Semalt sugiere 5 pasos para raspar páginas web

Scrapy es un código abierto y un marco para extraer información de los diferentes sitios web. Utiliza API y está escrito en Python. Scrapy actualmente es mantenido por una compañía de raspado de web llamada Scrapinghub Ltd.

Es un tutorial simple sobre cómo escribir un rastreador web usando Scrapy, analizar Craigslist y almacenar información en formato CSV. Los cinco pasos principales de este tutorial se mencionan a continuación:

1. Crear un nuevo proyecto Scrapy

2. Escribe una araña para rastrear un sitio web y extraer datos

3. Exporte los datos raspados usando la línea de comando

4. Cambiar araña para seguir enlaces

5. Use argumentos de araña

1. Crear un proyecto

El primer paso es crear un proyecto. Tendría que descargar e instalar Scrapy. En su barra de búsqueda, debe ingresar el nombre del directorio donde desea almacenar los datos. Scrapy usa diferentes arañas para extraer información, y estas arañas hacen solicitudes iniciales para crear directorios. Para que una araña funcione, debe visitar la lista de directorios e insertar un código particular allí. Observe los archivos en su directorio actual y observe dos archivos nuevos: quotes-a.html y quotes-b.html.

2. Escriba una araña para rastrear un sitio web y extraer datos:

La mejor manera de escribir una araña y extraer datos es creando diferentes selectores en el shell de Scrapy. Siempre debe encerrar las URL entre comillas; de lo contrario, Scrapy cambiará la naturaleza o los nombres de esas URL al instante. Debe usar comillas dobles alrededor de una URL para escribir una araña de manera apropiada. Debe usar.extract_first () y evitar un error de índice.

3. Exporte los datos raspados utilizando la línea de comando:

Es importante exportar los datos raspados utilizando la línea de comando. Si no lo exporta, no obtendrá resultados precisos. La araña generará diferentes directorios que contienen información útil. Debe utilizar las palabras clave de rendimiento de Python para exportar esta información de una mejor manera. Importar datos a archivos JSON es posible. Los archivos JSON son útiles para programadores. Herramientas como JQ ayudan a exportar datos raspados sin ningún problema.

4. Cambie la araña para seguir los enlaces:

En proyectos pequeños, puede cambiar las arañas para seguir los enlaces adecuadamente. Pero no es necesario con proyectos de raspado de datos de gran tamaño. Se configurará un archivo de marcador de posición para las tuberías de elementos cuando cambie la araña. Este archivo se puede encontrar en la sección tutorial / pipelines.py. Con Scrapy, puedes construir arañas sofisticadas y cambiar su ubicación en cualquier momento. Puede extraer varios sitios a la vez y llevar a cabo varios proyectos de extracción de datos.

5. Use argumentos de araña:

La devolución de llamada parse_author es un argumento de araña que se puede utilizar para extraer datos de sitios web dinámicos. También puede proporcionar argumentos de línea de comando a las arañas con un código específico. Los argumentos de la araña se convierten en atributos de la araña en muy poco tiempo y cambian el aspecto general de sus datos.

En este tutorial, cubrimos solo los conceptos básicos de Scrapy. Hay muchas características y opciones para esta herramienta. Solo necesita descargar y activar Scrapy para saber más sobre sus especificaciones.