Python の Web クローラー フレームワーク - Web クローラーの一般的なフレームワーク
I.はじめに
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- みなさん、こんにちは。Xiaocaiji です。Web クローラーの一般的なフレームワークである Python の Web クローラー フレームワークについて理解しましょう。
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2. はじめに
クローラー フレームワークは、一部のクローラー プロジェクトの半完成品です。一般的に使用される関数をいくつか作成し、いくつかのインターフェイスを残すことができます。別のクローラー プロジェクトで、独自のプロジェクトに適したインターフェイスを呼び出し、必要な機能を実現するために少量のコードを作成します。したがって、クローラーの共通機能がフレームワークに実装されており、開発者のエネルギーと時間を大幅に節約します。
3. Scrapy クローラー フレームワーク
Scrapy フレームワークは、比較的成熟した Python クローラー フレームワークであり、シンプルで軽量で非常に便利です。Web ページを効率的にクロールし、ページから構造化データを抽出できます。Scrapy はオープンソースのフレームワークであるため、使用時に料金の請求を心配する必要はありません。Scrapy の公式 Web サイトはhttps://scrapy.orgで、公式ページは図に示されています。
Scrapy オープン ソース フレームワークは、オープン ソース フレームワークのインストールと Scrapy の使用チュートリアルを詳細に紹介する、非常に配慮された開発ドキュメントを開発者に提供します。
4. Crawley クローラー フレームワーク
Crawley は、Python によって開発されたクローラー フレームワークでもあり、人々がインターネットからデータを抽出する方法を変えることに特化しています。クローリーの具体的な機能は次のとおりです。
- Eventlet をベースとした高速 Web クローラー フレームワーク。
- データは、Postgres、Mysql、Oracle、Sqlite などのリレーショナル データベースに保存できます。
- クロールされたデータは、Json および XML 形式でインポートできます。
- 非リレーショナル データベース、Mongodb および Couchdb をサポートします。
- コマンドラインツールのサポート。
- XPath ツールや Pyquery ツールなど、お気に入りのツールをデータ抽出に使用できます。
- ログインしたり、ログインしている場合にのみアクセスできるページにアクセスしたりするための Cookie の使用をサポートします。
- 簡単に学べる。
5、PySpider クローラー フレームワーク
Scrapy フレームワークと比較すると、PySpider フレームワークは新人です。Python 言語、分散アーキテクチャで記述され、複数のデータベース バックエンドをサポートし、強力な WebUI はスクリプト エディター、タスク モニター、プロジェクト マネージャー、結果ビューアーをサポートします。PySpiderのスクリプト機能は以下のとおりです。
- Python スクリプト コントロール。好きな HTML 解析パッケージ (組み込みの pyquery) を使用できます。
- Web インターフェイスは、デバッグ スクリプトの作成、スクリプトの開始と停止、実行ステータスの監視、アクティビティ履歴の表示、出力結果の取得に使用されます。
- MySQL、MongoDB、Redis、SQLite、Elasticsearch、PostgreSQL、SQLAlchemy をサポートします。
- メッセージキューとして RabbitMQ、Beanstalk、Redis、Kombu をサポートします。
- JavaScript ページのクロールをサポートします。
- 強力なスケジュール制御、時間外再登攀や優先順位設定をサポートします。
- コンポーネントは交換可能で、スタンドアロン/分散デプロイメントがサポートされ、Docker デプロイメントもサポートされています。
Python の Web クローラー フレームワーク - Web クローラーの共通フレームワークの紹介はこれで終わりです。読んでいただきありがとうございます。記事が役に立った場合は、フォロー、いいね、ブックマークを歓迎します (1 つのキー 3 つのリンク)