Scrapy वेब स्क्रैपिंग फ्रेमवर्क का अवलोकन

Scrapy एक मजबूत, उच्च-स्तरीय ढांचा है जिसे वेब स्क्रैपिंग और डेटा निष्कर्षण के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे डेटा पार्सिंग, मूल्य निगरानी, ​​उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण, सोशल मीडिया इनसाइट्स और एसईओ विश्लेषण जैसे कार्यों के लिए आदर्श बनाता है। यह ढांचा कुशलता से डेटा के बड़े संस्करणों को संभालने के लिए सुसज्जित है। इसमें HTTP अनुरोधों के प्रबंधन, त्रुटि से निपटने और रोबोट्स के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए अंतर्निहित तंत्र शामिल हैं, जो जटिल और बड़े पैमाने पर वेब डेटा संग्रह परियोजनाओं को नेविगेट करने के लिए आवश्यक हैं। यह समीक्षा यह बताएगी कि Scrapy क्या है, यह कैसे कार्य करता है, और उपयोगकर्ताओं को यह प्रदान करता है, इसकी क्षमताओं और अनुप्रयोगों की व्यापक समझ प्रदान करता है।

Scrapy फ्रेमवर्क कैसे काम करता है

Scrapy फ्रेमवर्क एक शक्तिशाली ओपन-सोर्स वेब स्क्रैपिंग टूल है जो पायथन में लिखा गया है, जिसे उच्च दक्षता वाले क्रॉलिंग और वेबसाइटों से संरचित डेटा निकालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह JSON और CSV प्रारूपों में निकाले गए डेटा को व्यवस्थित कर सकता है या इसे सीधे SQLite, MySQL, PostgreSQL और MongoDB जैसे डेटाबेस में स्टोर कर सकता है। Scrapy CSS चयनकर्ताओं और XPath सहित विभिन्न पार्सिंग विधियों का समर्थन करता है और JSON और XML प्रतिक्रियाओं को संभाल सकता है, जो API के साथ काम करते समय महत्वपूर्ण है।

Scrapy "spiders" के माध्यम से संचालित होता है - विशेष क्रॉलर जो वेब पेज और फसल डेटा को नेविगेट करने के लिए परिभाषित निर्देशों का पालन करते हैं। ये मकड़ियों अनिवार्य रूप से स्क्रिप्ट हैं जो पाठ, चित्र या लिंक जैसी विशिष्ट प्रकार की वस्तुओं की पहचान और कैप्चर करते हैं। Scrapy द्वारा प्रदान किया गया एक इंटरैक्टिव रेंगने वाला शेल इन मकड़ियों के वास्तविक समय परीक्षण और डिबगिंग के लिए अनुमति देता है, जो क्रॉलर के सेटअप और अनुकूलन प्रक्रिया को बहुत बढ़ाता है।

Scrapy आर्किटेक्चर के प्रमुख घटकों में शामिल हैं:

• आइटम: वेब पेजों से कैप्चर किए गए डेटा को आइटमों में संरचित किया जाता है, जो कि पायथन ऑब्जेक्ट्स हैं जो कुंजी-मूल्य जोड़े के रूप में स्वरूपित हैं। ये आइटम, उपयोगकर्ता की जरूरतों के अनुसार अनुकूलन योग्य हैं, पाठ और छवियों जैसे विभिन्न विशेषताओं को एनकैप्सुलेट कर सकते हैं और आसानी से JSON या CSV, या सीधे डेटाबेस जैसे प्रारूपों के लिए निर्यात योग्य हैं।
• आइटम पाइपलाइन: डेटा को मकड़ियों द्वारा कैप्चर किए जाने के बाद, यह आइटम पाइपलाइन में प्रवेश करता है। यह प्रसंस्करण चरणों की एक श्रृंखला है जहां डेटा को मान्य, साफ किया जाता है और संभवतः संग्रहीत किया जाता है। पाइपलाइन में प्रत्येक चरण को एक अजगर वर्ग द्वारा परिभाषित किया गया है जो त्रुटि सुधार और डेटा सफाई जैसे कार्यों में सक्षम है।
• अनुरोध और प्रतिक्रियाएं: स्क्रैपी अपने कार्यों को अतुल्यकालिक रूप से प्रबंधित करता है, अनुरोधों को प्राथमिकता, विफल अनुरोधों की स्वचालित पुनर्विचार, और रीडायरेक्ट और कुकीज़ जैसे सामान्य वेब संचालन से निपटने की अनुमति देकर दक्षता बढ़ाता है।
• एक्सपोर्ट फीड: स्क्रैपी विभिन्न स्वरूपों जैसे कि JSON, CSV, या XML में निकाले गए डेटा से फ़ीड उत्पन्न कर सकता है, और डेटाबेस या क्लाउड स्टोरेज को आउटपुट का समर्थन करता है, डेटा को पोस्ट-निष्कर्षण को कैसे संभाला जाता है, इसमें लचीलापन प्रदान करता है।
• AutoThrottle: यह सुविधा स्वचालित रूप से सर्वर लोड और प्रतिक्रिया समय के आधार पर मकड़ियों द्वारा भेजे गए अनुरोधों की दर का प्रबंधन करती है, दक्षता का अनुकूलन करती है और वेबसाइटों पर बोझ को कम करती है।
• चयनकर्ता: ये स्क्रैपी के भीतर उपकरण हैं जो वेब पेजों से तत्वों को पहचानने और निकालने के लिए सीएसएस या एक्सपैथ का उपयोग करते हैं। शक्तिशाली पार्सल लाइब्रेरी के आधार पर, चयनकर्ता जटिल वेब पेजों से आवश्यक डेटा को ठीक से लक्षित करने में मदद करते हैं।
• सेवाएं: स्क्रैपी में अंतर्निहित सेवाएं शामिल हैं जो कार्यक्षमता को बढ़ाती हैं, जैसे कि इवेंट लॉगिंग, सांख्यिकी संग्रह, ईमेल सूचनाएं और टेलनेट कंसोल एक्सेस, जो स्क्रैपिंग प्रक्रिया की निगरानी और नियंत्रित करने में सहायता करते हैं।

कुल मिलाकर, Scrapy उपलब्ध सबसे मजबूत और लचीले वेब स्क्रैपिंग टूल में से एक के रूप में खड़ा है, जो सरल डेटा निष्कर्षण कार्यों से लेकर जटिल बड़े पैमाने पर वेब खनन परियोजनाओं तक सब कुछ के लिए उपयुक्त है।

Scrapy उपकरण की विशेषताएं

यह खंड Scrapy फ्रेमवर्क की प्रमुख विशेषताओं को उजागर करता है: डेटा संग्रह और प्रसंस्करण में इसकी गति, कार्यक्षमता का विस्तार करने की क्षमता और पोर्टेबिलिटी। ये विशेषताएँ अपने प्रतिद्वंद्वियों से Scrapy को अलग करती हैं और इसे वेब स्क्रैपिंग क्षेत्र में एक लोकप्रिय विकल्प के रूप में स्थापित करती हैं।

प्रचालन -गति

Scrapy ट्विस्टेड, एक अतुल्यकालिक ओपन-सोर्स नेटवर्क इंजन द्वारा संचालित है। सिंक्रोनस ऑपरेशन के विपरीत, जहां एक कार्य को दूसरे शुरू होने से पहले पूरा किया जाना चाहिए, ट्विस्टेड कार्यों को समानांतर में निष्पादित करने की अनुमति देता है। इसका मतलब है कि Scrapy मकड़ियों एक साथ कई अनुरोधों और प्रक्रिया प्रतिक्रियाओं को भेज सकते हैं, डेटा संग्रह में गति और दक्षता को बढ़ा सकते हैं, विशेष रूप से बड़े पैमाने पर परियोजनाओं के लिए या एक साथ कई साइटों को स्कैन करते समय।

Scrapy की गति को कई कारकों द्वारा और बढ़ाया जाता है:

1. अनुरोध प्रबंधन: Scrapy अनुरोध प्राथमिकता का समर्थन करता है, स्क्रैपिंग प्रक्रिया के दौरान रणनीतिक निष्पादन आदेशों के लिए अनुमति देता है। इस प्राथमिकता को मैन्युअल रूप से अनुरोध सृजन में सेट किया जा सकता है और गतिशील रूप से समायोजित किया जा सकता है क्योंकि स्क्रैपर संचालित होता है। > फ्रेमवर्क विभिन्न कैशिंग रणनीतियों का समर्थन करता है, जैसे कि इन-मेमोरी या डिस्क-आधारित भंडारण, और कैश जीवनकाल और अन्य सेटिंग्स के अनुकूलन की अनुमति देता है।
2. अनुकूलित चयनकर्ता: फ्रेमवर्क XPath या CSS का उपयोग करके HTML दस्तावेज़ के विशिष्ट भागों को इंगित करने के लिए चयनकर्ताओं का उपयोग करता है। इन चयनकर्ताओं को सीधे प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट्स के माध्यम से या response.xpath() और response.css() जैसे तरीकों के माध्यम से डेटा निष्कर्षण प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के माध्यम से लागू किया जा सकता है।
3. समानांतरवाद और स्केलेबिलिटी: Scrapy उपयोगकर्ताओं को समानता के स्तर को सेट करने में सक्षम बनाता है, परियोजना के पैमाने के अनुसार संसाधन उपयोग का अनुकूलन करता है, चाहे वह छोटी साइटों या व्यापक वेब पोर्टल से डेटा एकत्र कर रहा हो।
4. इंटरएक्टिव शेल: Scrapy में परिकल्पनाओं का परीक्षण करने और वास्तविक समय में क्रॉलर व्यवहार को देखने के लिए एक इंटरैक्टिव शेल शामिल है, जो विकास और डिबगिंग को तेज करने के लिए अमूल्य है।

साथ में, ये विशेषताएं Scrapy को कुशलता से स्क्रैप करने और वेबसाइटों की भीड़ से डेटा एकत्र करने के लिए उपलब्ध सबसे तेज उपकरणों में से एक के रूप में स्थापित करती हैं, जिससे यह उत्पाद मूल्य की निगरानी, ​​नौकरी लिस्टिंग, समाचार सभा, सोशल मीडिया विश्लेषण और शैक्षणिक अनुसंधान जैसे कार्यों के लिए एक अमूल्य संसाधन बन जाता है।

कार्यक्षमता का विस्तार

Scrapy की मॉड्यूलर आर्किटेक्चर इसकी अनुकूलनशीलता और विस्तार को बढ़ाता है, जिससे यह विभिन्न प्रकार के जटिल डेटा संग्रह कार्यों के लिए अच्छी तरह से अनुकूल होता है। MongoDB, PostgreSQL, और Elasticsearch जैसे विभिन्न डेटा स्टोरों के साथ एकीकरण के लिए इसका समर्थन, साथ ही Redis और RabbitMQ जैसे कतार प्रबंधन प्रणालियों, बड़े डेटा वॉल्यूम के प्रभावी हैंडलिंग के लिए अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, Scrapy प्रोमेथियस या लॉगस्टैश जैसे मॉनिटरिंग या लॉगिंग प्लेटफार्मों के साथ एकीकृत हो सकता है, मशीन लर्निंग डेटा संग्रह से लेकर खोज इंजन विकास तक की परियोजनाओं के लिए स्केलेबल और अनुकूलन योग्य स्क्रैपर कॉन्फ़िगरेशन को सक्षम कर सकता है।

Scrapy के आर्किटेक्चर के एक्स्टेंसिबल घटक:

• Signals: Scrapy एक सिग्नल सिस्टम का उपयोग करता है जो डेवलपर्स को विशिष्ट घटनाओं के लिए प्रतिक्रियाओं को अनुकूलित करने की अनुमति देता है, जैसे कि डेटा संग्रह, त्रुटियों या मकड़ी की समाप्ति की शुरुआत या अंत। उदाहरण के लिए, एक सिग्नल क्रॉल के पूरा होने पर ईमेल रिपोर्ट को ट्रिगर कर सकता है।
• Extensions: उपयोगकर्ता Scrapy में अद्वितीय कार्यक्षमताओं को पेश करने के लिए कस्टम एक्सटेंशन विकसित कर सकते हैं। उदाहरणों में सीधे अमेज़ॅन S3 या Google क्लाउड पर डेटा अपलोड करने के लिए एक्सटेंशन शामिल हैं।
• Middleware: Scrapy की मिडलवेयर लेयर प्रसंस्करण के दौरान अनुरोधों और प्रतिक्रियाओं को बदलने की क्षमता प्रदान करती है। यह सुविधा कोर इंजन को संशोधित किए बिना कैप्चा हैंडलिंग या सत्र प्रबंधन जैसी कार्यक्षमता को जोड़ने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है।
• अन्य पुस्तकालयों के साथ एकीकरण: Scrapy मूल रूप से लोकप्रिय पायथन पुस्तकालयों के साथ एकीकृत करता है। उदाहरण के लिए, यह डेटा विश्लेषण और फ़िल्टरिंग के लिए पांडा के साथ काम कर सकता है, या कुशल डेटा स्टोरेज और रिट्रीवल के लिए इलास्टिक्स खोज कर सकता है।
• कस्टम चयनकर्ता: उन वेबसाइटों के लिए जहां मानक CSS या XPATH चयनकर्ता खराब संरचना के कारण अपर्याप्त साबित होते हैं, Scrapy कस्टम चयनकर्ताओं के निर्माण को अधिक सटीक रूप से डेटा निकालने की अनुमति देता है।
• कस्टम पाइपलाइन: उपयोगकर्ता डेटा सफाई, सामान्यीकरण या सत्यापन जैसे कार्यों को करने के लिए कस्टम डेटा पाइपलाइनों का निर्माण कर सकते हैं। ये पाइपलाइनों में JSON प्रारूप में ऑटो-बचत डेटा जैसी प्रक्रियाओं की सुविधा होती है या MongoDB या PostgreSQL जैसे डेटाबेस में प्रत्यक्ष लोडिंग होती है।

इसके अलावा, एपीआई इंटरैक्शन के लिए कस्टम मॉड्यूल का समर्थन करने के लिए Scrapy की क्षमता बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग और जटिल परियोजना आवश्यकताओं की मांगों को पूरा करने के लिए स्केलिंग और टेलरिंग समाधान के लिए एक मजबूत ढांचा प्रदान करती है।

बंदरगाह

Scrapy का एक और महत्वपूर्ण लाभ इसकी पोर्टेबिलिटी है। फ्रेमवर्क विंडोज, मैकओएस और लिनक्स सहित कई ऑपरेटिंग सिस्टम का समर्थन करता है, जिससे यह विभिन्न विकास वातावरणों में उपयोग के लिए बहुमुखी बनाता है। स्थापना पायथन पैकेज मैनेजर (pip) का उपयोग करके सीधी है, और Scrapy के मॉड्यूलर संरचना और लचीले कॉन्फ़िगरेशन के लिए धन्यवाद, परियोजनाओं को आसानी से महत्वपूर्ण परिवर्तनों के बिना मशीनों के बीच स्थानांतरित किया जा सकता है।

इसके अलावा, Scrapy आभासी वातावरण का समर्थन करता है, जो परियोजना निर्भरता को अलग करता है और अन्य स्थापित पैकेजों के साथ संघर्षों से बचता है। यह सुविधा विशेष रूप से मूल्यवान है जब एक साथ कई परियोजनाओं पर काम कर रहे हैं या एक सर्वर पर अनुप्रयोगों को तैनात करते समय, एक स्वच्छ और स्थिर विकास वातावरण सुनिश्चित करते हैं।

स्क्रैप क्लाइंट इंटरफ़ेस

Scrapy के साथ अधिक प्रभावी काम के लिए, विजुअल स्टूडियो कोड (वीएस कोड) या इसके एनालॉग्स जैसे कोड संपादक का उपयोग करने की सिफारिश की जाती है, क्योंकि फ्रेमवर्क के साथ बातचीत कमांड लाइन (सीएलआई) के माध्यम से किया जाता है। यह परियोजनाओं को प्रबंधित करने, साइटों को स्कैन करने और मकड़ियों को अधिक कुशलता से कॉन्फ़िगर करने की अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, निर्भरता का प्रबंधन करने के लिए आभासी वातावरण का उपयोग करने से पुस्तकालयों और पैकेज संस्करणों के बीच संघर्ष से बचने में मदद मिल सकती है, एक चिकनी वर्कफ़्लो सुनिश्चित करना।

Scrapy में एक परियोजना बनाना और चलाना सीधे चरणों की एक श्रृंखला शामिल है:

1. सबसे पहले, यह सुनिश्चित करें कि आपके टर्मिनल में निम्न कमांड चलाकर Scrapy स्थापित है:

   
   pip install scrapy
   

2. एक बार Scrapy स्थापित होने के बाद, अपनी परियोजना के लिए एक नई निर्देशिका बनाएं और उसमें नेविगेट करें। नीचे दिए गए कमांड के साथ अपनी नई प्रोजेक्ट को इनिशियलाइज़ करें। उदाहरण के लिए, यदि आप अपनी परियोजना "myproject" का नामकरण कर रहे हैं।

   
   scrapy startproject myproject
   

3. यह कमांड आपकी परियोजना के लिए एक मानक निर्देशिका संरचना निर्धारित करता है।

   
     myproject/
          scrapy.cfg            # प्रोजेक्ट सेटिंग्स
          myproject/
                  __init__.py
                  items.py          # डेटा मॉडल परिभाषाएँ
                  middlewares.py    # Middleware
                  pipelines.py      # डाटा प्रासेसिंग
                  settings.py       # Scrapy सेटिंग्स
                  spiders/          # मकड़ियों का फ़ोल्डर
                       __init__.py
   

4. अगला, एक मकड़ी बनाने के लिए, अपनी परियोजना निर्देशिका के भीतर "spiders" फ़ोल्डर पर नेविगेट करें और एक नई फ़ाइल बनाएं, उदाहरण के लिए, "quotes_spider.py"। उद्धरण के लिए निम्नलिखित बुनियादी मकड़ी कोड के साथ इसे पॉप्युलेट करें:

   
   import scrapy
   
   class QuotesSpider(scrapy.Spider):
       name = "quotes"
       start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
   
       def parse(self, response):
           for quote in response.css('div.quote'):
               yield {
                   'text': quote.css('span.text::text').get(),
                   'author': quote.css('span small::text').get(),
               }
   
   
   

5. मकड़ी को शुरू करने और रेंगना शुरू करने के लिए, कमांड का उपयोग करें:

   
   scrapy crawl quotes
   

   यहाँ, "quotes" QuotesSpider वर्ग में परिभाषित मकड़ी का नाम है। Scrapy निर्दिष्ट URL को क्रॉल करने और आपकी परिभाषित सेटिंग्स के अनुसार डेटा निकालने के लिए मकड़ी को निष्पादित करेगा।

6. यदि आप स्क्रैप किए गए डेटा को सहेजना चाहते हैं, उदाहरण के लिए, JSON फ़ाइल में, आप इस तरह से आउटपुट फ़ाइल को निर्दिष्ट करने के लिए -o पैरामीटर जोड़कर ऐसा कर सकते हैं:

   
   scrapy crawl quotes -o quotes.json
   

Scrapy एक मजबूत, मुफ्त वेब स्क्रैपिंग फ्रेमवर्क है जिसे डेवलपर्स को स्वचालित डेटा निष्कर्षण और वेब पेजों से प्रसंस्करण के लिए व्यापक उपकरण देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसकी एसिंक्रोनस आर्किटेक्चर और मॉड्यूलर संरचना उच्च गति और उत्कृष्ट स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करती है, जिससे आवश्यकता के अनुसार कार्यक्षमता के विस्तार की सुविधा होती है। इसके अतिरिक्त, कस्टम प्रोटोकॉल के समर्थन के साथ विभिन्न पुस्तकालयों और डेटा भंडारण समाधानों के साथ Scrapy का सहज एकीकरण, विशिष्ट परियोजना आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए क्रॉलर के अनुकूलन को सरल बनाता है। यह वेब Scrapyपिंग प्रक्रिया को न केवल अधिक कुशल बनाता है, बल्कि अधिक अनुकूलनीय और उपयोगकर्ता के अनुकूल भी बनाता है।