Selenium を Scrapy と統合して動的 Web ページを効率的にスクレイピングするにはどうすればよいですか?
動的ページ スクレイピングのために Selenium を Scrapy と統合する
Scrapy を使用して動的 Web ページからデータをスクレイピングしようとすると、標準のクロール プロセスでは不十分になる可能性があります。これは、URL を変更しない「次へ」ボタンをクリックするなど、ページネーションが非同期読み込みに依存している場合によく発生します。この課題を克服するには、Scrapy スパイダーに Selenium を組み込むことが効果的な解決策となります。
Spider への Selenium の配置
Scrapy スパイダー内での Selenium の最適な配置は、次のとおりです。特定のスクレイピング要件について。ただし、いくつかの一般的なアプローチは次のとおりです。
- parse() メソッド内: このアプローチには、スパイダーの parse() メソッド内で Selenium を使用してページネーションとデータ抽出を処理することが含まれます。
- 専用 Selenium ミドルウェアの作成: このアプローチでは、応答をスパイダーの parse() メソッドに渡す前にページネーションを実行するカスタム Selenium ミドルウェアを作成できます。
- 別のスクリプトで Selenium を実行する: あるいは、Scrapy スパイダーの外部の別のスクリプトで Selenium コマンドを実行することもできます。これにより、Selenium ロジックをより柔軟に制御できるようになります。
Scrapy で Selenium を使用する例
たとえば、eBay でページ分割された結果をスクレイピングするとします。 。次のスニペットは Selenium と Scrapy を統合する方法を示しています:
import scrapy from selenium import webdriver class ProductSpider(scrapy.Spider): name = "product_spider" allowed_domains = ['ebay.com'] start_urls = ['https://www.ebay.com/sch/i.html?_odkw=books&_osacat=0&_trksid=p2045573.m570.l1313.TR0.TRC0.Xpython&_nkw=python&_sacat=0&_from=R40'] def __init__(self): self.driver = webdriver.Firefox() def parse(self, response): self.driver.get(response.url) while True: next = self.driver.find_element_by_xpath('//td[@class="pagn-next"]/a') try: next.click() # Get and process the data here except: break self.driver.close()
代替: ScrapyJS ミドルウェアの使用
場合によっては、ScrapyJS ミドルウェアの使用で十分な場合があります。 Selenium を必要としない Web ページの動的部分。このミドルウェアを使用すると、Scrapy フレームワーク内でカスタム JavaScript を実行できます。
Selenium と Scrapy を統合する追加の例と使用例については、提供されているリンクを参照してください。
以上がSelenium を Scrapy と統合して動的 Web ページを効率的にスクレイピングするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
