So crawlen Sie eine Webseite mit Scrapy und Python 3

Das Crawlen von Webseiten ist eine leistungsstarke Technik, um Daten aus dem Internet zu sammeln und zu extrahieren. Scrapy ist ein beliebtes Open-Source-Webcrawling-Framework in Python, das es Entwicklern erleichtert, effiziente und skalierbare Crawler zu erstellen. In diesem umfassenden Leitfaden zeigen wir Ihnen, wie Sie mit Scrapy und Python 3 eine Webseite crawlen.

Einleitung

Das Crawlen von Webseiten beinhaltet das systematische Durchlaufen einer Website und das Extrahieren von Daten aus deren Seiten. Dies kann für verschiedene Zwecke nützlich sein, wie z. B. die Datenerfassung, die Preisüberwachung und die Suchmaschinenoptimierung. Scrapy bietet eine Reihe von Funktionen, die das Crawlen von Webseiten vereinfachen, darunter:

* Ein robuster HTTP-Client
* Unterstützung für mehrere Parser
* Eine flexible Pipeline-Architektur
* Erweiterbare Middleware

Durch die Nutzung dieser Funktionen können Entwickler schnell und einfach Crawler erstellen, die große Datenmengen aus Webseiten extrahieren.

Webseitenerkennung

Konfigurieren der Scrapy-Einstellungen

Bevor Sie mit dem Crawlen einer Webseite beginnen, müssen Sie Ihre Scrapy-Einstellungen konfigurieren. Dies geschieht in der Datei settings.py, die sich in der Regel im Projektverzeichnis befindet. Die wichtigsten Einstellungen, die Sie konfigurieren müssen, sind:

* USER_AGENT: Der User-Agent bestimmt, wie sich Ihr Crawler gegenüber der Website identifiziert. Dies ist wichtig, um zu vermeiden, dass Sie als Bot erkannt und blockiert werden.
* DOWNLOAD_DELAY: Die Download-Verzögerung ist eine Verzögerung zwischen den Anfragen an die Website. Dies hilft, die Serverlast zu reduzieren und das Risiko einer Blockierung zu verringern.
* CONCURRENT_REQUESTS: Die gleichzeitigen Anfragen legen fest, wie viele Anfragen Ihr Crawler gleichzeitig senden kann. Dies beeinflusst die Crawl-Effizienz.

Erstellen einer Spinne

Eine Spinne ist das Herzstück eines Scrapy-Crawlers. Sie definiert die Regeln zum Crawlen der Webseite und zum Extrahieren von Daten. Um eine Spinne zu erstellen, müssen Sie eine Python-Klasse erstellen, die von Scrapy’s scrapy.Spider erbt.

python
import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
name = "my_spider"
allowed_domains = ["example.com"]
start_urls = ["https://example.com"]


In diesem Code wird eine Spinne namens MySpider definiert, die die Website example.com crawlen wird.

Definieren von Parse-Methoden

Die Parse-Methoden einer Spinne definieren, wie Daten extrahiert werden sollen. Scrapy bietet eine Reihe von Parse-Methoden, die je nach HTML-Struktur der Webseite verwendet werden können. Die am häufigsten verwendeten Parse-Methoden sind:

* parse: Wird verwendet, um die Startseite zu parsen und Folge-URLs für das Crawlen zu extrahieren.
* parse_item: Wird verwendet, um Daten von einer einzelnen Seite zu extrahieren und ein Item-Objekt zu erstellen.

python
def parse(self, response):

Extrahiert Links von der Startseite

links = response.css("a::attr(href)")

Extrahiert Daten von der Startseite

yield {
"title": response.css("title::text").get(),
"description": response.css("meta[name=description]::attr(content)").get(),
}

Folgt den extrahierten Links

for link in links:
yield scrapy.Request(link, callback=self.parse)


In diesem Beispiel extrahiert die parse-Methode Links und Daten von der Startseite und folgt dann den extrahierten Links.

Extrahieren mit XPath

XPath ist eine Abfragesprache, die zum Extrahieren von Daten aus HTML-Dokumenten verwendet werden kann. Scrapy stellt eine Reihe von XPath-Selektoren bereit, mit denen Sie Daten effektiv aus Webseiten extrahieren können.

python
title = response.xpath("//title/text()").get()
description = response.xpath("//meta[@name='description']/@content").get()


In diesem Beispiel verwendet der Code XPath-Selektoren, um den Titel und die Beschreibung der Webseite zu extrahieren.

Persistenz und Pipeline

Speichern von Elementen

Wenn Daten von einer Webseite extrahiert werden, können sie in einer Datenbank, einem Dateisystem oder einem anderen Datenspeicher gespeichert werden. Scrapy bietet eine Reihe von Elementprozessoren, mit denen Sie Daten vor dem Speichern transformieren und validieren können.

python
class MyItemPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):

Transformiert die Daten in das gewünschte Format

item["title"] = item["title"].strip()
item["description"] = item["description"].strip()

Speichert das Element in einer Datenbank

database.insert(item)

return item


In diesem Beispiel wird eine Item-Pipeline definiert, die Daten transformiert und in einer Datenbank speichert.

Middleware

Middleware sind Komponenten, die den Crawl-Prozess abfangen und ändern können. Scrapy stellt eine Reihe von Middleware-Komponenten bereit, die für verschiedene Zwecke verwendet werden können, wie z. B.:

* DownloaderMiddleware: Ändert den Download-Prozess, z. B. durch das Hinzufügen von Headern zu Anfragen.
* SpiderMiddleware: Ändert den Crawl-Prozess, z. B. durch die Filterung unnötiger URLs.

python
class MyDownloaderMiddleware(object):
def process_request(self, request, spider):

Hinzufügen eines benutzerdefinierten Headers zu jeder Anfrage

request.headers["X-My-Header"] = "My Value"

return request


In diesem Beispiel wird eine Downloader-Middleware definiert, die einen benutzerdefinierten Header zu jeder Anfrage hinzufügt.

Fortgeschrittene Techniken

Verteilte Verarbeitung

Scrapy unterstützt die verteilte Verarbeitung, mit der Sie Ihre Crawler auf mehreren Computern ausführen können. Dies kann die Crawl-Effizienz erheblich verbessern.

HTTP-Authentifizierung

Scrapy kann sich bei Websites mit HTTP-Authentifizierung anmelden. Um dies zu konfigurieren, fügen Sie in Ihren Scrapy-Einstellungen HTTPAUTH_ENABLED und HTTPAUTH_USER/PASS hinzu.

Proxy

Sie können Scrapy so konfigurieren, dass es Proxys verwendet, um Ihre IP-Adresse zu verbergen und Blockaden zu vermeiden. Um dies zu konfigurieren, fügen Sie in Ihren Scrapy-Einstellungen DOWNLOADER_MIDDLEWARES und PROXY hinzu.

Fazit

Das Crawlen von Webseiten mit Scrapy und Python 3 ist ein leistungsfähiger Ansatz zur Datenerfassung und -extraktion aus dem Internet. Durch die Verwendung der in diesem Leitfaden beschriebenen Techniken können Entwickler effiziente und skalierbare Crawler erstellen, die große Datenmengen aus Webseiten extrahieren. Die Anpassungsfähigkeit und Flexibilität von Scrapy machen es zu einem wertvollen Werkzeug für verschiedene Aufgaben, darunter:

* Datenerfassung
* Preisüberwachung
* Suchmaschinenoptimierung
* Web-Scraping-Projekte

Indem Sie die in diesem Leitfaden beschriebenen Best Practices befolgen, können Sie Crawler erstellen, die zuverlässig, effizient und skalierbar sind.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Scrapy?

Scrapy ist ein Open-Source-Webcrawling-Framework in Python, das es Entwicklern erleichtert, effiziente und skalierbare Crawler zu erstellen.

Wie funktioniert Scrapy?

Scrapy verwendet HTTP-Anfragen und Parser, um Webseiten zu crawlen und Daten zu extrahieren.

Wie kann ich mit Scrapy eine Webseite crawlen?

Erstellen Sie eine Scrapy-Spinne, definieren Sie Parse-Methoden und verwenden Sie Persistenz-Techniken, um Daten zu speichern.

Welche Vorteile bietet Scrapy?

Scrapy bietet Funktionen wie einen robusten HTTP-Client, Unterstützung für mehrere Parser, eine flexible Pipeline-Architektur und erweiterbare Middleware.

Wie kann ich Scrapy installieren?

Installieren Sie Scrapy über pip install scrapy.

Wie kann ich Scrapy-Einstellungen konfigurieren?

Konfigurieren Sie die Scrapy-Einstellungen in der Datei settings.py.

Können Scrapy-Crawler verteilt werden?

Ja, Scrapy unterstützt die verteilte Verarbeitung.

Wie kann ich Proxys mit Scrapy verwenden?

Konfigurieren Sie Proxys in Ihren Scrapy-Einstellungen.