Semalt föreslår 5 steg för att skrapa webbsidor

Scrapy är en öppen källa och ramverk för att extrahera information från den olika webbplatsen. Den använder API: er och är skriven i Python. Scrapy upprätthålls för närvarande av ett webbskrapningsföretag som heter Scrapinghub Ltd.

Det är en enkel handledning om hur man skriver webbcrawler med Scrapy, analyserar Craigslist och lagrar information i CSV-format. De fem huvudstegen i denna handledning nämns nedan:

1. Skapa ett nytt Scrapy-projekt

2. Skriv en spindel för att genomsöka en webbplats och extrahera data

3. Exportera skrapade data med kommandoraden

4. Byt spindel för att följa länkar

5. Använd spindelargument

1. Skapa ett projekt

Det första steget är att skapa ett projekt. Du måste ladda ner och installera Scrapy. I sökfältet ska du ange katalognamnet där du vill lagra data. Scrapy använder olika spindlar för att extrahera information, och dessa spindlar gör begäran om att skapa kataloger. För att få en spindel att fungera måste du besöka listan med kataloger och infoga en viss kod där. Håll ett öga på filerna i din nuvarande katalog och se två nya filer: citat-a.html och citat-b.html.

2. Skriv en spindel för att genomsöka en webbplats och extrahera data:

Det bästa sättet att skriva en spindel och extrahera data är att skapa olika väljare i Scrapys skal. Du bör alltid bifoga URL: erna i offert. annars kommer Scrapy att ändra karaktären eller namnen på dessa webbadresser direkt. Du bör använda dubbla citat runt en URL för att skriva en spindel på lämpligt sätt. Du bör använda.extract_first () och undvika ett indexfel.

3. Exportera skrapade data med kommandoraden:

Det är viktigt att exportera skrapade data med hjälp av kommandoraden. Om du inte exporterar det får du inte exakta resultat. Spindeln kommer att generera olika kataloger som innehåller användbar information. Du bör använda Python-nyckelorden för att exportera denna information på ett bättre sätt. Det är möjligt att importera data till JSON-filer. JSON-filerna är användbara för programmerare. Verktyg som JQ hjälper till att exportera skrapad data utan problem.

4. Byt spindel för att följa länkar:

I små projekt kan du byta spindlar för att följa länkar på lämpligt sätt. Men det är inte nödvändigt med storskaliga dataskrapningsprojekt . En platshållarfil för objektledningar kommer att konfigureras när du byter spindel. Denna fil kan hittas i avsnittet tutorial / pipelines.py. Med Scrapy kan du bygga sofistikerade spindlar och ändra deras plats när som helst. Du kan extrahera flera webbplatser åt gången och genomföra olika datauttagsprojekt.

5. Använd spindelargument:

Parse_author callback är ett spindelargument som kan användas för att extrahera data från dynamiska webbplatser. Du kan också ge kommandoradsargument till spindlarna med en specifik kod. Spindelargumenten blir spindelattribut på nolltid och ändrar det övergripande utseendet på dina data.

I denna handledning täckte vi bara grunderna i Scrapy. Det finns många funktioner och alternativ för det här verktyget. Du behöver bara ladda ner och aktivera Scrapy för att veta mer om dess specifikationer.