Scrapy capture toutes les données du réseau

Scrapy capture toutes les données sur le Web

Scrapy est un framework de robot d'exploration Web efficace et évolutif écrit en Python. Il est conçu pour développer rapidement des systèmes d'exploration efficaces et évolutifs permettant de collecter de grandes quantités de données sur le Web.

Scrapy est un outil puissant qui peut explorer toutes les données d'un site Web en configurant quelques codes simples en quelques minutes. Nous introduisons ici quelques concepts de base de Scrapy afin que les débutants puissent mieux comprendre l'utilisation de Scrapy.

Concepts courants dans Scrapy :

1. Spiders : Le composant principal utilisé par Scrapy est le code utilisé pour obtenir des données et analyser les pages Web. Scrapy propose de nombreuses sous-classes Spider, ce qui facilite le développement de votre propre robot d'exploration.
2. Projets : composant de plus haut niveau de Scrapy, il s'agit d'un conteneur permettant d'organiser les robots d'exploration, les pipelines et les middlewares. Chaque projet Scrapy contient des paramètres qui contrôlent le comportement de Scrapy.
3. Items : conteneurs utilisés dans Scrapy pour représenter les données analysées. Il peut être considéré comme un dictionnaire Python utilisé pour stocker des données spécifiées.
4. Pipelines : Un ensemble d'outils logiciels dans Scrapy pour le traitement et le nettoyage des données. Il peut enchaîner les processus de traitement, simplifiant ainsi le nettoyage des données.
5. Middlewares : C'est un concept dans Scrapy Il est principalement utilisé pour traiter les requêtes et réponses Scrapy. Utilisé pour gérer les demandes, les réponses et les exceptions.

Utilisation de base de Scrapy :

1. Installer Scrapy : Scrapy peut être installé via pip, utilisez la commande suivante :

   pip install Scrapy

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2. Créer un nouveau projet : Pour utiliser Scrapy, vous devez d'abord créer un nouveau projet. Utilisez la commande suivante :

   scrapy startproject project_name

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3. Créer une araignée : La création d'une araignée est au cœur de Scrapy, qui est le code utilisé pour extraire les données d'un site Web. Utilisez la commande suivante :

   scrapy genspider spider_name domain

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4. Write Spider code : modifiez le code Spider pour définir comment explorer les données du site Web. Les principales méthodes doivent être implémentées : start_requests, parse et parse_item.

   class MySpider(scrapy.Spider):
       name = 'myspider'
       start_urls = ['http://example.com']
   
       def parse(self, response):
           # do something here
           pass

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5. Exécutez le robot : saisissez la commande suivante sur la ligne de commande pour exécuter Spider afin de capturer des données :

   scrapy crawl spider_name

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6. Define Item : définissez une classe d'élément de base pour représenter la catégorie de données qui doit être collectée. Vous devez définir ses champs pour représenter le contenu collecté.

   import scrapy
   
   class MyItem(scrapy.Item):
       name = scrapy.Field()
       description = scrapy.Field()

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7. Stockage des données dans la base de données : les pipelines de Scrapy peuvent être utilisés pour traiter des données et écrire des données dans une base de données ou un fichier. Il est recommandé d'utiliser la bibliothèque correspondante pour stocker les données.

   class MyPipeline(object):
       def process_item(self, item, spider):
           # 将item写入数据库
           return item

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Résumé :

Cet article présente brièvement le concept et l'utilisation de base de Scrapy, afin que chacun puisse mieux comprendre comment utiliser Scrapy. À l’ère moderne du Big Data, les données sont les plus précieuses, car leur valeur va de soi. Scrapy offre un moyen rapide, efficace et évolutif de collecter toutes les données du réseau et d'utiliser les données à des fins de recherche, d'analyse et de prise de décision.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!