Scrapy-rammeverk: Din guide til storskala nettskraping

I dagens datadrevne verden er evnen til å hente ut informasjon fra nettet uvurderlig. Enten du utfører markedsundersøkelser, overvåker konkurrentaktivitet eller bygger en datarik applikasjon, tilbyr nettskraping en kraftig løsning. Scrapy, et robust og fleksibelt Python-rammeverk, utmerker seg som et ledende verktøy for å bygge storskala nettskrapeløsninger. Denne omfattende guiden vil utforske Scrapys funksjoner, fordeler og beste praksis, slik at du kan utnytte potensialet for dine datautvinningsbehov.

Hva er Scrapy?

Scrapy er et åpen kildekode-rammeverk for web crawling skrevet i Python. Det er designet for å håndtere kompleksiteten ved nettskraping, og gir en strukturert og effektiv måte å trekke ut data fra nettsteder. I motsetning til enkle skript som lett kan brytes på grunn av endringer på nettstedet, tilbyr Scrapy en robust arkitektur som kan tilpasse seg utviklende webstrukturer og håndtere vanlige skrapeutfordringer.

Hvorfor velge Scrapy for storskala skraping?

Scrapy tilbyr flere fordeler som gjør det ideelt for storskala nettskrapingsprosjekter:

• Asynkron arkitektur: Scrapys asynkrone arkitektur lar den håndtere flere forespørsler samtidig, noe som forbedrer skrapehastigheten og effektiviteten betydelig. Dette er avgjørende når du har å gjøre med et stort antall sider å skrape.
• Middleware-støtte: Scrapy gir et fleksibelt middleware-system som lar deg tilpasse skrapingsprosessen. Du kan legge til middleware for å håndtere oppgaver som rotering av brukeragent, proxy-administrasjon, forespørselsforsøk og HTTP-cachelagring.
• Datapipeline-behandling: Scrapys datapipeline lar deg behandle skrapte data på en strukturert måte. Du kan definere pipelines for å rense, validere, transformere og lagre data i forskjellige formater og databaser.
• Innebygd støtte for XPath og CSS-velgere: Scrapy tilbyr innebygd støtte for XPath og CSS-velgere, noe som gjør det enkelt å trekke ut data fra HTML- og XML-dokumenter.
• Utvidbarhet: Scrapy er svært utvidbart, slik at du kan tilpasse og utvide funksjonaliteten med tilpassede komponenter og utvidelser.
• Fellesskapsstøtte: Scrapy har et stort og aktivt fellesskap som gir rikelig med ressurser, opplæringsprogrammer og støtte for utviklere.

Scrapy-arkitektur: Forstå kjernekomponentene

For å bruke Scrapy effektivt, er det viktig å forstå kjernekomponentene og hvordan de samhandler:

• Spiders: Spiders er hjertet i et Scrapy-prosjekt. De definerer hvordan du crawler et nettsted, hvilke URL-er du skal følge og hvordan du trekker ut data fra sidene. En spider er i hovedsak en Python-klasse som definerer skrapelogikken.
• Scrapy Engine: Scrapy Engine er kjernen i rammeverket. Den administrerer flyten av data mellom alle de andre komponentene.
• Scheduler: Scheduler mottar forespørsler fra Engine og bestemmer hvilke forespørsler som skal behandles neste gang basert på prioritet og andre faktorer.
• Downloader: Downloader er ansvarlig for å hente websider fra internett. Den bruker asynkrone forespørsler for å laste ned flere sider samtidig på en effektiv måte.
• Spiders: (Ja, nevnt igjen for klarhet) Spiders behandler de nedlastede sidene og trekker ut data. De gir deretter enten utvunnede dataelementer eller nye forespørsler som skal crawles.
• Item Pipeline: Item Pipeline behandler de utvunnede dataelementene. Den kan brukes til å rense, validere, transformere og lagre data.
• Downloader Middlewares: Downloader Middlewares er komponenter som sitter mellom Engine og Downloader. De kan brukes til å endre forespørsler før de sendes til serveren og til å behandle svar før de sendes til Spiders.
• Spider Middlewares: Spider Middlewares er komponenter som sitter mellom Engine og Spiders. De kan brukes til å endre forespørsler generert av Spiders og til å behandle svar mottatt av Spiders.

Sette opp Scrapy-miljøet ditt

Før du kan begynne å bruke Scrapy, må du sette opp utviklingsmiljøet ditt. Slik gjør du det:

1. Installer Python:

Scrapy krever Python 3.7 eller høyere. Du kan laste ned Python fra det offisielle Python-nettstedet: https://www.python.org/downloads/

2. Installer Scrapy:

Du kan installere Scrapy ved hjelp av pip, Python-pakkeinstallasjonsprogrammet:

            pip install scrapy
            

              
                Copy
              
            
          

3. Opprett et Scrapy-prosjekt:

For å opprette et nytt Scrapy-prosjekt, bruk kommandoen scrapy startproject:

            scrapy startproject myproject
            

              
                Copy
              
            
          

Dette vil opprette en ny katalog med navnet myproject med følgende struktur:

            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
              
            
          

Bygge din første Scrapy Spider

La oss lage en enkel Scrapy-spider for å trekke ut data fra et nettsted. I dette eksemplet vil vi skrape titler og URL-er til artikler fra et nyhetsnettsted.

1. Definer datastrukturen din (Items):

I items.py, definer datastrukturen for de skrapte elementene dine:

            import scrapy

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

              
                Copy
              
            
          

2. Opprett din Spider:

I spiders-katalogen oppretter du en ny Python-fil (f.eks. news_spider.py) og definerer spider-klassen din:

            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
              
            
          

Forklaring:

• name: Navnet på spideren, som du vil bruke til å kjøre den.
• allowed_domains: En liste over domener som spideren har lov til å crawle.
• start_urls: En liste over URL-er som spideren vil begynne å crawle fra.
• parse(self, response): Denne metoden kalles for hver nedlastede side. Den mottar response-objektet, som inneholder HTML-innholdet på siden. Du bruker CSS-velgere (eller XPath) for å trekke ut de ønskede dataene og opprette ArticleItem-forekomster.

3. Kjør din Spider:

For å kjøre spideren din, bruk følgende kommando i prosjektkatalogen din:

            scrapy crawl news -o articles.json
            

              
                Copy
              
            
          

Dette vil kjøre news-spideren og lagre de utvunnede dataene i en JSON-fil med navnet articles.json.

Håndtere vanlige utfordringer ved nettskraping

Nettskraping er ikke alltid enkelt. Nettsteder bruker ofte teknikker for å forhindre skraping, for eksempel:

• Robots.txt: En fil som spesifiserer hvilke deler av et nettsted som ikke skal crawles. Respekter alltid robots.txt!
• User-Agent Detection: Nettsteder kan identifisere og blokkere forespørsler fra kjente skrapeverktøy basert på User-Agent-headeren.
• IP-blokkering: Nettsteder kan blokkere IP-adresser som gjør for mange forespørsler i løpet av kort tid.
• CAPTCHAer: Nettsteder kan bruke CAPTCHAer for å forhindre automatisert tilgang.
• Dynamisk innhold: Nettsteder som er sterkt avhengige av JavaScript for å laste inn innhold, kan være vanskelige å skrape med tradisjonelle metoder.

Her er noen strategier for å takle disse utfordringene:

1. Respekter Robots.txt:

Sjekk alltid robots.txt-filen til nettstedet du skraper og overhold reglene. Du finner den på /robots.txt (f.eks. https://www.example.com/robots.txt).

2. Bruk User-Agent-rotasjon:

Roter User-Agent-headeren din for å etterligne forskjellige nettlesere og unngå å bli identifisert som en skraper. Du kan bruke Scrapys UserAgentMiddleware for enkelt å administrere User-Agent-rotasjon. En liste over gyldige User-Agenter finner du på nettet. 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

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

            

              
                Copy
              
            
          

3. Bruk Proxy-rotasjon:

Bruk en proxyserver for å maskere IP-adressen din og unngå IP-blokkering. Du kan bruke en liste over gratis proxyer (selv om disse ofte er upålitelige) eller abonnere på en betalt proxytjeneste. Scrapys HttpProxyMiddleware kan brukes til å administrere proxy-rotasjon. Husk å undersøke og bruke anerkjente proxy-leverandører. 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

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

            

              
                Copy
              
            
          

4. Implementer forsinkelse:

Unngå å gjøre forespørsler for raskt for å forhindre overbelastning av serveren og utløse hastighetsbegrensning. Bruk Scrapys DOWNLOAD_DELAY-innstilling for å legge til en forsinkelse mellom forespørsler. Vurder å justere denne forsinkelsen basert på nettstedets responsivitet. Eksempel:

            # settings.py
DOWNLOAD_DELAY = 0.25  # 250 milliseconds
            

              
                Copy
              
            
          

5. Håndter CAPTCHAer:

CAPTCHAer er designet for å forhindre automatisert tilgang. Å løse CAPTCHAer programmatisk kan være utfordrende. Vurder å bruke en CAPTCHA-løsningstjeneste (betalt) eller implementere en «human-in-the-loop»-løsning der et menneske løser CAPTCHAen når den vises.

6. Bruk Splash for dynamisk innhold:

For nettsteder som er sterkt avhengige av JavaScript, bør du vurdere å bruke Splash, en JavaScript-renderingstjeneste. Splash lar deg rendre siden i en headless nettleser og deretter skrape den fullstendig rendrede HTML-en. Scrapy har innebygd støtte for Splash.

Datalagring og behandling med Item Pipelines

Scrapys Item Pipelines gir en kraftig mekanisme for behandling av skrapte data. Du kan bruke pipelines til å:

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

For å definere en Item Pipeline oppretter du en klasse i pipelines.py. Hver pipeline-komponent skal implementere metoden process_item(self, item, spider), som mottar det skrapte elementet og spideren som genererte det.

Her er et eksempel på en Item Pipeline som lagrer 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 å aktivere Item Pipeline, må du legge den til ITEM_PIPELINES-innstillingen i settings.py:

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

            

              
                Copy
              
            
          

Tallet 300 representerer pipelinens prioritet. Pipelines med lavere tall utføres først.

Skaff deg Scrapy-prosjektene dine

For svært store skrapingsprosjekter kan det hende du må distribuere Scrapy-spiders over flere maskiner. Her er noen strategier for å skalere Scrapy:

• Scrapy Cluster: Scrapy Cluster er et rammeverk for å kjøre Scrapy-spiders på en klynge med maskiner. Den bruker Redis for meldingsutveksling og Celery for oppgaveplanlegging.
• Scrapyd: Scrapyd er en tjeneste for å distribuere og kjøre Scrapy-spiders. Den lar deg enkelt distribuere spiders til en server og administrere utførelsen deres.
• Docker: Bruk Docker til å containerisere Scrapy-spiders, noe som gjør det enkelt å distribuere og kjøre dem på hvilken som helst maskin som støtter Docker.
• Skybaserte skrapetjenester: Vurder å bruke en skybasert web-skrapetjeneste som håndterer infrastrukturen og skaleringen for deg. Eksempler inkluderer: Apify, Zyte (tidligere Scrapinghub) og Bright Data. Disse tilbyr ofte administrerte proxyer og CAPTCHA-løsningstjenester.

Etiske betraktninger og beste praksis

Nettskraping bør alltid utføres etisk og ansvarlig. Her er noen beste fremgangsmåter du kan følge:

• Respekter Robots.txt: Sjekk og overhold alltid robots.txt-filen.
• Unngå overbelastning av servere: Implementer forsinkelser og begrens antall forespørsler du gjør per sekund.
• Vær transparent: Identifiser deg som en skraper ved å inkludere en User-Agent-header som tydelig angir formålet ditt.
• Innhent tillatelse: Hvis du skraper data for kommersielle formål, bør du vurdere å kontakte nettstedseieren for å innhente tillatelse.
• Overhold vilkårene for bruk: Gå nøye gjennom nettstedets vilkår for bruk og sørg for at skrapeaktivitetene dine er i samsvar med dem.
• Bruk data ansvarlig: Bruk de skrapte dataene ansvarlig og unngå å krenke opphavsrett eller immaterielle rettigheter. Vær oppmerksom på personvernhensyn når du skraper personopplysninger. Sørg for overholdelse av GDPR, CCPA og andre relevante personvernregler.

Avanserte Scrapy-teknikker

1. Bruke XPath-velgere:

Mens CSS-velgere ofte er tilstrekkelige, gir XPath kraftigere og mer fleksible måter å navigere og velge elementer i et HTML- eller XML-dokument. For eksempel:

            response.xpath('//h1/text()').get()  # Velger tekstinnholdet i den første <h1>-taggen
            

              
                Copy
              
            
          

2. Håndtere paginering:

Mange nettsteder bruker paginering for å dele innhold inn i flere sider. For å skrape data fra alle sidene, må du følge pagineringskoblingene. Her er et eksempel:

            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. Bruke forespørsels-callbacks:

Forespørsels-callbacks lar deg lenke forespørsler sammen og behandle resultatene av hver forespørsel i en separat callback-funksjon. Dette kan være nyttig for å skrape nettsteder med komplekse navigasjonsmønstre.

4. Bruke Scrapy-signaler:

Scrapy-signaler lar deg koble deg til forskjellige hendelser i skrapingsprosessen, for eksempel når en spider starter, når et element skrapes eller når en forespørsel er fullført. Du kan bruke signaler til å utføre tilpassede handlinger, for eksempel logging, overvåking eller feilhåndtering.

Scrapy vs. andre verktøy for nettskraping

Mens Scrapy er et kraftig rammeverk, finnes det andre verktøy for nettskraping tilgjengelig. Her er en sammenligning av Scrapy med noen populære alternativer:

• Beautiful Soup: Beautiful Soup er et Python-bibliotek for parsing av HTML og XML. Det er enklere å bruke enn Scrapy for grunnleggende skrapeoppgaver, men det mangler Scrapys avanserte funksjoner for å håndtere storskala skraping. Beautiful Soup brukes ofte i forbindelse med et bibliotek som requests.
• Selenium: Selenium er et nettleserautomatiseringsverktøy som kan brukes til å skrape nettsteder som er sterkt avhengige av JavaScript. Selenium kan være tregere og mer ressurskrevende enn Scrapy, men det er nødvendig for å skrape dynamisk innhold som ikke lett kan nås med tradisjonelle metoder.
• Apify SDK (Node.js): Apify tilbyr en SDK for Node.js som lar deg bygge web scrapers og automatiseringsverktøy. Det gir lignende funksjoner som Scrapy, inkludert forespørselskøer, proxy-administrasjon og datalagring.

Det beste verktøyet for prosjektet ditt avhenger av de spesifikke kravene. Scrapy er et godt valg for storskala skrapingsprosjekter som krever et robust og fleksibelt rammeverk. Beautiful Soup er egnet for enklere skrapeoppgaver. Selenium er nødvendig for å skrape dynamisk innhold. Apify SDK tilbyr et alternativ for Node.js-utviklere.

Virkelige eksempler på Scrapy-applikasjoner

Scrapy brukes i et bredt spekter av applikasjoner, inkludert:

• E-handel: Overvåke produktpriser, spore konkurrentaktivitet og samle produktanmeldelser.
• Finans: Samle inn finansielle data, spore aksjekurser og overvåke nyhetssentiment.
• Markedsføring: Utføre markedsundersøkelser, identifisere leads og overvåke trender i sosiale medier.
• Journalistikk: Undersøke historier, samle inn data for analyse og faktasjekke informasjon.
• Forskning: Samle inn data for akademisk forskning og vitenskapelige studier.
• Datavitenskap: Bygge treningsdatasett for maskinlæringsmodeller.

For eksempel kan et selskap i Tyskland bruke Scrapy til å overvåke konkurrentpriser på tvers av forskjellige e-handelsplattformer. En forskningsinstitusjon i Japan kan bruke Scrapy til å samle inn data fra vitenskapelige publikasjoner for en metaanalyse. Et markedsføringsbyrå i Brasil kan bruke Scrapy til å spore omtaler av sine kunder i sosiale medier.

Konklusjon

Scrapy er et kraftig og allsidig rammeverk for å bygge storskala nettskrapeløsninger. Ved å forstå arkitekturen, mestre kjernekomponentene og følge beste praksis, kan du utnytte potensialet til å trekke ut verdifulle data fra nettet. Enten du utfører markedsundersøkelser, overvåker konkurrentaktivitet eller bygger en datarik applikasjon, gir Scrapy deg mulighet til å låse opp rikdommen av informasjon som er tilgjengelig på nettet. Husk å alltid skrape etisk og ansvarlig, og respektere nettstedets vilkår for bruk og personvernregler.

Ytterligere læringsressurser

• Scrapy-dokumentasjon: https://docs.scrapy.org/en/latest/
• Zyte (tidligere Scrapinghub) Blogg: https://www.zyte.com/blog/
• Real Python Tutorials: https://realpython.com/tutorials/web-scraping/
• GitHub (Scrapy-eksempler): Søk på GitHub etter «scrapy tutorial» eller «scrapy example» for mange åpen kildekode-prosjekter.