Webseiten-Crawling mit Scrapy und Python 3
Das Durchforsten von Webseiten ist eine mächtige Methode, um Informationen aus dem Internet zu sammeln und zu extrahieren. Scrapy, ein populäres Open-Source-Framework für das Web-Crawling in Python, erleichtert es Entwicklern, effiziente und skalierbare Crawler zu entwickeln. Dieser umfassende Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie mit Scrapy und Python 3 eine Website durchsuchen.
Einführung
Beim Webseiten-Crawling wird eine Website systematisch besucht und Daten von deren Seiten extrahiert. Dies ist für vielfältige Zwecke nützlich, darunter Datensammlung, Preisüberwachung und Suchmaschinenoptimierung. Scrapy bietet eine Reihe von Funktionen, die das Crawling von Websites vereinfachen, wie z.B.:
- Einen widerstandsfähigen HTTP-Client
- Unterstützung für verschiedene Parser
- Eine anpassbare Pipeline-Architektur
- Erweiterbare Middleware
Durch die Nutzung dieser Funktionen können Entwickler schnell und unkompliziert Crawler erstellen, die große Datenmengen aus Webseiten gewinnen.
Webseitenanalyse
Konfiguration der Scrapy-Einstellungen
Vor dem Start des Webseiten-Crawlings müssen Sie Ihre Scrapy-Einstellungen konfigurieren. Dies erfolgt in der Datei settings.py, die üblicherweise im Projektordner liegt. Die wichtigsten Einstellungen, die Sie anpassen sollten, sind:
USER_AGENT: Der User-Agent bestimmt, wie sich Ihr Crawler gegenüber der Webseite identifiziert. Dies ist wichtig, um zu vermeiden, als Bot erkannt und gesperrt zu werden.DOWNLOAD_DELAY: Die Download-Verzögerung ist ein Zeitintervall zwischen den Anfragen an die Website. Dies hilft, die Serverlast zu reduzieren und die Gefahr einer Sperrung zu mindern.CONCURRENT_REQUESTS: Die Anzahl gleichzeitiger Anfragen bestimmt, wie viele Anfragen Ihr Crawler parallel senden kann. Dies hat Einfluss auf die Crawl-Effizienz.
Erstellung eines Spiders
Ein Spider ist der Kern eines Scrapy-Crawlers. Er definiert die Regeln für das Crawlen der Website und das Extrahieren von Daten. Um einen Spider zu erstellen, müssen Sie eine Python-Klasse erstellen, die von Scrapy’s scrapy.Spider erbt.
import scrapy
class MySpider(scrapy.Spider):
name = "my_spider"
allowed_domains = ["example.com"]
start_urls = ["https://example.com"]
Dieser Code definiert einen Spider namens MySpider, der die Seite example.com crawlt.
Definition von Parse-Methoden
Die Parse-Methoden eines Spiders legen fest, wie Daten extrahiert werden sollen. Scrapy bietet eine Vielzahl von Parse-Methoden, die je nach HTML-Struktur der Webseite eingesetzt werden können. Die am häufigsten verwendeten Parse-Methoden sind:
parse: Wird genutzt, um die Startseite zu verarbeiten und Folge-URLs für das Crawlen zu gewinnen.parse_item: Wird genutzt, um Daten von einer einzelnen Seite zu extrahieren und einItem-Objekt zu generieren.
def parse(self, response):
# Extrahiert Links von der Startseite
links = response.css("a::attr(href)")
# Extrahiert Daten von der Startseite
yield {
"title": response.css("title::text").get(),
"description": response.css("meta[name=description]::attr(content)").get(),
}
# Folgt den extrahierten Links
for link in links:
yield scrapy.Request(link, callback=self.parse)
In diesem Beispiel extrahiert die parse-Methode Links und Informationen von der Startseite und folgt anschließend den extrahierten Links.
Datenextraktion mit XPath
XPath ist eine Abfragesprache zum Extrahieren von Daten aus HTML-Dokumenten. Scrapy stellt XPath-Selektoren bereit, mit denen Sie Daten effektiv aus Webseiten extrahieren können.
title = response.xpath("//title/text()").get()
description = response.xpath("//meta[@name='description']/@content").get()
In diesem Code werden XPath-Selektoren verwendet, um den Titel und die Beschreibung der Webseite zu extrahieren.
Speicherung und Pipeline
Sichern von Elementen
Sobald Daten von einer Webseite extrahiert wurden, können diese in einer Datenbank, einem Dateisystem oder einem anderen Speicherort gespeichert werden. Scrapy bietet Item-Prozessoren an, mit denen Sie Daten vor der Speicherung umwandeln und validieren können.
class MyItemPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
# Formatiert die Daten
item["title"] = item["title"].strip()
item["description"] = item["description"].strip()
# Speichert das Element in einer Datenbank
database.insert(item)
return item
Dieses Beispiel zeigt eine Item-Pipeline, die Daten formatiert und in einer Datenbank speichert.
Middleware
Middlewares sind Komponenten, die den Crawl-Prozess abfangen und modifizieren können. Scrapy bietet verschiedene Middleware-Komponenten, die für unterschiedliche Zwecke eingesetzt werden können:
DownloaderMiddleware: Verändert den Download-Prozess, z.B. durch das Hinzufügen von Headern zu Anfragen.SpiderMiddleware: Modifiziert den Crawl-Prozess, z.B. durch das Filtern von unnötigen URLs.
class MyDownloaderMiddleware(object):
def process_request(self, request, spider):
# Fügt einen benutzerdefinierten Header zu jeder Anfrage hinzu
request.headers["X-My-Header"] = "My Value"
return request
Dieses Beispiel zeigt eine Downloader-Middleware, die jeder Anfrage einen benutzerdefinierten Header hinzufügt.
Fortgeschrittene Methoden
Verteilte Verarbeitung
Scrapy unterstützt die verteilte Verarbeitung, wodurch Sie Ihre Crawler auf mehreren Rechnern ausführen können. Dies kann die Crawl-Effizienz deutlich steigern.
HTTP-Authentifizierung
Scrapy kann sich bei Webseiten mit HTTP-Authentifizierung anmelden. Um dies zu konfigurieren, fügen Sie in Ihren Scrapy-Einstellungen HTTPAUTH_ENABLED und HTTPAUTH_USER/PASS hinzu.
Proxy-Nutzung
Sie können Scrapy so konfigurieren, dass es Proxys nutzt, um Ihre IP-Adresse zu verbergen und Blockaden zu umgehen. Um dies zu konfigurieren, ergänzen Sie in Ihren Scrapy-Einstellungen DOWNLOADER_MIDDLEWARES und PROXY.
Fazit
Webseiten-Crawling mit Scrapy und Python 3 ist ein leistungsstarker Ansatz zur Informationsbeschaffung und -extraktion aus dem Internet. Mit den in diesem Leitfaden beschriebenen Methoden können Entwickler effektive und skalierbare Crawler entwickeln, die große Datenmengen aus Webseiten extrahieren. Die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von Scrapy machen es zu einem wertvollen Werkzeug für diverse Aufgaben, darunter:
- Datenerhebung
- Preisüberwachung
- Suchmaschinenoptimierung
- Web-Scraping-Projekte
Wenn Sie die in diesem Leitfaden beschriebenen Best Practices befolgen, können Sie Crawler entwickeln, die zuverlässig, effizient und skalierbar sind.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Scrapy?
Scrapy ist ein Open-Source-Framework für Web-Crawling in Python, das die Entwicklung von effizienten und skalierbaren Crawlern vereinfacht.
Wie funktioniert Scrapy?
Scrapy verwendet HTTP-Anfragen und Parser, um Webseiten zu crawlen und Daten zu extrahieren.
Wie crawle ich eine Webseite mit Scrapy?
Erstellen Sie einen Scrapy-Spider, definieren Sie Parse-Methoden und verwenden Sie Persistenz-Techniken, um Daten zu speichern.
Welche Vorteile bietet Scrapy?
Scrapy bietet Funktionen wie einen robusten HTTP-Client, Unterstützung für mehrere Parser, eine anpassbare Pipeline-Architektur und erweiterbare Middleware.
Wie kann ich Scrapy installieren?
Installieren Sie Scrapy mit pip install scrapy.
Wie konfiguriere ich die Scrapy-Einstellungen?
Passen Sie die Scrapy-Einstellungen in der Datei settings.py an.
Können Scrapy-Crawler verteilt werden?
Ja, Scrapy unterstützt die verteilte Verarbeitung.
Wie verwende ich Proxys mit Scrapy?
Konfigurieren Sie Proxys in Ihren Scrapy-Einstellungen.