Scrapy Framework: Din guide till storskalig webbskrapning

I dagens datadrivna värld är förmågan att extrahera information från webben ovärderlig. Oavsett om du genomför marknadsundersökningar, övervakar konkurrenters aktiviteter eller bygger en datarik applikation, erbjuder webbskrapning en kraftfull lösning. Scrapy, ett robust och flexibelt Python-ramverk, utmärker sig som ett ledande verktyg för att bygga storskaliga webbskraplösningar. Den här omfattande guiden kommer att utforska Scrapys funktioner, fördelar och bästa praxis, vilket gör att du kan utnyttja dess potential för dina dataextraheringsbehov.

Vad är Scrapy?

Scrapy är ett webbcrawling-ramverk med öppen källkod skrivet i Python. Det är utformat för att hantera komplexiteten i webbskrapning och tillhandahåller ett strukturerat och effektivt sätt att extrahera data från webbplatser. Till skillnad från enkla skript som lätt kan gå sönder på grund av webbplatsändringar, erbjuder Scrapy en robust arkitektur som kan anpassa sig till utvecklande webbstrukturer och hantera vanliga skrapningsutmaningar.

Varför välja Scrapy för storskalig skrapning?

Scrapy erbjuder flera fördelar som gör det idealiskt för storskaliga webbskrapprojekt:

• Asynkron arkitektur: Scrapys asynkrona arkitektur gör att det kan hantera flera förfrågningar samtidigt, vilket avsevärt förbättrar skrapningshastigheten och effektiviteten. Detta är avgörande när man hanterar ett stort antal sidor att skrapa.
• Middleware-stöd: Scrapy tillhandahåller ett flexibelt middleware-system som låter dig anpassa skrapningsprocessen. Du kan lägga till middleware för att hantera uppgifter som användaragentrotation, proxyhantering, begäransförsök och HTTP-cachelagring.
• Datapipeline-bearbetning: Scrapys datapipeline låter dig bearbeta skrapad data på ett strukturerat sätt. Du kan definiera pipelines för att rensa, validera, transformera och lagra data i olika format och databaser.
• Inbyggt stöd för XPath och CSS-selektorer: Scrapy erbjuder inbyggt stöd för XPath och CSS-selektorer, vilket gör det enkelt att extrahera data från HTML- och XML-dokument.
• Utbyggbarhet: Scrapy är mycket utbyggbart, vilket gör att du kan anpassa och utöka dess funktionalitet med anpassade komponenter och tillägg.
• Community Support: Scrapy har en stor och aktiv community som tillhandahåller rikliga resurser, handledning och support för utvecklare.

Scrapy Architecture: Förstå kärnkomponenterna

För att effektivt använda Scrapy är det viktigt att förstå dess kärnkomponenter och hur de interagerar:

• Spiders: Spiders är hjärtat i ett Scrapy-projekt. De definierar hur man crawlar en webbplats, vilka webbadresser som ska följas och hur man extraherar data från sidorna. En spider är i huvudsak en Python-klass som definierar skrapningslogiken.
• Scrapy Engine: Scrapy Engine är kärnan i ramverket. Den hanterar dataflödet mellan alla andra komponenter.
• Scheduler: Schemaläggaren tar emot förfrågningar från motorn och bestämmer vilka förfrågningar som ska behandlas härnäst baserat på prioritet och andra faktorer.
• Downloader: Nedladdaren ansvarar för att hämta webbsidor från internet. Den använder asynkrona förfrågningar för att effektivt ladda ner flera sidor samtidigt.
• Spiders: (Ja, nämns igen för tydlighetens skull) Spiders bearbetar de nedladdade sidorna och extraherar data. De ger sedan antingen extraherade dataobjekt eller nya förfrågningar att crawlas.
• Item Pipeline: Item Pipeline bearbetar de extraherade dataobjekten. Den kan användas för att rensa, validera, transformera och lagra data.
• Downloader Middlewares: Downloader Middlewares är komponenter som sitter mellan motorn och nedladdaren. De kan användas för att ändra förfrågningar innan de skickas till servern och för att bearbeta svar innan de skickas till Spiders.
• Spider Middlewares: Spider Middlewares är komponenter som sitter mellan motorn och Spiders. De kan användas för att ändra förfrågningar som genereras av Spiders och för att bearbeta svar som tas emot av Spiders.

Konfigurera din Scrapy-miljö

Innan du kan börja använda Scrapy måste du konfigurera din utvecklingsmiljö. Här är hur:

1. Installera Python:

Scrapy kräver Python 3.7 eller högre. Du kan ladda ner Python från den officiella Python-webbplatsen: https://www.python.org/downloads/

2. Installera Scrapy:

Du kan installera Scrapy med pip, Python-pakethanteraren:

            pip install scrapy
            

              
                Copy
              
            
          

3. Skapa ett Scrapy-projekt:

För att skapa ett nytt Scrapy-projekt, använd kommandot scrapy startproject:

            scrapy startproject myproject
            

              
                Copy
              
            
          

Detta kommer att skapa en ny katalog med namnet myproject med följande struktur:

            myproject/
    scrapy.cfg          # Scrapy konfigurationsfil
    myproject/
        __init__.py
        items.py        # Definierar datastrukturen för skrapade objekt
        middlewares.py  # Hanterar begäran och svar bearbetning
        pipelines.py    # Bearbetar skrapade objekt
        settings.py     # Konfigurerar Scrapy inställningar
        spiders/
            __init__.py
            

              
                Copy
              
            
          

Bygga din första Scrapy Spider

Låt oss skapa en enkel Scrapy spider för att extrahera data från en webbplats. I det här exemplet kommer vi att skrapa titlarna och webbadresserna till artiklar från en nyhetswebbplats.

1. Definiera din datastruktur (Items):

I items.py, definiera datastrukturen för dina skrapade objekt:

            import scrapy

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

              
                Copy
              
            
          

2. Skapa din Spider:

I katalogen spiders, skapa en ny Python-fil (t.ex. news_spider.py) och definiera din spider-klass:

            import scrapy
from myproject.items import ArticleItem

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

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

              
                Copy
              
            
          

Förklaring:

• name: Namnet på spidern, som du använder för att köra den.
• allowed_domains: En lista över domäner som spidern har tillstånd att crawla.
• start_urls: En lista över webbadresser som spidern kommer att börja crawla från.
• parse(self, response): Denna metod anropas för varje nedladdad sida. Den tar emot response-objektet, som innehåller HTML-innehållet på sidan. Du använder CSS-selektorer (eller XPath) för att extrahera önskad data och skapa ArticleItem-instanser.

3. Kör din Spider:

För att köra din spider, använd följande kommando i din projektkatalog:

            scrapy crawl news -o articles.json
            

              
                Copy
              
            
          

Detta kommer att köra news spidern och spara den extraherade datan i en JSON-fil med namnet articles.json.

Hantering av vanliga utmaningar för webbskrapning

Webbskrapning är inte alltid okomplicerat. Webbplatser använder ofta tekniker för att förhindra skrapning, till exempel:

• Robots.txt: En fil som anger vilka delar av en webbplats som inte bör crawlas. Respektera alltid robots.txt!
• User-Agent Detection: Webbplatser kan identifiera och blockera förfrågningar från kända skrapningsverktyg baserat på User-Agent headern.
• IP Blocking: Webbplatser kan blockera IP-adresser som gör för många förfrågningar på kort tid.
• CAPTCHAs: Webbplatser kan använda CAPTCHAs för att förhindra automatiserad åtkomst.
• Dynamic Content: Webbplatser som i hög grad förlitar sig på JavaScript för att ladda innehåll kan vara svåra att skrapa med traditionella metoder.

Här är några strategier för att hantera dessa utmaningar:

1. Respektera Robots.txt:

Kontrollera alltid filen robots.txt på webbplatsen du skrapar och följ dess regler. Du hittar den på /robots.txt (t.ex. https://www.example.com/robots.txt).

2. Använd User-Agent Rotation:

Rotera din User-Agent header för att efterlikna olika webbläsare och undvik att identifieras som en skrapa. Du kan använda Scrapys UserAgentMiddleware för att enkelt hantera User-Agent rotation. En lista över giltiga User-Agents finns online. Exempel:

            # 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

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

              
                Copy
              
            
          

3. Använd Proxy Rotation:

Använd en proxyserver för att maskera din IP-adress och undvika IP-blockering. Du kan använda en lista över gratisproxies (även om dessa ofta är otillförlitliga) eller prenumerera på en betald proxytjänst. Scrapys HttpProxyMiddleware kan användas för att hantera proxyrotation. Kom ihåg att undersöka och använda ansedda proxy-leverantörer. Exempel:

            # 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

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

              
                Copy
              
            
          

4. Implementera Fördröjning:

Undvik att göra förfrågningar för snabbt för att förhindra överbelastning av servern och utlösa begränsning av hastigheten. Använd Scrapys DOWNLOAD_DELAY-inställning för att lägga till en fördröjning mellan förfrågningar. Överväg att justera denna fördröjning baserat på webbplatsens svarstid. Exempel:

            # settings.py
DOWNLOAD_DELAY = 0.25  # 250 millisekunder
            

              
                Copy
              
            
          

5. Hantera CAPTCHAs:

CAPTCHAs är utformade för att förhindra automatiserad åtkomst. Att lösa CAPTCHAs programmatiskt kan vara utmanande. Överväg att använda en CAPTCHA-lösningstjänst (betald) eller implementera en lösning med en människa i slingan där en människa löser CAPTCHA när den visas.

6. Använd Splash för Dynamic Content:

För webbplatser som i hög grad förlitar sig på JavaScript, överväg att använda Splash, en JavaScript-renderingstjänst. Splash låter dig rendera sidan i en headless webbläsare och sedan skrapa den fullständigt renderade HTML-koden. Scrapy har inbyggt stöd för Splash.

Datalagring och bearbetning med Item Pipelines

Scrapys Item Pipelines tillhandahåller en kraftfull mekanism för att bearbeta skrapad data. Du kan använda pipelines för att:

• Rensa och validera data
• Transformera data
• Lagra data i olika format och databaser

För att definiera en Item Pipeline, skapa en klass i pipelines.py. Varje pipeline-komponent bör implementera metoden process_item(self, item, spider), som tar emot det skrapade objektet och spidern som genererade det.

Här är ett exempel på en Item Pipeline som lagrar data i en SQLite-databas:

            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
              
            
          

För att aktivera Item Pipeline måste du lägga till den i ITEM_PIPELINES-inställningen i settings.py:

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

              
                Copy
              
            
          

Numret 300 representerar pipelineens prioritet. Pipelines med lägre nummer exekveras först.

Skala dina Scrapy-projekt

För mycket storskaliga skrapningsprojekt kan du behöva distribuera dina Scrapy-spiders över flera maskiner. Här är några strategier för att skala Scrapy:

• Scrapy Cluster: Scrapy Cluster är ett ramverk för att köra Scrapy-spiders på ett kluster av maskiner. Det använder Redis för meddelandeöverföring och Celery för uppgiftsschemaläggning.
• Scrapyd: Scrapyd är en tjänst för att distribuera och köra Scrapy-spiders. Det låter dig enkelt distribuera spindlar till en server och hantera deras exekvering.
• Docker: Använd Docker för att containerisera dina Scrapy-spiders, vilket gör det enkelt att distribuera och köra dem på vilken maskin som helst som stöder Docker.
• Molnbaserade skrapningstjänster: Överväg att använda en molnbaserad webbskrapningstjänst som hanterar infrastrukturen och skalningen åt dig. Exempel inkluderar: Apify, Zyte (tidigare Scrapinghub) och Bright Data. Dessa erbjuder ofta hanterade proxies och CAPTCHA-lösningstjänster.

Etiska överväganden och bästa praxis

Webbskrapning bör alltid utföras etiskt och ansvarsfullt. Här är några bästa praxis att följa:

• Respektera Robots.txt: Kontrollera och följ alltid filen robots.txt.
• Undvik att överbelasta servrar: Implementera fördröjningar och begränsa antalet förfrågningar du gör per sekund.
• Var transparent: Identifiera dig som en skrapa genom att inkludera en User-Agent header som tydligt anger ditt syfte.
• Skaffa tillstånd: Om du skrapar data i kommersiellt syfte, överväg att kontakta webbplatsägaren för att få tillstånd.
• Följ användarvillkoren: Granska noggrant webbplatsens användarvillkor och se till att dina skrapningsaktiviteter följer dem.
• Använd data ansvarsfullt: Använd den skrapade datan ansvarsfullt och undvik att göra intrång i upphovsrätter eller immateriella rättigheter. Var uppmärksam på integritetsproblem när du skrapar personuppgifter. Säkerställ efterlevnad av GDPR, CCPA och andra relevanta dataskyddsbestämmelser.

Avancerade Scrapy-tekniker

1. Använda XPath-selektorer:

Även om CSS-selektorer ofta är tillräckliga, ger XPath mer kraftfulla och flexibla sätt att navigera och välja element i ett HTML- eller XML-dokument. Till exempel:

            response.xpath('//h1/text()').get()  # Väljer textinnehållet i den första <h1>-taggen
            

              
                Copy
              
            
          

2. Hantera sidnumrering:

Många webbplatser använder sidnumrering för att dela upp innehåll på flera sidor. För att skrapa data från alla sidor måste du följa sidnumreringslänkarna. Här är ett exempel:

            def parse(self, response):
    for article in response.css("article"):  # Justera CSS-selektorn 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. Använda Request Callbacks:

Request callbacks låter dig kedja samman förfrågningar och bearbeta resultaten av varje förfrågan i en separat callback-funktion. Detta kan vara användbart för att skrapa webbplatser med komplexa navigationsmönster.

4. Använda Scrapy Signals:

Scrapy-signaler låter dig haka i olika händelser i skrapningsprocessen, som när en spider startar, när ett objekt skrapas eller när en förfrågan är klar. Du kan använda signaler för att utföra anpassade åtgärder, som loggning, övervakning eller felhantering.

Scrapy vs. Andra webbskrapningsverktyg

Även om Scrapy är ett kraftfullt ramverk finns det andra webbskrapningsverktyg tillgängliga. Här är en jämförelse av Scrapy med några populära alternativ:

• Beautiful Soup: Beautiful Soup är ett Python-bibliotek för att parsa HTML och XML. Det är enklare att använda än Scrapy för grundläggande skrapningsuppgifter, men det saknar Scrapys avancerade funktioner för att hantera storskalig skrapning. Beautiful Soup används ofta i kombination med ett bibliotek som requests.
• Selenium: Selenium är ett webbläsarautomatiseringsverktyg som kan användas för att skrapa webbplatser som i hög grad förlitar sig på JavaScript. Selenium kan vara långsammare och mer resurskrävande än Scrapy, men det är nödvändigt för att skrapa dynamiskt innehåll som inte lätt kan nås med traditionella metoder.
• Apify SDK (Node.js): Apify erbjuder en SDK för Node.js som låter dig bygga webbskrapare och automatiseringsverktyg. Det tillhandahåller liknande funktioner som Scrapy, inklusive köhantering av förfrågningar, proxyhantering och datalagring.

Det bästa verktyget för ditt projekt beror på de specifika kraven. Scrapy är ett utmärkt val för storskaliga skrapningsprojekt som kräver ett robust och flexibelt ramverk. Beautiful Soup är lämpligt för enklare skrapningsuppgifter. Selenium är nödvändigt för att skrapa dynamiskt innehåll. Apify SDK erbjuder ett alternativ för Node.js-utvecklare.

Verkliga exempel på Scrapy-applikationer

Scrapy används i en mängd olika applikationer, inklusive:

• E-handel: Övervaka produktpriser, spåra konkurrenters aktivitet och samla in produktrecensioner.
• Finans: Samla in finansiell data, spåra aktiekurser och övervaka nyhetssentiment.
• Marknadsföring: Genomföra marknadsundersökningar, identifiera potentiella kunder och övervaka trender på sociala medier.
• Journalistik: Undersöka berättelser, samla in data för analys och faktagranska information.
• Forskning: Samla in data för akademisk forskning och vetenskapliga studier.
• Data Science: Bygga träningsdatauppsättningar för maskininlärningsmodeller.

Till exempel kan ett företag i Tyskland använda Scrapy för att övervaka konkurrenters prissättning över olika e-handelsplattformar. En forskningsinstitution i Japan kan använda Scrapy för att samla in data från vetenskapliga publikationer för en metaanalys. En marknadsföringsbyrå i Brasilien kan använda Scrapy för att spåra omnämnanden av sina kunder på sociala medier.

Slutsats

Scrapy är ett kraftfullt och mångsidigt ramverk för att bygga storskaliga webbskraplösningar. Genom att förstå dess arkitektur, bemästra dess kärnkomponenter och följa bästa praxis kan du utnyttja dess potential för att extrahera värdefull data från webben. Oavsett om du genomför marknadsundersökningar, övervakar konkurrenters aktivitet eller bygger en datarik applikation, ger Scrapy dig möjlighet att låsa upp den mängd information som finns tillgänglig online. Kom ihåg att alltid skrapa etiskt och ansvarsfullt, respektera webbplatsens användarvillkor och dataskyddsbestämmelser.

Ytterligare lärresurser

• Scrapy Documentation: https://docs.scrapy.org/en/latest/
• Zyte (formerly Scrapinghub) Blog: https://www.zyte.com/blog/
• Real Python Tutorials: https://realpython.com/tutorials/web-scraping/
• GitHub (Scrapy examples): Sök på GitHub efter "scrapy tutorial" eller "scrapy example" för många open source-projekt.