Semalt sugere 5 etapas para raspar páginas da Web

O Scrapy é um código-fonte aberto e uma estrutura para extrair informações de diferentes sites. Ele usa APIs e é escrito em Python. Atualmente, o Scrapy é mantido por uma empresa de raspagem na Web chamada Scrapinghub Ltd.

É um tutorial simples de como escrever um rastreador da Web usando o Scrapy, analisar o Craigslist e armazenar informações no formato CSV. As cinco etapas principais deste tutorial são mencionadas abaixo:

1. Crie um novo projeto Scrapy

2. Escreva uma aranha para rastrear um site e extrair dados

3. Exporte os dados raspados usando a linha de comando

4. Altere o spider para seguir os links

5. Use argumentos de aranha

1. Crie um projeto

O primeiro passo é criar um projeto. Você precisaria baixar e instalar o Scrapy. Na barra de pesquisa, você deve inserir o nome do diretório em que deseja armazenar os dados. O Scrapy usa aranhas diferentes para extrair informações, e essas solicitações iniciais para criar diretórios. Para colocar uma aranha para funcionar, você precisa visitar a lista de diretórios e inserir um código específico lá. Fique de olho nos arquivos em seu diretório atual e observe dois novos arquivos: quotes-a.html e quotes-b.html.

2. Escreva uma aranha para rastrear um site e extrair dados:

A melhor maneira de escrever uma aranha e extrair dados é criar diferentes seletores no shell do Scrapy. Você sempre deve colocar os URLs entre aspas; caso contrário, o Scrapy mudará a natureza ou os nomes desses URLs instantaneamente. Você deve usar aspas duplas em torno de um URL para escrever uma aranha adequadamente. Você deve usar.extract_first () e evitar um erro de índice.

3. Exporte os dados raspados usando a linha de comando:

É importante exportar os dados raspados usando a linha de comando. Se você não exportá-lo, não obterá resultados precisos. A aranha irá gerar diretórios diferentes contendo informações úteis. Você deve usar as palavras-chave Python de rendimento para exportar essas informações de uma maneira melhor. É possível importar dados para arquivos JSON. Os arquivos JSON são úteis para programadores. Ferramentas como JQ ajudam a exportar dados raspados sem nenhum problema.

4. Altere o spider para seguir os links:

Em pequenos projetos, você pode alterar as aranhas para seguir os links adequadamente. Mas isso não é necessário em projetos de raspagem de dados de grande porte. Um arquivo de espaço reservado para os pipelines de itens será configurado quando você alterar o spider. Este arquivo pode ser localizado na seção tutorial / pipelines.py. Com o Scrapy, você pode construir aranhas sofisticadas e alterar sua localização a qualquer momento. Você pode extrair vários sites por vez e executar vários projetos de extração de dados.

5. Use argumentos de aranha:

O retorno de chamada parse_author é um argumento spider que pode ser usado para extrair dados de sites dinâmicos. Você também pode fornecer argumentos de linha de comando para as aranhas com um código específico. Os argumentos do spider tornam-se atributos do spider rapidamente e alteram a aparência geral dos seus dados.

Neste tutorial, abordamos apenas o básico do Scrapy. Existem muitos recursos e opções para esta ferramenta. Você só precisa baixar e ativar o Scrapy para saber mais sobre suas especificações.