Gambaran umum kerangka kerja scraping web Scrapy

Scrapy adalah kerangka kerja tingkat tinggi yang kuat yang dirancang untuk penguraian web dan ekstraksi data, sehingga ideal untuk tugas-tugas seperti penguraian data, pemantauan harga, analisis perilaku pengguna, wawasan media sosial, dan analisis SEO. Framework ini dilengkapi untuk menangani data dalam jumlah besar secara efisien. Framework ini memiliki mekanisme bawaan untuk mengelola permintaan HTTP, penanganan kesalahan, dan memastikan kepatuhan terhadap robots.txt, yang sangat penting untuk menavigasi proyek pengumpulan data web berskala besar dan kompleks. Ulasan ini akan mempelajari apa itu Scrapy, bagaimana fungsinya, dan fitur-fitur yang ditawarkannya kepada pengguna, memberikan pemahaman yang komprehensif tentang kemampuan dan aplikasinya.

Bagaimana kerangka kerja Scrapy bekerja

Kerangka kerja Scrapy adalah alat scraping web sumber terbuka yang kuat yang ditulis dalam bahasa Python, yang dirancang untuk merayapi dan mengekstraksi data terstruktur dengan efisiensi tinggi dari situs web. Scrapy dapat mengatur data yang diekstrak ke dalam format JSON dan CSV atau langsung menyimpannya di dalam basis data seperti SQLite, MySQL, PostgreSQL, dan MongoDB. Scrapy mendukung berbagai metode penguraian termasuk pemilih CSS dan XPath dan dapat menangani respons JSON dan XML, yang sangat penting saat berurusan dengan API.

Scrapy beroperasi melalui "spiders" - perayap khusus yang mengikuti instruksi yang ditentukan untuk menavigasi halaman web dan mengambil data. Spider ini pada dasarnya adalah skrip yang mengidentifikasi dan menangkap jenis objek tertentu seperti teks, gambar, atau tautan. Cangkang perayap interaktif yang disediakan oleh Scrapy memungkinkan pengujian dan debugging secara real-time terhadap spider-spider ini, yang sangat meningkatkan proses pengaturan dan pengoptimalan perayap.

Komponen utama dari arsitektur Scrapy meliputi:

• Item: data yang diambil dari halaman web disusun menjadi item, yang merupakan objek Python yang diformat sebagai pasangan kunci-nilai. Item-item ini, yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan pengguna, dapat merangkum berbagai atribut seperti teks dan gambar dan dapat dengan mudah diekspor ke format seperti JSON atau CSV, atau langsung ke database.
• Pipeline item: setelah data ditangkap oleh laba-laba, data tersebut masuk ke dalam pipa item. Ini adalah serangkaian langkah pemrosesan di mana data divalidasi, dibersihkan, dan mungkin disimpan. Setiap langkah dalam pipeline didefinisikan oleh kelas Python yang mampu melakukan tugas-tugas seperti koreksi kesalahan dan pembersihan data.
• Permintaan dan tanggapan: Scrapy mengelola tugas-tugasnya secara asinkron, meningkatkan efisiensi dengan memungkinkan prioritas permintaan, percobaan ulang otomatis untuk permintaan yang gagal, dan penanganan operasi web yang umum seperti pengalihan dan cookie.
• Mengekspor umpan: Scrapy dapat menghasilkan umpan dari data yang diekstrak dalam berbagai format seperti JSON, CSV, atau XML, dan mendukung output ke database atau penyimpanan cloud, memberikan fleksibilitas dalam cara penanganan data pasca-ekstraksi.
• AutoThrottle: fitur ini secara otomatis mengelola laju permintaan yang dikirim oleh spider berdasarkan beban server dan waktu respons, mengoptimalkan efisiensi dan meminimalkan beban pada situs web yang diekstraksi.
• Selectors: ini adalah alat di dalam Scrapy yang menggunakan CSS atau XPath untuk mengidentifikasi dan mengekstrak elemen dari halaman web. Berdasarkan pustaka Parcel yang kuat, selektor membantu untuk secara tepat menargetkan data yang dibutuhkan dari halaman web yang kompleks.
• Layanan: Scrapy menyertakan layanan bawaan yang meningkatkan fungsionalitas, seperti pencatatan peristiwa, pengumpulan statistik, pemberitahuan email, dan akses konsol Telnet, yang membantu dalam memantau dan mengendalikan proses scraping.

Secara keseluruhan, Scrapy menonjol sebagai salah satu alat pengikisan web yang paling kuat dan fleksibel yang tersedia, cocok untuk segala hal, mulai dari tugas ekstraksi data sederhana hingga proyek penambangan web berskala besar yang kompleks.

Fitur alat bantu Scrapy

Bagian ini menyoroti fitur-fitur utama dari kerangka kerja Scrapy: kecepatannya dalam pengumpulan dan pemrosesan data, kemampuan untuk memperluas fungsionalitas, dan portabilitas. Atribut-atribut ini membedakan Scrapy dari para pesaingnya dan menjadikannya sebagai pilihan populer di arena web scraping.

Kecepatan operasi

Scrapy didukung oleh Twisted, sebuah mesin jaringan sumber terbuka asinkron. Tidak seperti operasi sinkron di mana satu tugas harus diselesaikan sebelum tugas lainnya dimulai, Twisted memungkinkan tugas dijalankan secara paralel. Ini berarti Scrapy spider dapat mengirim beberapa permintaan dan memproses respons secara bersamaan, meningkatkan kecepatan dan efisiensi dalam pengumpulan data, terutama untuk proyek berskala besar atau ketika memindai beberapa situs secara bersamaan.

Kecepatan Scrapy semakin didorong oleh beberapa faktor:

1. Manajemen permintaan: Scrapy mendukung prioritisasi permintaan, memungkinkan perintah eksekusi strategis selama proses pengikisan. Prioritas ini dapat diatur secara manual pada saat pembuatan permintaan dan disesuaikan secara dinamis saat scraper beroperasi.
2. Mekanisme caching: Scrapy menggunakan caching untuk menggunakan kembali data yang telah dikumpulkan sebelumnya, mempercepat proses scraping, mengurangi penundaan, dan mengurangi beban server. Kerangka kerja ini mendukung berbagai strategi caching, seperti penyimpanan dalam memori atau penyimpanan berbasis disk, dan memungkinkan penyesuaian umur cache dan pengaturan lainnya.
3. Selektor yang dioptimalkan: kerangka kerja ini menggunakan selektor untuk menentukan bagian tertentu dari dokumen HTML menggunakan XPath atau CSS. Selektor ini dapat langsung diterapkan melalui objek respons atau melalui metode seperti response.xpath() dan response.css(), merampingkan proses ekstraksi data.
4. Paralelisme dan skalabilitas: Scrapy memungkinkan pengguna untuk mengatur tingkat paralelisme, mengoptimalkan penggunaan sumber daya sesuai dengan skala proyek, apakah itu mengumpulkan data dari situs yang lebih kecil atau portal web yang luas.
5. Cangkang interaktif: Scrapy menyertakan shell interaktif untuk menguji hipotesis dan mengamati perilaku perayap secara real time, yang sangat berharga untuk mempercepat pengembangan dan debugging.

Bersama-sama, fitur-fitur ini menjadikan Scrapy sebagai salah satu alat tercepat yang tersedia untuk mengikis dan mengumpulkan data secara efisien dari banyak situs web, menjadikannya sumber daya yang tak ternilai untuk tugas-tugas seperti pemantauan harga produk, daftar lowongan kerja, pengumpulan berita, analisis media sosial, dan penelitian akademis.

Perluasan fungsionalitas

Arsitektur modular Scrapy meningkatkan kemampuan beradaptasi dan perluasannya, sehingga cocok untuk berbagai tugas pengumpulan data yang kompleks. Dukungannya untuk integrasi dengan berbagai penyimpanan data seperti MongoDB, PostgreSQL, dan Elasticsearch, serta sistem manajemen antrean seperti Redis dan RabbitMQ, memungkinkan penanganan volume data yang besar secara efektif. Selain itu, Scrapy dapat berintegrasi dengan platform pemantauan atau pencatatan seperti Prometheus atau Logstash, memungkinkan konfigurasi scraper yang dapat diskalakan dan disesuaikan untuk berbagai proyek mulai dari pengumpulan data pembelajaran mesin hingga pengembangan mesin pencari.

Komponen yang dapat diperluas dari arsitektur Scrapy:

• Signals: Scrapy menggunakan sistem sinyal yang memungkinkan pengembang untuk menyesuaikan respons terhadap peristiwa tertentu, seperti awal atau akhir pengumpulan data, kesalahan, atau penghentian spider. Sebagai contoh, sebuah sinyal dapat memicu laporan email setelah menyelesaikan perayapan.
• Extensions: pengguna dapat mengembangkan ekstensi khusus untuk memperkenalkan fungsi-fungsi unik ke Scrapy. Contohnya termasuk ekstensi untuk mengunggah data secara langsung ke Amazon S3 atau Google Cloud.
• Middleware: Lapisan middleware Scrapy menawarkan kemampuan untuk mengubah permintaan dan respons selama pemrosesan. Fitur ini sangat berguna untuk menambahkan fungsionalitas seperti penanganan captcha atau manajemen sesi tanpa memodifikasi mesin inti.
• Integrasi dengan pustaka lain: Scrapy terintegrasi dengan mulus dengan pustaka Python yang populer. Sebagai contoh, Scrapy dapat bekerja bersama dengan Pandas untuk analisis dan pemfilteran data, atau Elasticsearch untuk penyimpanan dan pengambilan data yang efisien.
• Pemilih khusus: untuk situs web di mana pemilih CSS atau XPath standar terbukti tidak memadai karena strukturnya yang buruk, Scrapy memungkinkan pembuatan pemilih khusus untuk mengekstrak data dengan lebih tepat.
• Pipeline khusus: pengguna dapat membuat pipa data khusus untuk melakukan tugas-tugas seperti pembersihan data, normalisasi, atau validasi. Pipeline ini memfasilitasi proses seperti menyimpan data secara otomatis dalam format JSON atau pemuatan langsung ke dalam basis data seperti MongoDB atau PostgreSQL.

Selain itu, kemampuan Scrapy untuk mendukung modul khusus untuk interaksi API menyediakan kerangka kerja yang kuat untuk menskalakan dan menyesuaikan solusi untuk memenuhi tuntutan pemrosesan data skala besar dan persyaratan proyek yang kompleks.

Portabilitas

Keuntungan signifikan lainnya dari Scrapy adalah portabilitasnya. Framework ini mendukung berbagai sistem operasi termasuk Windows, macOS, dan Linux, membuatnya serbaguna untuk digunakan di berbagai lingkungan pengembangan. Pemasangannya sangat mudah menggunakan manajer paket Python (pip), dan berkat struktur modular Scrapy dan konfigurasi yang fleksibel, proyek dapat dengan mudah ditransfer antar mesin tanpa perubahan yang signifikan.

Selain itu, Scrapy mendukung lingkungan virtual, yang mengisolasi ketergantungan proyek dan menghindari konflik dengan paket yang terinstal. Fitur ini sangat berharga ketika mengerjakan beberapa proyek secara bersamaan atau ketika men-deploy aplikasi ke server, memastikan lingkungan pengembangan yang bersih dan stabil.

Antarmuka klien Scrapy

Untuk pekerjaan yang lebih efektif dengan Scrapy, disarankan untuk menggunakan editor kode seperti Visual Studio Code (VS Code) atau yang serupa, karena interaksi dengan kerangka kerja dilakukan melalui baris perintah (CLI). Hal ini memungkinkan untuk mengelola proyek, memindai situs, dan mengonfigurasi spider dengan lebih efisien. Selain itu, menggunakan lingkungan virtual untuk mengelola ketergantungan dapat membantu menghindari konflik antara pustaka dan versi paket, memastikan alur kerja yang lebih lancar.

Membuat dan menjalankan proyek di Scrapy melibatkan serangkaian langkah mudah:

1. Pertama, pastikan Scrapy telah terinstal dengan menjalankan perintah berikut di terminal Anda:

   
   pip install scrapy
   

2. Setelah Scrapy terinstal, buat direktori baru untuk proyek Anda dan navigasikan ke dalamnya. Inisialisasi proyek baru Anda dengan perintah di bawah ini. Sebagai contoh, jika Anda menamai proyek Anda "myproject".

   
   scrapy startproject myproject
   

3. Perintah ini mengatur struktur direktori standar untuk proyek Anda sebagai berikut.

   
     myproject/
          scrapy.cfg            # Pengaturan proyek
          myproject/
                  __init__.py
                  items.py          # Definisi model data
                  middlewares.py    # Middleware
                  pipelines.py      # Pemrosesan data
                  settings.py       # Pengaturan bekas
                  spiders/          # Folder spider
                       __init__.py
   

4. Selanjutnya, untuk membuat spider, buka folder "spiders" di dalam direktori proyek Anda dan buat sebuah file baru, misalnya, "quotes_spider.py". Isi file tersebut dengan kode spider dasar berikut ini untuk mengikis kutipan:

   
   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. Untuk memulai laba-laba dan mulai merayap, gunakan perintah:

   
   scrapy crawl quotes
   

   Di sini, "quotes" adalah nama spider yang didefinisikan dalam kelas QuotesSpider. Scrapy akan mengeksekusi spider untuk merayapi URL yang ditentukan dan mengekstrak data sesuai dengan pengaturan yang Anda tentukan.

6. Jika Anda ingin menyimpan data yang telah di-scraping, misalnya dalam file JSON, Anda dapat melakukannya dengan menambahkan parameter -o untuk menentukan file output seperti ini:

   
   scrapy crawl quotes -o quotes.json
   

Scrapy adalah kerangka kerja scraping web gratis yang kuat yang dirancang untuk memberikan alat yang komprehensif kepada para pengembang untuk ekstraksi dan pemrosesan data otomatis dari halaman web. Arsitektur asinkron dan struktur modularnya memastikan kecepatan tinggi dan skalabilitas yang sangat baik, memfasilitasi perluasan fungsionalitas sesuai kebutuhan. Selain itu, integrasi Scrapy yang mulus dengan berbagai pustaka dan solusi penyimpanan data, bersama dengan dukungan untuk protokol khusus, menyederhanakan penyesuaian crawler untuk memenuhi persyaratan proyek tertentu. Hal ini membuat proses scraping web tidak hanya lebih efisien tetapi juga lebih mudah beradaptasi dan ramah pengguna.