Wie automatisiert Scrapy die Datenanalyse und Diagrammerstellung?

Scrapy ist ein beliebtes Python-Crawler-Framework. Es verwendet eine einfache und leicht verständliche Syntax, um auf einfache Weise Informationen aus Webressourcen abzurufen und eine automatisierte Verarbeitung und Analyse durchzuführen. Die Flexibilität und Skalierbarkeit von Scrapy machen es ideal für die Datenanalyse und Diagrammerstellung.

Dieser Artikel beginnt mit einer Einführung in die Grundfunktionen und Features von Scrapy, stellt dann die Schritte zur Automatisierung der Datenanalyse und Diagrammzeichnung mit Scrapy vor und gibt einige Anwendungsbeispiele, in der Hoffnung, den Lesern bei der Analyse großer Mengen hilfreich zu sein von Daten.

Merkmale und Funktionen von Scrapy

Bevor wir beginnen, die Verwendung von Scrapy für die Datenanalyse und das Zeichnen von Diagrammen vorzustellen, wollen wir zunächst die Merkmale und Funktionen von Scrapy verstehen:

1. Scrapy unterstützt eine hochgradig angepasste Anfrage- und Antwortverarbeitung und kann dies problemlos tun Netzwerkdaten abrufen und verarbeiten.
2. Unterstützt asynchrone Netzwerkanfragen und ermöglicht so ein schnelles und effizientes Web-Crawling.
3. Daten werden basierend auf XPath- und CSS-Selektoren extrahiert und unterstützen mehrere Datenformate wie JSON und XML.
4. Kann kontinuierlich ausgeführt werden und unterstützt regelmäßige automatische Updates und Erweiterungen.
5. Datenkonvertierung und -export können einfach durch Plug-Ins und Erweiterungen erreicht werden.

Die oben genannten Features und Funktionen machen Scrapy zu einem sehr guten Datenanalyse- und Diagrammtool. Schauen wir uns an, wie man Scrapy zur Automatisierung der Datenanalyse und Diagrammerstellung verwendet.

So verwenden Sie Scrapy, um die Datenanalyse und Diagrammerstellung zu automatisieren.

1. Erstellen Sie ein Scrapy-Projekt Alle für das Scrapy-Projekt benötigten Dateien und Ordner.

Writing Spider

In Scrapy ist Spider eine der wichtigsten Komponenten, die das Verhalten und die Regeln des Crawlers definiert. Indem wir einen Spider schreiben, können wir Scrapy mitteilen, wie er Webseitendaten erhält und verarbeitet. Hier müssen wir angeben, welche Webseiten gecrawlt werden sollen, wie die Seiten analysiert werden, wie Daten extrahiert werden usw.

2. Das Folgende ist ein einfaches Spider-Beispiel:

scrapy startproject myproject

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In diesem Beispiel definieren wir einen Spider namens MySpider, geben die zu crawlende Website example.com an und definieren eine start_urls-Liste, die Folgendes enthält: Wir möchten die URLs aller abrufen Webseiten. Wenn Spider ausgeführt wird, ruft es alle passenden Seiten basierend auf start_urls ab und extrahiert die Daten.

In der Funktion parse() verwenden wir XPath, um die Daten zu extrahieren, die das a-Tag in allen li-Tags enthalten, und speichern dann den Titel und den Link jeweils im Elementfeld.

Daten in der Datenbank speichern

Nachdem wir die Daten erhalten haben, müssen wir sie zur späteren Analyse und Visualisierung in der Datenbank speichern. In Scrapy können Sie die Item Pipeline verwenden, um Daten automatisch in der Datenbank zu speichern.

import scrapy


class MySpider(scrapy.Spider):
    name = "myspider"
    allowed_domains = ["example.com"]
    start_urls = [
        "http://www.example.com/",
    ]

    def parse(self, response):
        for sel in response.xpath('//ul/li'):
            item = {}
            item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract_first()
            item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract_first()
            yield item

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3. In diesem Beispiel verwenden wir die PyMongo-Bibliothek, um eine Verbindung zur MongoDB-Datenbank herzustellen und die Daten im Element in der Funktion „process_item()“ in die Sammlung „mycollection“ einzufügen.

Datenanalyse und Diagrammzeichnung

Nachdem unsere Daten in der Datenbank gespeichert sind, können wir Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib für die Datenanalyse und Diagrammzeichnung verwenden.

import pymongo


class MongoDBPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
        self.db = self.client['mydb']

    def process_item(self, item, spider):
        self.db['mycollection'].insert_one(dict(item))
        return item

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4. In diesem Beispiel lesen wir die Daten aus der MongoDB-Datenbank in einen Pandas DataFrame und zeichnen ein Histogramm mithilfe der Matplotlib-Bibliothek. Wir können die verschiedenen Analysefunktionen von Pandas verwenden, um Daten zu analysieren, z. B. den Mittelwert oder die Standardabweichung zu berechnen usw.

Zusammenfassung

In diesem Artikel haben wir die Features und Funktionen von Scrapy vorgestellt und wie man Scrapy für die automatisierte Datenanalyse und Diagrammerstellung verwendet. Durch die flexiblen und erweiterbaren Funktionen von Scrapy können wir Daten einfach abrufen und verarbeiten und Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib für die Datenanalyse und Diagrammerstellung verwenden, um die Daten besser zu verstehen und zu analysieren. Wenn Sie nach einem leistungsstarken automatisierten Web-Scraping-Tool suchen, ist Scrapy definitiv eine Option, die einen Versuch wert ist.

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