Scrapy 크롤러를 사용하여 새로운 웹사이트의 데이터 분석

스크래피 크롤러를 활용해 새로운 웹사이트의 데이터 분석

인터넷 시대에는 웹사이트에서 대량의 데이터가 수집되고, 이 데이터를 어떻게 분석 및 마이닝에 활용하는가가 중요한 이슈가 되었습니다. 이 기사에서는 새로운 웹사이트 데이터를 크롤링하기 위한 Scrapy 크롤러 프레임워크의 사용과 데이터 분석을 위한 Python의 사용을 소개합니다.

1. Scrapy 프레임워크

Scrapy는 웹사이트 데이터를 크롤링하기 위한 Python 프레임워크로 효율적이고 빠르며 확장 가능한 방식으로 웹사이트에서 데이터를 추출할 수 있습니다. Scrapy는 Spider, Pipeline, DownloaderMiddleware 및 기타 모듈을 쉽게 생성할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다. 일부 데이터 마이닝 및 대규모 크롤링 작업의 경우 Scrapy 프레임워크가 매우 유명합니다.

2. 소설 사이트

이 글에서 크롤링한 소설 사이트는 무료 온라인 소설 읽기 사이트인 "비퀴게" 입니다. 이 웹 사이트에서는 소설 콘텐츠가 장별로 구성되어 있으므로 소설 장 콘텐츠를 자동으로 크롤링해야 하며, 소설 분류에 따라 데이터를 필터링할 수 있습니다.

3. 크롤러 디자인

Scrapy 프레임워크에서 크롤러는 여러 스파이더를 정의하여 다양한 웹사이트나 페이지에 대한 데이터를 크롤링할 수 있는 매우 중요한 모듈입니다. 본 글에서 작성한 크롤러는 크게 소설 목록과 소설 장 내용의 두 부분으로 나누어진다.

1. 소설 목록

소설 목록은 소설의 분류, 이름, 작가, 지위 및 기타 정보를 나타냅니다. "Biquge" 웹사이트에는 소설의 각 카테고리에 해당하는 하위 페이지가 있습니다. 따라서 소설 목록을 크롤링할 때 먼저 소설 카테고리의 URL을 크롤링한 다음 카테고리 페이지를 탐색하여 각 소설의 정보를 얻으세요.

2. 소설 장 콘텐츠

소설의 장 콘텐츠를 크롤링할 때 가장 중요한 것은 각 소설의 장 디렉터리를 구하고 장 디렉터리의 콘텐츠를 순서대로 연결하는 것입니다. "Biquge" 웹사이트에는 각 소설의 장 디렉터리에 해당 URL이 있으므로 각 소설의 장 디렉터리 URL을 얻은 다음 장 콘텐츠를 하나씩 얻으면 됩니다.

4. 크롤러 구현

크롤러를 구현하기 전에 Scrapy 프레임워크를 설치하고 Scrapy 프로젝트를 생성해야 합니다. Scrapy 프로젝트에서 각 크롤러는 다음 부분을 정의해야 합니다.

1. Name

각 크롤러에는 서로 다른 크롤러를 구별하기 위한 고유한 이름이 있습니다. 이 문서에서는 크롤러 이름을 "novel_spider"로 지정합니다.

2. Start_urls

크롤러의 시작점을 설정하는 시작 URL입니다.

start_urls = ['http://www.biquge.info/']

3. parse

Crawler 구문 분석 방법인 이 방법은 start_urls의 각 URL에서 반환된 콘텐츠를 구문 분석하고 여기에서 유용한 정보를 추출합니다.

이 방법에서는 먼저 소설 목록 페이지를 구문 분석하고 각 소설의 이름, 저자, 상태 및 URL 정보를 추출한 후 이 정보를 Request 객체를 통해 다음 구문 분석 방법으로 전달합니다.

def parse(self, response): # Get novel classifications classifications = response.xpath('//div[@class="nav"]/ul/li') for classification in classifications: url = classification.xpath('a/@href').extract_first() name = classification.xpath('a/text()').extract_first() # Get novels in classification yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_classification, meta={'name': name})

하위 페이지에서는 소설 콘텐츠, 챕터 이름, 챕터 콘텐츠를 순서대로 가져옵니다. 그리고 Item을 통해 소설 제목, 장 이름, 장 내용 정보를 전달합니다.

def parse_chapter(self, response): item = NovelChapter() item['novel_name'] = response.meta['novel_name'] item['chapter_name'] = response.meta['chapter_name'] item['chapter_content'] = response.xpath('//div[@id="content"]/text()').extract() yield item

5. 데이터 분석

데이터를 얻은 후 Python 및 Pandas 라이브러리를 사용하여 얻은 새로운 데이터를 분석할 수 있습니다. 다음 코드는 소설 목록에서 Pandas 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

import pandas as pd # Load CSV data into dataframe df = pd.read_csv('./novel.csv') # Display novel counts by author's name df.groupby('author_name')[['novel_name']].count().sort_values('novel_name', ascending=False)

6. 요약

Scrapy는 웹사이트에서 데이터를 쉽게 크롤링할 수 있는 강력한 크롤러 프레임워크입니다. 이 기사에서는 소설 읽기 웹사이트의 예를 사용하여 Scrapy 프레임워크를 사용하여 소설 분류 및 장 내용을 캡처하고 Python 및 Pandas 라이브러리를 사용하여 캡처된 데이터를 분석하는 방법을 소개합니다. 이 기술은 뉴스, 제품 정보, 소셜 미디어 등 다른 웹사이트의 데이터를 크롤링하는 데 널리 사용됩니다.

위 내용은 Scrapy 크롤러를 사용하여 새로운 웹사이트의 데이터 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!