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Semalt sugere 5 etapas para raspar páginas da Web

Scrapy é uma fonte aberta e estrutura para extrair informações do site diferente. Ele usa APIs e está escrito em Python. O Scrapy atualmente é mantido por uma empresa de  web scraping  chamada Scrapinghub Ltd.

É um tutorial simples sobre como escrever rastreador web usando o Scrapy, analisar Craigslist e loja 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. Exportar os dados raspados usando a linha de comando

4. Alterar a aranha para seguir os links

5. Usar argumentos de aranha

1. Criar um projeto

O O primeiro passo é criar um projeto. Você precisaria baixar e instalar o Scrapy. Na sua barra de pesquisa, você deve inserir o nome do diretório onde deseja armazenar os dados. Scrapy usa diferentes aranhas para extrair informações e essas aranhas fazem solicitações iniciais para criar diretórios. Para colocar uma aranha para trabalhar, você precisa visitar a lista de diretórios e inserir um código específico lá. Fique atento aos 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 está criando seletores diferentes no shell Scrapy. Você deve sempre incluir os URLs entre aspas; Caso contrário, o Scrapy mudará a natureza ou os nomes desses URL instantaneamente. Você deve usar aspas duplas em torno de uma URL para escrever uma aranha apropriadamente. 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, você não obterá resultados precisos. A aranha irá gerar diferentes diretórios contendo informações úteis. Você deve usar as palavras-chave Python de produção para exportar essas informações de uma maneira melhor. Importar dados para arquivos JSON é possível. Os arquivos JSON são úteis para programadores. Ferramentas como JQ ajudam a exportar dados raspados sem qualquer problema.

4. Mude a aranha para seguir os links:

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

5. Use aranha argumentos:

O retorno de parse_author é um argumento de aranha 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 da aranha tornam-se atributos de aranha em nenhum momento e alteram a aparência geral de seus dados.

Neste tutorial, cobrimos apenas os conceitos básicos de Scrapy. Há uma série de recursos e opções para esta ferramenta. Você só precisa baixar e ativar o Scrapy para saber mais sobre suas especificações.

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