കാര്യക്ഷമവും വിപുലീകരിക്കാവുന്നതുമായ വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗിനായി സ്‌ക്രാപ്പിയുടെ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക. ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാനും സങ്കീർണ്ണതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ആഗോള ഡാറ്റ ആവശ്യകതകൾക്കായി ശക്തമായ സ്ക്രാപ്പിംഗ് സൊല്യൂഷനുകൾ നിർമ്മിക്കാനും പഠിക്കുക.
സ്‌ക്രാപ്പി ഫ്രെയിംവർക്ക്: വലിയ തോതിലുള്ള വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗിനുള്ള നിങ്ങളുടെ വഴികാട്ടി
ഇന്നത്തെ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത ലോകത്ത്, വെബിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കാനുള്ള കഴിവ് അമൂല്യമാണ്. നിങ്ങൾ മാർക്കറ്റ് ഗവേഷണം നടത്തുകയാണെങ്കിലും, എതിരാളികളുടെ പ്രവർത്തനം നിരീക്ഷിക്കുകയാണെങ്കിലും, അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാ സമ്പന്നമായ ഒരു ആപ്ലിക്കേഷൻ നിർമ്മിക്കുകയാണെങ്കിലും, വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് ഒരു ശക്തമായ പരിഹാരം നൽകുന്നു. പൈത്തണിൽ നിർമ്മിച്ച ശക്തവും വഴക്കമുള്ളതുമായ ഒരു ഫ്രെയിംവർക്കായ സ്‌ക്രാപ്പി, വലിയ തോതിലുള്ള വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് സൊല്യൂഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രമുഖ ഉപകരണമായി നിലകൊള്ളുന്നു. ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡ് സ്‌ക്രാപ്പിയുടെ സവിശേഷതകൾ, പ്രയോജനങ്ങൾ, മികച്ച രീതികൾ എന്നിവ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ശേഖരണ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി അതിൻ്റെ സാധ്യതകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കും.
എന്താണ് സ്‌ക്രാപ്പി?
പൈത്തണിൽ എഴുതിയ ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് വെബ് ക്രോളിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്കാണ് സ്‌ക്രാപ്പി. വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗിൻ്റെ സങ്കീർണ്ണതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി ഇത് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്, വെബ്സൈറ്റുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് ഘടനാപരവും കാര്യക്ഷമവുമായ മാർഗ്ഗം നൽകുന്നു. വെബ്സൈറ്റ് മാറ്റങ്ങൾ കാരണം എളുപ്പത്തിൽ തകരാറിലായേക്കാവുന്ന ലളിതമായ സ്ക്രിപ്റ്റുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന വെബ് ഘടനകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാനും സാധാരണ സ്ക്രാപ്പിംഗ് വെല്ലുവിളികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും കഴിയുന്ന ശക്തമായ ഒരു ആർക്കിടെക്ചർ സ്‌ക്രാപ്പി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
വലിയ തോതിലുള്ള സ്ക്രാപ്പിംഗിനായി എന്തിന് സ്‌ക്രാപ്പി തിരഞ്ഞെടുക്കണം?
വലിയ തോതിലുള്ള വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്ന നിരവധി ഗുണങ്ങൾ സ്‌ക്രാപ്പി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:
- അസിൻക്രണസ് ആർക്കിടെക്ചർ: സ്‌ക്രാപ്പിയുടെ അസിൻക്രണസ് ആർക്കിടെക്ചർ ഒരേസമയം ഒന്നിലധികം അഭ്യർത്ഥനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് സ്ക്രാപ്പിംഗിൻ്റെ വേഗതയും കാര്യക്ഷമതയും ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ധാരാളം പേജുകൾ സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യേണ്ടിവരുമ്പോൾ ഇത് നിർണായകമാണ്.
- മിഡിൽവെയർ പിന്തുണ: സ്ക്രാപ്പിംഗ് പ്രക്രിയ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ഫ്ലെക്സിബിൾ മിഡിൽവെയർ സിസ്റ്റം സ്‌ക്രാപ്പി നൽകുന്നു. യൂസർ-ഏജൻ്റ് റൊട്ടേഷൻ, പ്രോക്സി മാനേജ്മെൻ്റ്, അഭ്യർത്ഥന പുനഃപരിശോധന, എച്ച്ടിടിപി കാഷിംഗ് തുടങ്ങിയ ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് മിഡിൽവെയർ ചേർക്കാൻ കഴിയും.
- ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈൻ പ്രോസസ്സിംഗ്: സ്‌ക്രാപ്പിയുടെ ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈൻ, ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയെ ഘടനാപരമായ രീതിയിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കാനും സാധൂകരിക്കാനും രൂപാന്തരപ്പെടുത്താനും വിവിധ ഫോർമാറ്റുകളിലും ഡാറ്റാബേസുകളിലും സംഭരിക്കാനും നിങ്ങൾക്ക് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിർവചിക്കാം.
- എക്സ്പാത്ത്, സിഎസ്എസ് സെലക്ടറുകൾക്കുള്ള ഇൻ-ബിൽറ്റ് പിന്തുണ: എച്ച്ടിഎംഎൽ, എക്സ്എംഎൽ ഡോക്യുമെൻ്റുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നത് എളുപ്പമാക്കിക്കൊണ്ട്, എക്സ്പാത്ത്, സിഎസ്എസ് സെലക്ടറുകൾക്ക് സ്‌ക്രാപ്പി ഇൻ-ബിൽറ്റ് പിന്തുണ നൽകുന്നു.
- വിപുലീകരിക്കാനുള്ള കഴിവ്: സ്‌ക്രാപ്പി വളരെ വിപുലീകരിക്കാവുന്നതാണ്, ഇത് ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഘടകങ്ങളും വിപുലീകരണങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് അതിൻ്റെ പ്രവർത്തനം ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാനും വികസിപ്പിക്കാനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
- കമ്മ്യൂണിറ്റി പിന്തുണ: സ്‌ക്രാപ്പിക്ക് വലുതും സജീവവുമായ ഒരു കമ്മ്യൂണിറ്റിയുണ്ട്, ഇത് ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ധാരാളം വിഭവങ്ങളും ട്യൂട്ടോറിയലുകളും പിന്തുണയും നൽകുന്നു.
സ്‌ക്രാപ്പി ആർക്കിടെക്ചർ: പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാം
സ്‌ക്രാപ്പി ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്, അതിൻ്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങളും അവ എങ്ങനെ പരസ്പരം പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്:
- സ്പൈഡറുകൾ: സ്പൈഡറുകളാണ് ഒരു സ്‌ക്രാപ്പി പ്രോജക്റ്റിൻ്റെ ഹൃദയം. ഒരു വെബ്സൈറ്റ് എങ്ങനെ ക്രോൾ ചെയ്യണം, ഏതൊക്കെ URL-കൾ പിന്തുടരണം, പേജുകളിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യണം എന്നിവ അവ നിർവചിക്കുന്നു. സ്പൈഡർ അടിസ്ഥാനപരമായി സ്ക്രാപ്പിംഗ് ലോജിക് നിർവചിക്കുന്ന ഒരു പൈത്തൺ ക്ലാസാണ്.
- സ്‌ക്രാപ്പി എഞ്ചിൻ: സ്‌ക്രാപ്പി എഞ്ചിൻ ആണ് ഫ്രെയിംവർക്കിൻ്റെ കാതൽ. മറ്റെല്ലാ ഘടകങ്ങൾക്കുമിടയിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ ഒഴുക്ക് ഇത് നിയന്ത്രിക്കുന്നു.
- ഷെഡ്യൂളർ: ഷെഡ്യൂളർ എഞ്ചിനിൽ നിന്ന് അഭ്യർത്ഥനകൾ സ്വീകരിക്കുകയും മുൻഗണനയും മറ്റ് ഘടകങ്ങളും അടിസ്ഥാനമാക്കി അടുത്തതായി ഏതൊക്കെ അഭ്യർത്ഥനകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യണമെന്ന് തീരുമാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- ഡൗൺലോഡർ: ഇൻ്റർനെറ്റിൽ നിന്ന് വെബ് പേജുകൾ ലഭ്യമാക്കുന്നതിന് ഡൗൺലോഡർ ഉത്തരവാദിയാണ്. ഒരേസമയം ഒന്നിലധികം പേജുകൾ കാര്യക്ഷമമായി ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാൻ ഇത് അസിൻക്രണസ് അഭ്യർത്ഥനകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- സ്പൈഡറുകൾ: (അതെ, വ്യക്തതയ്ക്കായി വീണ്ടും പരാമർശിച്ചു) സ്പൈഡറുകൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത പേജുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. തുടർന്ന് അവ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്‌ത ഡാറ്റ ഇനങ്ങളോ ക്രോൾ ചെയ്യേണ്ട പുതിയ അഭ്യർത്ഥനകളോ നൽകുന്നു.
- ഐറ്റം പൈപ്പ്ലൈൻ: ഐറ്റം പൈപ്പ്ലൈൻ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്‌ത ഡാറ്റ ഇനങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കാനും സാധൂകരിക്കാനും രൂപാന്തരപ്പെടുത്താനും സംഭരിക്കാനും ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
- ഡൗൺലോഡർ മിഡിൽവെയറുകൾ: ഡൗൺലോഡർ മിഡിൽവെയറുകൾ എഞ്ചിനും ഡൗൺലോഡറിനും ഇടയിൽ സ്ഥിതിചെയ്യുന്ന ഘടകങ്ങളാണ്. സെർവറിലേക്ക് അയയ്‌ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അഭ്യർത്ഥനകൾ പരിഷ്‌ക്കരിക്കാനും സ്പൈഡറുകളിലേക്ക് അയയ്‌ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രതികരണങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും അവ ഉപയോഗിക്കാം.
- സ്പൈഡർ മിഡിൽവെയറുകൾ: സ്പൈഡർ മിഡിൽവെയറുകൾ എഞ്ചിനും സ്പൈഡറുകൾക്കും ഇടയിൽ സ്ഥിതിചെയ്യുന്ന ഘടകങ്ങളാണ്. സ്പൈഡറുകൾ സൃഷ്ടിച്ച അഭ്യർത്ഥനകൾ പരിഷ്‌ക്കരിക്കാനും സ്പൈഡറുകൾക്ക് ലഭിച്ച പ്രതികരണങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും അവ ഉപയോഗിക്കാം.
നിങ്ങളുടെ സ്‌ക്രാപ്പി എൻവയോൺമെൻ്റ് സജ്ജീകരിക്കുന്നു
നിങ്ങൾ സ്‌ക്രാപ്പി ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ്, നിങ്ങളുടെ ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് എൻവയോൺമെൻ്റ് സജ്ജീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. എങ്ങനെയെന്നാൽ:
1. പൈത്തൺ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക:
സ്‌ക്രാപ്പിക്ക് പൈത്തൺ 3.7 അല്ലെങ്കിൽ ഉയർന്ന പതിപ്പ് ആവശ്യമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് ഔദ്യോഗിക പൈത്തൺ വെബ്സൈറ്റിൽ നിന്ന് പൈത്തൺ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാം: https://www.python.org/downloads/
2. സ്‌ക്രാപ്പി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക:
പൈത്തൺ പാക്കേജ് ഇൻസ്റ്റാളറായ pip ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് സ്‌ക്രാപ്പി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം:
pip install scrapy
3. ഒരു സ്‌ക്രാപ്പി പ്രോജക്റ്റ് സൃഷ്‌ടിക്കുക:
ഒരു പുതിയ സ്‌ക്രാപ്പി പ്രോജക്റ്റ് സൃഷ്‌ടിക്കാൻ, scrapy startproject കമാൻഡ് ഉപയോഗിക്കുക:
scrapy startproject myproject
ഇത് ഇനിപ്പറയുന്ന ഘടനയോടുകൂടിയ myproject എന്ന് പേരുള്ള ഒരു പുതിയ ഡയറക്ടറി സൃഷ്ടിക്കും:
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
നിങ്ങളുടെ ആദ്യത്തെ സ്‌ക്രാപ്പി സ്പൈഡർ നിർമ്മിക്കുന്നു
ഒരു വെബ്സൈറ്റിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാൻ നമുക്ക് ഒരു ലളിതമായ സ്‌ക്രാപ്പി സ്പൈഡർ ഉണ്ടാക്കാം. ഈ ഉദാഹരണത്തിനായി, ഒരു വാർത്താ വെബ്സൈറ്റിൽ നിന്ന് ലേഖനങ്ങളുടെ തലക്കെട്ടുകളും URL-കളും ഞങ്ങൾ സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യും.
1. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ഘടന നിർവചിക്കുക (Items):
items.py എന്ന ഫയലിൽ, നിങ്ങൾ സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്ത ഇനങ്ങൾക്കായുള്ള ഡാറ്റാ ഘടന നിർവചിക്കുക:
import scrapy
class ArticleItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
url = scrapy.Field()
2. നിങ്ങളുടെ സ്പൈഡർ സൃഷ്‌ടിക്കുക:
spiders ഡയറക്ടറിയിൽ, ഒരു പുതിയ പൈത്തൺ ഫയൽ (ഉദാ. news_spider.py) ഉണ്ടാക്കി നിങ്ങളുടെ സ്പൈഡർ ക്ലാസ് നിർവചിക്കുക:
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
വിശദീകരണം:
name: സ്പൈഡറിൻ്റെ പേര്, ഇത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കും.allowed_domains: സ്പൈഡറിന് ക്രോൾ ചെയ്യാൻ അനുവാദമുള്ള ഡൊമെയ്‌നുകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ്.start_urls: സ്പൈഡർ ക്രോളിംഗ് ആരംഭിക്കുന്ന URL-കളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ്.parse(self, response): ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത ഓരോ പേജിനും ഈ മെത്തേഡ് വിളിക്കപ്പെടുന്നു. ഇതിന്responseഒബ്ജക്റ്റ് ലഭിക്കുന്നു, അതിൽ പേജിൻ്റെ HTML ഉള്ളടക്കം അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ആവശ്യമുള്ള ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാനുംArticleItemഇൻസ്റ്റൻസുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കാനും നിങ്ങൾ CSS സെലക്ടറുകൾ (അല്ലെങ്കിൽ XPath) ഉപയോഗിക്കുന്നു.
3. നിങ്ങളുടെ സ്പൈഡർ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക:
നിങ്ങളുടെ സ്പൈഡർ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റ് ഡയറക്ടറിയിൽ ഇനിപ്പറയുന്ന കമാൻഡ് ഉപയോഗിക്കുക:
scrapy crawl news -o articles.json
ഇത് news സ്പൈഡർ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയും എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്‌ത ഡാറ്റ articles.json എന്ന JSON ഫയലിലേക്ക് സംരക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യും.
വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗിലെ സാധാരണ വെല്ലുവിളികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ
വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് എല്ലായ്പ്പോഴും അത്ര ലളിതമല്ല. വെബ്സൈറ്റുകൾ പലപ്പോഴും സ്ക്രാപ്പിംഗ് തടയാൻ താഴെ പറയുന്ന പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു:
- Robots.txt: ഒരു വെബ്സൈറ്റിൻ്റെ ഏതൊക്കെ ഭാഗങ്ങൾ ക്രോൾ ചെയ്യരുത് എന്ന് വ്യക്തമാക്കുന്ന ഒരു ഫയൽ. എപ്പോഴും robots.txt-നെ ബഹുമാനിക്കുക!
- യൂസർ-ഏജൻ്റ് കണ്ടെത്തൽ: യൂസർ-ഏജൻ്റ് ഹെഡറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അറിയപ്പെടുന്ന സ്ക്രാപ്പിംഗ് ടൂളുകളിൽ നിന്നുള്ള അഭ്യർത്ഥനകളെ വെബ്സൈറ്റുകൾക്ക് തിരിച്ചറിയാനും തടയാനും കഴിയും.
- IP തടയൽ: കുറഞ്ഞ സമയത്തിനുള്ളിൽ വളരെയധികം അഭ്യർത്ഥനകൾ നടത്തുന്ന IP വിലാസങ്ങളെ വെബ്സൈറ്റുകൾക്ക് തടയാൻ കഴിയും.
- ക്യാപ്ച്ചകൾ (CAPTCHAs): ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആക്സസ് തടയാൻ വെബ്സൈറ്റുകൾക്ക് ക്യാപ്ച്ചകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.
- ഡൈനാമിക് ഉള്ളടക്കം: ഉള്ളടക്കം ലോഡ് ചെയ്യാൻ ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിനെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്ന വെബ്സൈറ്റുകൾ പരമ്പരാഗത രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യാൻ പ്രയാസമാണ്.
ഈ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാനുള്ള ചില തന്ത്രങ്ങൾ ഇതാ:
1. Robots.txt-നെ ബഹുമാനിക്കുക:
നിങ്ങൾ സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യുന്ന വെബ്സൈറ്റിൻ്റെ robots.txt ഫയൽ എപ്പോഴും പരിശോധിക്കുകയും അതിലെ നിയമങ്ങൾ പാലിക്കുകയും ചെയ്യുക. നിങ്ങൾക്ക് ഇത് /robots.txt എന്നതിൽ കണ്ടെത്താനാകും (ഉദാ. https://www.example.com/robots.txt).
2. യൂസർ-ഏജൻ്റ് റൊട്ടേഷൻ ഉപയോഗിക്കുക:
വിവിധ വെബ് ബ്രൗസറുകളെ അനുകരിക്കാനും സ്ക്രാപ്പറായി തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്നത് ഒഴിവാക്കാനും നിങ്ങളുടെ യൂസർ-ഏജൻ്റ് ഹെഡർ മാറ്റുക. യൂസർ-ഏജൻ്റ് റൊട്ടേഷൻ എളുപ്പത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് സ്‌ക്രാപ്പിയുടെ UserAgentMiddleware ഉപയോഗിക്കാം. സാധുവായ യൂസർ-ഏജൻ്റുകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ഓൺലൈനിൽ കാണാം. ഉദാഹരണം:
# 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,
}
3. പ്രോക്സി റൊട്ടേഷൻ ഉപയോഗിക്കുക:
നിങ്ങളുടെ IP വിലാസം മറയ്ക്കാനും IP തടയൽ ഒഴിവാക്കാനും ഒരു പ്രോക്സി സെർവർ ഉപയോഗിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് സൗജന്യ പ്രോക്സികളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കാം (ഇവ പലപ്പോഴും വിശ്വസനീയമല്ലാത്തവയാണ്) അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പണമടച്ചുള്ള പ്രോക്സി സേവനത്തിലേക്ക് സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യാം. പ്രോക്സി റൊട്ടേഷൻ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സ്‌ക്രാപ്പിയുടെ HttpProxyMiddleware ഉപയോഗിക്കാം. പ്രശസ്തമായ പ്രോക്സി ദാതാക്കളെക്കുറിച്ച് ഗവേഷണം നടത്തി ഉപയോഗിക്കാൻ ഓർക്കുക. ഉദാഹരണം:
# 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,
}
4. കാലതാമസം നടപ്പിലാക്കുക:
സെർവറിന് അമിതഭാരം നൽകാതിരിക്കാനും റേറ്റ് ലിമിറ്റിംഗ് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നത് തടയാനും വളരെ വേഗത്തിൽ അഭ്യർത്ഥനകൾ നടത്തുന്നത് ഒഴിവാക്കുക. അഭ്യർത്ഥനകൾക്കിടയിൽ ഒരു കാലതാമസം ചേർക്കാൻ സ്‌ക്രാപ്പിയുടെ DOWNLOAD_DELAY ക്രമീകരണം ഉപയോഗിക്കുക. വെബ്സൈറ്റിൻ്റെ പ്രതികരണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഈ കാലതാമസം ക്രമീകരിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക. ഉദാഹരണം:
# settings.py
DOWNLOAD_DELAY = 0.25 # 250 milliseconds
5. ക്യാപ്ച്ചകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക:
ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആക്സസ് തടയുന്നതിനാണ് ക്യാപ്ച്ചകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. പ്രോഗ്രമാറ്റിക്കായി ക്യാപ്ച്ചകൾ പരിഹരിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ്. ഒരു ക്യാപ്ച്ച പരിഹരിക്കുന്ന സേവനം (പണമടച്ചത്) ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ ഒരു മനുഷ്യൻ ക്യാപ്ച്ച പ്രത്യക്ഷപ്പെടുമ്പോൾ അത് പരിഹരിക്കുന്ന ഒരു ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് സൊല്യൂഷൻ നടപ്പിലാക്കുക.
6. ഡൈനാമിക് ഉള്ളടക്കത്തിനായി സ്പ്ലാഷ് ഉപയോഗിക്കുക:
ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിനെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്ന വെബ്സൈറ്റുകൾക്കായി, ഒരു ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് റെൻഡറിംഗ് സേവനമായ സ്പ്ലാഷ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക. ഒരു ഹെഡ്ലെസ്സ് ബ്രൗസറിൽ പേജ് റെൻഡർ ചെയ്യാനും തുടർന്ന് പൂർണ്ണമായി റെൻഡർ ചെയ്ത HTML സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യാനും സ്പ്ലാഷ് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. സ്പ്ലാഷിന് സ്‌ക്രാപ്പിയിൽ ഇൻ-ബിൽറ്റ് പിന്തുണയുണ്ട്.
ഐറ്റം പൈപ്പ്ലൈനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ സംഭരണവും പ്രോസസ്സിംഗും
സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്ത ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് സ്‌ക്രാപ്പിയുടെ ഐറ്റം പൈപ്പ്ലൈനുകൾ ശക്തമായ ഒരു സംവിധാനം നൽകുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ ഉപയോഗിക്കാം:
- ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കാനും സാധൂകരിക്കാനും
- ഡാറ്റ രൂപാന്തരപ്പെടുത്താൻ
- വിവിധ ഫോർമാറ്റുകളിലും ഡാറ്റാബേസുകളിലും ഡാറ്റ സംഭരിക്കാൻ
ഒരു ഐറ്റം പൈപ്പ്ലൈൻ നിർവചിക്കുന്നതിന്, pipelines.py-ൽ ഒരു ക്ലാസ് സൃഷ്‌ടിക്കുക. ഓരോ പൈപ്പ്ലൈൻ ഘടകവും process_item(self, item, spider) എന്ന മെത്തേഡ് നടപ്പിലാക്കണം, അതിന് സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്ത ഇനവും അത് സൃഷ്ടിച്ച സ്പൈഡറും ലഭിക്കുന്നു.
ഒരു SQLite ഡാറ്റാബേസിൽ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്ന ഒരു ഐറ്റം പൈപ്പ്ലൈനിൻ്റെ ഉദാഹരണം ഇതാ:
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()
ഐറ്റം പൈപ്പ്ലൈൻ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾ അത് settings.py-ലെ ITEM_PIPELINES ക്രമീകരണത്തിൽ ചേർക്കേണ്ടതുണ്ട്:
# settings.py
ITEM_PIPELINES = {
'myproject.pipelines.SQLitePipeline': 300,
}
300 എന്ന സംഖ്യ പൈപ്പ്ലൈനിൻ്റെ മുൻഗണനയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. കുറഞ്ഞ സംഖ്യകളുള്ള പൈപ്പ്ലൈനുകൾ ആദ്യം പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ സ്‌ക്രാപ്പി പ്രോജക്റ്റുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു
വളരെ വലിയ തോതിലുള്ള സ്ക്രാപ്പിംഗ് പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി, നിങ്ങളുടെ സ്‌ക്രാപ്പി സ്പൈഡറുകൾ ഒന്നിലധികം മെഷീനുകളിലായി വിതരണം ചെയ്യേണ്ടി വന്നേക്കാം. സ്‌ക്രാപ്പി വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ചില തന്ത്രങ്ങൾ ഇതാ:
- സ്‌ക്രാപ്പി ക്ലസ്റ്റർ: മെഷീനുകളുടെ ഒരു ക്ലസ്റ്ററിൽ സ്‌ക്രാപ്പി സ്പൈഡറുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഫ്രെയിംവർക്കാണ് സ്‌ക്രാപ്പി ക്ലസ്റ്റർ. ഇത് സന്ദേശങ്ങൾ കൈമാറാൻ റെഡിസും ടാസ്ക് ഷെഡ്യൂളിംഗിനായി സെലറിയും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- സ്‌ക്രാപ്പിഡ്: സ്‌ക്രാപ്പി സ്പൈഡറുകൾ വിന്യസിക്കുന്നതിനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു സേവനമാണ് സ്‌ക്രാപ്പിഡ്. ഇത് ഒരു സെർവറിലേക്ക് സ്പൈഡറുകൾ എളുപ്പത്തിൽ വിന്യസിക്കാനും അവയുടെ പ്രവർത്തനം നിയന്ത്രിക്കാനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
- ഡോക്കർ: നിങ്ങളുടെ സ്‌ക്രാപ്പി സ്പൈഡറുകളെ കണ്ടെയ്നറൈസ് ചെയ്യാൻ ഡോക്കർ ഉപയോഗിക്കുക, ഇത് ഡോക്കറിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഏത് മെഷീനിലും അവയെ വിന്യസിക്കാനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.
- ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത സ്ക്രാപ്പിംഗ് സേവനങ്ങൾ: നിങ്ങൾക്കായി അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളും സ്കെയിലിംഗും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് സേവനം ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക. ഉദാഹരണങ്ങൾ: Apify, Zyte (മുമ്പ് Scrapinghub), ബ്രൈറ്റ് ഡാറ്റ. ഇവ പലപ്പോഴും നിയന്ത്രിത പ്രോക്സികളും ക്യാപ്ച്ച പരിഹരിക്കുന്ന സേവനങ്ങളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ധാർമ്മിക പരിഗണനകളും മികച്ച രീതികളും
വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് എപ്പോഴും ധാർമ്മികമായും ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെയും നടത്തണം. പിന്തുടരേണ്ട ചില മികച്ച രീതികൾ ഇതാ:
- Robots.txt-നെ ബഹുമാനിക്കുക:
robots.txtഫയൽ എപ്പോഴും പരിശോധിച്ച് പാലിക്കുക. - സെർവറുകൾക്ക് അമിതഭാരം നൽകാതിരിക്കുക: കാലതാമസം നടപ്പിലാക്കുകയും നിങ്ങൾ ഒരു സെക്കൻഡിൽ ചെയ്യുന്ന അഭ്യർത്ഥനകളുടെ എണ്ണം പരിമിതപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുക.
- സുതാര്യരായിരിക്കുക: നിങ്ങളുടെ ഉദ്ദേശ്യം വ്യക്തമാക്കുന്ന ഒരു യൂസർ-ഏജൻ്റ് ഹെഡർ ഉൾപ്പെടുത്തി ഒരു സ്ക്രാപ്പറായി സ്വയം തിരിച്ചറിയുക.
- അനുമതി നേടുക: നിങ്ങൾ വാണിജ്യപരമായ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഡാറ്റ സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, അനുമതി നേടുന്നതിന് വെബ്സൈറ്റ് ഉടമയുമായി ബന്ധപ്പെടുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
- സേവന നിബന്ധനകൾ പാലിക്കുക: വെബ്സൈറ്റിൻ്റെ സേവന നിബന്ധനകൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം അവലോകനം ചെയ്യുകയും നിങ്ങളുടെ സ്ക്രാപ്പിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ അവയ്ക്ക് അനുസൃതമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുക.
- ഡാറ്റ ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ ഉപയോഗിക്കുക: സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്ത ഡാറ്റ ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ ഉപയോഗിക്കുക, ഏതെങ്കിലും പകർപ്പവകാശങ്ങളോ ബൗദ്ധിക സ്വത്തവകാശങ്ങളോ ലംഘിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുക. വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യുമ്പോൾ സ്വകാര്യത ആശങ്കകളെക്കുറിച്ച് ശ്രദ്ധാലുവായിരിക്കുക. GDPR, CCPA, മറ്റ് പ്രസക്തമായ ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ എന്നിവ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
സ്‌ക്രാപ്പിയുടെ നൂതന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ
1. XPath സെലക്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കൽ:
CSS സെലക്ടറുകൾ പലപ്പോഴും போதுமானதாக থাকলেও, XPath ஒரு HTML அல்லது XML ஆவணத்தில் உள்ள உறுப்புகளை வழிநடத்தவும் தேர்ந்தெடுக்கவும் மிகவும் சக்திவாய்ந்த மற்றும் நெகிழ்வான வழிகளை வழங்குகிறது. ഉദാഹരണത്തിന്:
response.xpath('//h1/text()').get() # Selects the text content of the first <h1> tag
2. പേജിനേഷൻ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ:
പല വെബ്സൈറ്റുകളും ഉള്ളടക്കത്തെ ഒന്നിലധികം പേജുകളായി വിഭജിക്കാൻ പേജിനേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. എല്ലാ പേജുകളിൽ നിന്നും ഡാറ്റ സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിന്, നിങ്ങൾ പേജിനേഷൻ ലിങ്കുകൾ പിന്തുടരേണ്ടതുണ്ട്. ഒരു ഉദാഹരണം ഇതാ:
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)
3. അഭ്യർത്ഥന കോൾബാക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കൽ:
അഭ്യർത്ഥനകൾ ഒരുമിച്ച് ശൃംഖലയിലാക്കാനും ഓരോ അഭ്യർത്ഥനയുടെയും ഫലങ്ങൾ ഒരു പ്രത്യേക കോൾബാക്ക് ഫംഗ്ഷനിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും അഭ്യർത്ഥന കോൾബാക്കുകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ നാവിഗേഷൻ പാറ്റേണുകളുള്ള വെബ്സൈറ്റുകൾ സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും.
4. സ്‌ക്രാപ്പി സിഗ്നലുകൾ ഉപയോഗിക്കൽ:
ഒരു സ്പൈഡർ ആരംഭിക്കുമ്പോൾ, ഒരു ഇനം സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യുമ്പോൾ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു അഭ്യർത്ഥന പൂർത്തിയാകുമ്പോൾ എന്നിങ്ങനെയുള്ള സ്ക്രാപ്പിംഗ് പ്രക്രിയയിലെ വിവിധ ഇവൻ്റുകളിലേക്ക് ബന്ധപ്പെടാൻ സ്‌ക്രാപ്പി സിഗ്നലുകൾ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ലോഗിംഗ്, മോണിറ്ററിംഗ്, അല്ലെങ്കിൽ എറർ ഹാൻഡ്‌ലിംഗ് പോലുള്ള ഇഷ്‌ടാനുസൃത പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താൻ നിങ്ങൾക്ക് സിഗ്നലുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.
സ്‌ക്രാപ്പിയും മറ്റ് വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് ടൂളുകളും
സ്‌ക്രാപ്പി ഒരു ശക്തമായ ഫ്രെയിംവർക്ക് ആണെങ്കിലും, മറ്റ് വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് ടൂളുകളും ലഭ്യമാണ്. ചില ജനപ്രിയ ബദലുകളുമായി സ്‌ക്രാപ്പിയുടെ ഒരു താരതമ്യം ഇതാ:
- ബ്യൂട്ടിഫുൾ സൂപ്പ്: HTML, XML എന്നിവ പാഴ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു പൈത്തൺ ലൈബ്രറിയാണ് ബ്യൂട്ടിഫുൾ സൂപ്പ്. അടിസ്ഥാന സ്ക്രാപ്പിംഗ് ജോലികൾക്കായി സ്‌ക്രാപ്പിയെക്കാൾ ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമാണ്, പക്ഷേ വലിയ തോതിലുള്ള സ്ക്രാപ്പിംഗ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സ്‌ക്രാപ്പിയുടെ നൂതന സവിശേഷതകൾ ഇതിന് ഇല്ല. ബ്യൂട്ടിഫുൾ സൂപ്പ് പലപ്പോഴും
requestsപോലുള്ള ഒരു ലൈബ്രറിയുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്നു. - സെലിനിയം: ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിനെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്ന വെബ്സൈറ്റുകൾ സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു ബ്രൗസർ ഓട്ടോമേഷൻ ടൂളാണ് സെലിനിയം. സെലിനിയം സ്‌ക്രാപ്പിയെക്കാൾ വേഗത കുറഞ്ഞതും കൂടുതൽ റിസോഴ്‌സ്-ഇൻ്റൻസീവും ആകാം, പക്ഷേ പരമ്പരാഗത രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത ഡൈനാമിക് ഉള്ളടക്കം സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് ആവശ്യമാണ്.
- Apify SDK (Node.js): വെബ് സ്ക്രാപ്പറുകളും ഓട്ടോമേഷൻ ടൂളുകളും നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന Node.js-നുള്ള ഒരു SDK Apify വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. അഭ്യർത്ഥന ക്യൂയിംഗ്, പ്രോക്സി മാനേജ്മെൻ്റ്, ഡാറ്റാ സ്റ്റോറേജ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ സ്‌ക്രാപ്പിക്ക് സമാനമായ സവിശേഷതകൾ ഇത് നൽകുന്നു.
നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിനുള്ള ഏറ്റവും മികച്ച ഉപകരണം നിർദ്ദിഷ്ട ആവശ്യകതകളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ശക്തവും വഴക്കമുള്ളതുമായ ഒരു ഫ്രെയിംവർക്ക് ആവശ്യമുള്ള വലിയ തോതിലുള്ള സ്ക്രാപ്പിംഗ് പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് സ്‌ക്രാപ്പി ഒരു മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ്. ലളിതമായ സ്ക്രാപ്പിംഗ് ജോലികൾക്ക് ബ്യൂട്ടിഫുൾ സൂപ്പ് അനുയോജ്യമാണ്. ഡൈനാമിക് ഉള്ളടക്കം സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിന് സെലിനിയം ആവശ്യമാണ്. Apify SDK Node.js ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഒരു ബദൽ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
സ്‌ക്രാപ്പി ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ
സ്‌ക്രാപ്പി വൈവിധ്യമാർന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നവ:
- ഇ-കൊമേഴ്‌സ്: ഉൽപ്പന്ന വിലകൾ നിരീക്ഷിക്കുക, എതിരാളികളുടെ പ്രവർത്തനം ട്രാക്ക് ചെയ്യുക, ഉൽപ്പന്ന അവലോകനങ്ങൾ ശേഖരിക്കുക.
- ധനകാര്യം: സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക, സ്റ്റോക്ക് വിലകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക, വാർത്താ വികാരം നിരീക്ഷിക്കുക.
- മാർക്കറ്റിംഗ്: മാർക്കറ്റ് ഗവേഷണം നടത്തുക, ലീഡുകളെ തിരിച്ചറിയുക, സോഷ്യൽ മീഡിയ ട്രെൻഡുകൾ നിരീക്ഷിക്കുക.
- പത്രപ്രവർത്തനം: കഥകൾ അന്വേഷിക്കുക, വിശകലനത്തിനായി ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക, വിവരങ്ങൾ വസ്തുതാ പരിശോധന നടത്തുക.
- ഗവേഷണം: അക്കാദമിക് ഗവേഷണത്തിനും ശാസ്ത്രീയ പഠനങ്ങൾക്കുമായി ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക.
- ഡാറ്റാ സയൻസ്: മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്കായി പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുക.
ഉദാഹരണത്തിന്, ജർമ്മനിയിലെ ഒരു കമ്പനി വിവിധ ഇ-കൊമേഴ്‌സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിലുടനീളം എതിരാളികളുടെ വിലനിർണ്ണയം നിരീക്ഷിക്കാൻ സ്‌ക്രാപ്പി ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. ജപ്പാനിലെ ഒരു ഗവേഷണ സ്ഥാപനം ഒരു മെറ്റാ-അനാലിസിസിനായി ശാസ്ത്രീയ പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാൻ സ്‌ക്രാപ്പി ഉപയോഗിക്കാം. ബ്രസീലിലെ ഒരു മാർക്കറ്റിംഗ് ഏജൻസിക്ക് അവരുടെ ക്ലയൻ്റുകളുടെ സോഷ്യൽ മീഡിയ പരാമർശങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ സ്‌ക്രാപ്പി ഉപയോഗിക്കാം.
ഉപസംഹാരം
വലിയ തോതിലുള്ള വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് സൊല്യൂഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തവും ബഹുമുഖവുമായ ഒരു ഫ്രെയിംവർക്കാണ് സ്‌ക്രാപ്പി. അതിൻ്റെ ആർക്കിടെക്ചർ മനസ്സിലാക്കുകയും അതിൻ്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങളിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടുകയും മികച്ച രീതികൾ പിന്തുടരുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, വെബിൽ നിന്ന് വിലയേറിയ ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാനുള്ള അതിൻ്റെ കഴിവ് നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാനാകും. നിങ്ങൾ മാർക്കറ്റ് ഗവേഷണം നടത്തുകയാണെങ്കിലും, എതിരാളികളുടെ പ്രവർത്തനം നിരീക്ഷിക്കുകയാണെങ്കിലും, അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാ സമ്പന്നമായ ഒരു ആപ്ലിക്കേഷൻ നിർമ്മിക്കുകയാണെങ്കിലും, ഓൺലൈനിൽ ലഭ്യമായ വിവരങ്ങളുടെ സമ്പത്ത് അൺലോക്ക് ചെയ്യാൻ സ്‌ക്രാപ്പി നിങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. വെബ്സൈറ്റ് സേവന നിബന്ധനകളെയും ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതാ നിയന്ത്രണങ്ങളെയും മാനിച്ച് എപ്പോഴും ധാർമ്മികമായും ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെയും സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യാൻ ഓർക്കുക.
കൂടുതൽ പഠിക്കാനുള്ള ഉറവിടങ്ങൾ
- സ്‌ക്രാപ്പി ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ: https://docs.scrapy.org/en/latest/
- Zyte (മുമ്പ് Scrapinghub) ബ്ലോഗ്: https://www.zyte.com/blog/
- റിയൽ പൈത്തൺ ട്യൂട്ടോറിയലുകൾ: https://realpython.com/tutorials/web-scraping/
- GitHub (സ്‌ക്രാപ്പി ഉദാഹരണങ്ങൾ): നിരവധി ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി GitHub-ൽ "scrapy tutorial" അല്ലെങ്കിൽ "scrapy example" എന്ന് തിരയുക.