Scrapy web kazıma çerçevesine genel bakış

Scrapy, web kazıma ve veri çıkarma için tasarlanmış sağlam, üst düzey bir çerçevedir ve veri ayrıştırma, fiyat izleme, kullanıcı davranışı analizi, sosyal medya içgörüleri ve SEO analizi gibi görevler için idealdir. Bu çerçeve, büyük hacimli verileri verimli bir şekilde işlemek için donatılmıştır. Karmaşık ve büyük ölçekli web veri toplama projelerinde gezinmek için gerekli olan HTTP isteklerini yönetmek, hata işleme ve robots.txt ile uyumluluğu sağlamak için yerleşik mekanizmalar içerir. Bu inceleme, Scrapy'nin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve kullanıcılara sunduğu özellikleri inceleyerek, yetenekleri ve uygulamaları hakkında kapsamlı bir anlayış sağlayacaktır.

Scrapy çerçevesi nasıl çalışır?

Scrapy çerçevesi, Python'da yazılmış, yüksek verimli tarama ve web sitelerinden yapılandırılmış verileri ayıklamak için tasarlanmış güçlü bir açık kaynaklı web kazıma aracıdır. Çıkarılan verileri JSON ve CSV formatlarında düzenleyebilir veya doğrudan SQLite, MySQL, PostgreSQL ve MongoDB gibi veritabanlarında saklayabilir. Scrapy, CSS seçicileri ve XPath dahil olmak üzere çeşitli ayrıştırma yöntemlerini destekler ve API'lerle uğraşırken çok önemli olan JSON ve XML yanıtlarını işleyebilir.

Scrapy, web sayfalarında gezinmek ve veri toplamak için tanımlanmış talimatları izleyen özel tarayıcılar olan "spiders" aracılığıyla çalışır. Bu örümcekler esasen metin, resim veya bağlantı gibi belirli nesne türlerini tanımlayan ve yakalayan komut dosyalarıdır. Scrapy tarafından sağlanan etkileşimli bir tarama kabuğu, bu örümceklerin gerçek zamanlı olarak test edilmesine ve hata ayıklanmasına olanak tanıyarak, tarayıcının kurulum ve optimizasyon sürecini büyük ölçüde geliştirir.

Scrapy mimarisinin temel bileşenleri şunlardır:

• Öğeler: Web sayfalarından yakalanan veriler, anahtar-değer çiftleri olarak biçimlendirilmiş Python nesneleri olan öğeler halinde yapılandırılır. Kullanıcı ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilen bu öğeler, metin ve resim gibi çeşitli nitelikleri kapsülleyebilir ve JSON veya CSV gibi formatlara veya doğrudan veritabanlarına kolayca aktarılabilir.
• Öğe işlem hattı: veriler örümcekler tarafından yakalandıktan sonra öğe işlem hattına girer. Bu, verilerin doğrulandığı, temizlendiği ve muhtemelen depolandığı bir dizi işlem adımıdır. İşlem hattındaki her adım, hata düzeltme ve veri temizleme gibi görevleri yerine getirebilen bir Python sınıfı tarafından tanımlanır.
• İstekler ve yanıtlar: Scrapy, görevlerini eşzamansız olarak yönetir, isteklerin önceliklendirilmesine, başarısız isteklerin otomatik olarak yeniden denenmesine ve yönlendirmeler ve çerezler gibi yaygın web işlemlerinin işlenmesine izin vererek verimliliği artırır.
• Dışa aktarma beslemesi: Scrapy, çıkarılan verilerden JSON, CSV veya XML gibi çeşitli formatlarda beslemeler oluşturabilir ve veritabanlarına veya bulut depolamaya çıkışı destekleyerek verilerin çıkarıldıktan sonra nasıl işleneceği konusunda esneklik sağlar.
• AutoThrottle: Bu özellik, örümcekler tarafından gönderilen isteklerin oranını sunucu yüküne ve yanıt süresine göre otomatik olarak yöneterek verimliliği optimize eder ve kazınan web siteleri üzerindeki yükü en aza indirir.
• Seçiciler: Bunlar Scrapy'de web sayfalarındaki öğeleri tanımlamak ve ayıklamak için CSS veya XPath kullanan araçlardır. Güçlü Parcel kütüphanesine dayanan seçiciler, karmaşık web sayfalarından ihtiyaç duyulan verileri tam olarak hedeflemeye yardımcı olur.
• Hizmetler: Scrapy, kazıma işleminin izlenmesine ve kontrol edilmesine yardımcı olan olay günlüğü, istatistik toplama, e-posta bildirimleri ve Telnet konsol erişimi gibi işlevselliği artıran yerleşik hizmetler içerir.

Genel olarak Scrapy, basit veri çıkarma görevlerinden karmaşık büyük ölçekli web madenciliği projelerine kadar her şey için uygun olan mevcut en sağlam ve esnek web kazıma araçlarından biri olarak öne çıkıyor.

Scrapy aracının özellikleri

Bu bölüm Scrapy çerçevesinin temel özelliklerini vurgulamaktadır: veri toplama ve işleme hızı, işlevselliği genişletme yeteneği ve taşınabilirlik. Bu özellikler Scrapy'yi rakiplerinden ayırır ve web kazıma arenasında popüler bir seçenek haline getirir.

Çalışma hızı

Scrapy, asenkron bir açık kaynak ağ motoru olan Twisted tarafından desteklenmektedir. Bir görevin diğerinin başlamasından önce tamamlanması gereken eşzamanlı işlemlerin aksine, Twisted görevlerin paralel olarak yürütülmesine izin verir. Bu, Scrapy örümceklerinin aynı anda birden fazla istek gönderebileceği ve yanıtları işleyebileceği anlamına gelir, özellikle büyük ölçekli projeler için veya aynı anda birden fazla siteyi tararken veri toplamada hız ve verimliliği artırır.

Scrapy'nin hızı çeşitli faktörler tarafından daha da artırılır:

1. İstek yönetimi: Scrapy, kazıma işlemi sırasında stratejik yürütme sıralarına izin veren istek önceliklendirmesini destekler. Bu önceliklendirme, istek oluşturulurken manuel olarak ayarlanabilir ve kazıyıcı çalıştıkça dinamik olarak ayarlanabilir.
2. Önbellekleme mekanizmaları: Scrapy, daha önce toplanan verileri yeniden kullanmak, kazıma sürecini hızlandırmak, gecikmeleri azaltmak ve sunucular üzerindeki yükü azaltmak için önbelleğe alma özelliğini kullanır. Çerçeve, bellek içi veya disk tabanlı depolama gibi çeşitli önbellekleme stratejilerini destekler ve önbellek ömrünün ve diğer ayarların özelleştirilmesine olanak tanır.
3. Optimize edilmiş seçiciler: çerçeve, XPath veya CSS kullanarak bir HTML belgesinin belirli bölümlerini belirlemek için seçicileri kullanır. Bu seçiciler doğrudan yanıt nesneleri aracılığıyla veya response.xpath() ve response.css() gibi yöntemler aracılığıyla uygulanabilir ve veri çıkarma işlemini kolaylaştırır.
4. Paralellik ve ölçeklenebilirlik: Scrapy, kullanıcıların paralellik seviyesini ayarlamasına olanak tanıyarak, ister küçük sitelerden ister kapsamlı web portallarından veri toplamak olsun, projenin ölçeğine göre kaynak kullanımını optimize eder.
5. İnteraktif kabuk: Scrapy, hipotezleri test etmek ve tarayıcı davranışını gerçek zamanlı olarak gözlemlemek için etkileşimli bir kabuk içerir; bu, geliştirme ve hata ayıklamayı hızlandırmak için çok değerlidir.

Bu özellikler birlikte, Scrapy'yi çok sayıda web sitesinden verimli bir şekilde veri kazıma ve toplama için mevcut en hızlı araçlardan biri haline getirerek, ürün fiyatı izleme, iş listeleri, haber toplama, sosyal medya analizi ve akademik araştırma gibi görevler için paha biçilmez bir kaynak haline getirir.

İşlevselliğin genişletilebilirliği

Scrapy'nin modüler mimarisi, uyarlanabilirliğini ve genişletilebilirliğini artırarak onu çeşitli karmaşık veri toplama görevleri için çok uygun hale getirir. MongoDB, PostgreSQL ve Elasticsearch gibi çeşitli veri depolarının yanı sıra Redis ve RabbitMQ gibi kuyruk yönetim sistemleriyle entegrasyon desteği, büyük veri hacimlerinin etkili bir şekilde ele alınmasını sağlar. Ayrıca Scrapy, Prometheus veya Logstash gibi izleme veya kayıt platformlarıyla entegre olabilir ve makine öğrenimi veri toplamadan arama motoru geliştirmeye kadar çeşitli projeler için ölçeklenebilir ve özelleştirilebilir kazıyıcı yapılandırmaları sağlar.

Scrapy'nin mimarisinin genişletilebilir bileşenleri:

• Signals: Scrapy, geliştiricilerin veri toplamanın başlangıcı veya sonu, hatalar veya örümcek sonlandırmaları gibi belirli olaylara yanıtları özelleştirmesine olanak tanıyan bir sinyal sistemi kullanır. Örneğin, bir sinyal, bir tarama tamamlandığında bir e-posta raporunu tetikleyebilir.
• Extensions: kullanıcılar Scrapy'ye benzersiz işlevler eklemek için özel uzantılar geliştirebilirler. Örnekler arasında verileri doğrudan Amazon S3 veya Google Cloud'a yüklemek için uzantılar bulunur.
• Middleware: Scrapy'nin ara katman yazılımı, işleme sırasında istekleri ve yanıtları değiştirme yeteneği sunar. Bu özellik, çekirdek motoru değiştirmeden captcha işleme veya oturum yönetimi gibi işlevler eklemek için özellikle kullanışlıdır.
• Diğer kütüphaneler ile entegrasyon: Scrapy, popüler Python kütüphaneleri ile sorunsuz bir şekilde entegre olur. Örneğin, veri analizi ve filtreleme için Pandas veya verimli veri depolama ve alma için Elasticsearch ile birlikte çalışabilir.
• Özel seçiciler: Standart CSS veya XPath seçicilerinin zayıf yapı nedeniyle yetersiz kaldığı web siteleri için Scrapy, verileri daha hassas bir şekilde ayıklamak için özel seçicilerin oluşturulmasına izin verir.
• Özel işlem hatları: kullanıcılar veri temizleme, normalleştirme veya doğrulama gibi görevleri gerçekleştirmek için özel veri işlem hatları oluşturabilir. Bu işlem hatları, verileri JSON biçiminde otomatik kaydetme veya MongoDB veya PostgreSQL gibi veritabanlarına doğrudan yükleme gibi işlemleri kolaylaştırır.

Ayrıca, Scrapy'nin API etkileşimleri için özel modülleri destekleme yeteneği, büyük ölçekli veri işleme ve karmaşık proje gereksinimlerinin taleplerini karşılamak için çözümleri ölçeklendirmek ve uyarlamak için sağlam bir çerçeve sağlar.

Portability

Scrapy'nin bir diğer önemli avantajı da taşınabilirliğidir. Çerçeve, Windows, macOS ve Linux dahil olmak üzere birden fazla işletim sistemini destekleyerek çeşitli geliştirme ortamlarında kullanım için çok yönlü hale getirir. Python paket yöneticisi (pip) kullanılarak kurulum kolaydır ve Scrapy'nin modüler yapısı ve esnek yapılandırması sayesinde projeler önemli değişiklikler olmadan makineler arasında kolayca aktarılabilir.

Ayrıca Scrapy, proje bağımlılıklarını izole eden ve diğer yüklü paketlerle çakışmaları önleyen sanal ortamları destekler. Bu özellik, aynı anda birden fazla proje üzerinde çalışırken veya uygulamaları bir sunucuya dağıtırken özellikle değerlidir ve temiz ve istikrarlı bir geliştirme ortamı sağlar.

Scrapy client interface

Scrapy ile daha etkili çalışmak için, Visual Studio Code (VS Code) veya benzerleri gibi bir kod düzenleyici kullanılması önerilir, çünkü çerçeve ile etkileşim komut satırı (CLI) üzerinden gerçekleştirilir. Bu, projelerin yönetilmesine, sitelerin taranmasına ve örümceklerin daha verimli bir şekilde yapılandırılmasına olanak tanır. Ayrıca, bağımlılıkları yönetmek için sanal ortamların kullanılması, kütüphaneler ve paket sürümleri arasındaki çakışmaları önlemeye yardımcı olarak daha sorunsuz bir iş akışı sağlayabilir.

Scrapy'de bir proje oluşturmak ve çalıştırmak bir dizi basit adım içerir:

1. İlk olarak, terminalinizde aşağıdaki komutu çalıştırarak Scrapy'nin kurulu olduğundan emin olun:

   
   pip install scrapy
   

2. Scrapy yüklendikten sonra, projeniz için yeni bir dizin oluşturun ve içine gidin. Yeni projenizi aşağıdaki komutla başlatın. Örneğin, projenize "myproject" adını veriyorsanız.

   
   scrapy startproject myproject
   

3. Bu komut, projeniz için aşağıdaki gibi standart bir dizin yapısı kurar.

   
     myproject/
          scrapy.cfg            # Proje ayarları
          myproject/
                  __init__.py
                  items.py          # Veri modeli tanımları
                  middlewares.py    # Middlewares
                  pipelines.py      # Veri işleme
                  settings.py       # Scrapy ayarları
                  spiders/          # Örümcekler klasörü
                       __init__.py
   

4. Ardından, bir örümcek oluşturmak için proje dizininizdeki "spiders" klasörüne gidin ve örneğin "quotes_spider.py" gibi yeni bir dosya oluşturun. Tırnak işaretlerini kazımak için aşağıdaki temel örümcek koduyla doldurun:

   
   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. Örümceği başlatmak ve taramaya başlamak için şu komutu kullanın:

   
   scrapy crawl quotes
   

   Burada, "quotes" QuotesSpider sınıfında tanımlanan örümceğin adıdır. Scrapy, belirtilen URL'yi taramak ve tanımladığınız ayarlara göre veri çıkarmak için örümceği çalıştıracaktır.

6. Kazınan verileri, örneğin bir JSON dosyasına kaydetmek isterseniz, çıktı dosyasını aşağıdaki gibi belirtmek için -o parametresini ekleyerek bunu yapabilirsiniz:

   
   scrapy crawl quotes -o quotes.json
   

Scrapy, geliştiricilere web sayfalarından otomatik veri çıkarma ve işleme için kapsamlı araçlar sunmak üzere tasarlanmış sağlam, ücretsiz bir web kazıma çerçevesidir. Eşzamansız mimarisi ve modüler yapısı, yüksek hız ve mükemmel ölçeklenebilirlik sağlayarak işlevselliğin gerektiği gibi genişletilmesini kolaylaştırır. Ek olarak, Scrapy'nin çeşitli kütüphaneler ve veri depolama çözümleriyle sorunsuz entegrasyonu ve özel protokol desteği, belirli proje gereksinimlerini karşılamak için tarayıcının özelleştirilmesini kolaylaştırır. Bu, web kazıma sürecini yalnızca daha verimli değil, aynı zamanda daha uyarlanabilir ve kullanıcı dostu hale getirir.