क्रैपिंग समाधान बनाने के लिए एक शक्तिशाली और बहुमुखी फ्रेमवर्क है। इसके आर्किटेक्चर को समझकर, इसके मुख्य घटकों में महारत हासिल करके, और सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करके, आप वेब से मूल्यवान डेटा निकालने के लिए इसकी क्षमता का उपयोग कर सकते हैं। चाहे आप बाजार अनुसंधान कर रहे हों, प्रतियोगी गतिविधि की निगरानी कर रहे हों, या डेटा-समृद्ध एप्लिकेशन बना रहे हों, Scrapy आपको ऑनलाइन उपलब्ध जानकारी की समृद्धि को अनलॉक करने का अधिकार देता है। हमेशा नैतिक और जिम्मेदारी से स्क्रैप करना याद रखें, वेबसाइट सेवा की शर्तों और डेटा गोपनीयता नियमों का सम्मान करते हुए।

आगे सीखने के संसाधन

• Scrapy दस्तावेज़: https://docs.scrapy.org/en/latest/
• Zyte (पूर्व में Scrapinghub) ब्लॉग: https://www.zyte.com/blog/
• रियल पायथन ट्यूटोरियल: https://realpython.com/tutorials/web-scraping/
• GitHub (Scrapy उदाहरण): कई ओपन-सोर्स परियोजनाओं के लिए "scrapy ट्यूटोरियल" या "scrapy उदाहरण" के लिए GitHub खोजें।