Огляд фреймворку для веб-скрапінгу Scrapy

Scrapy - швидкий високорівневий фреймворк для парсингу даних, моніторингу цін, аналізу поведінки користувачів, збору думок у соціальних мережах, SEO-аналізу та інших сфер, де потрібно досліджувати й обробляти великі обсяги інформації з інтернету. Він також пропонує вбудовані механізми для управління HTTP-запитами, опрацювання помилок і дотримання правил robots.txt, що робить його ефективним рішенням для складних і масштабних проєктів зі збору та аналізу веб-даних. У цьому огляді буде розглянуто, що собою являє Scrapy, як він працює і які можливості надає користувачам.

Принцип роботи фреймворка Scrapy

Фреймворк Scrapy являє собою відкрите програмне забезпечення для запуску веб-скреперів на Python. Він призначений для автоматичного сканування сайтів (краулінгу) і вилучення різноманітних структурованих веб-даних, які потім можна організувати у файли форматів JSON і CSV або в бази даних, як-от SQLite, MySQL, PostgreSQL і MongoDB. Scrapy може застосовувати різні методи парсингу, включно з CSS-селекторами і XPath, а також дає змогу працювати безпосередньо з JSON і XML-відповідями, що важливо під час взаємодії з API.

Робота Scrapy заснована на використанні "павуків" - краулерів, які автономно виконують задані інструкції зі сканування веб-сторінок і збору даних. Кожен краулер - це невелика програма (скрипт) для пошуку об'єктів певного типу, як-от текст, зображення або посилання, і їхнього подальшого збереження. Крім того, Scrapy пропонує інтерактивну оболонку для краулінгу, яка дає змогу тестувати гіпотези та перевіряти поведінку "павука" в реальному часі. Це значно прискорює процес налаштування та оптимізації парсера.

Інші важливі компоненти архітектури фреймворка Scrapy:

• Елементи. Дані, витягнуті з веб-сайтів, подаються у вигляді елементів - об'єктів Python у форматі ключ-значення, які можна налаштовувати відповідно до потреб користувача. Кожен елемент може містити різні атрибути, як-от текст, посилання та зображення, і їх легко перетворити на файли JSON, CSV або бази даних.
• Конвеєр елементів. Після того як елемент був зібраний "павуком", він передається в конвеєр елементів - механізм для обробки даних, де проходить через кілька процесів, що виконуються послідовно. Кожен компонент конвеєра являє собою клас Python (скрипт), здатний виконувати такі завдання, як валідація, перевірка коректності та повноти, очищення, видалення або виправлення помилок, а також подальше збереження і запис інформації в бази даних.
• Запити та відповіді. Scrapy забезпечує асинхронну роботу в мережі, даючи змогу пріоритизувати запити, планувати їх, автоматично повторювати невдалі запити й обробляти переспрямування, файли cookie, сеанси та поширені помилки в роботі веб-скрапінгу.
• Експорт фіду (або RSS/Atom-фіди). Ця функція генерує фіди з витягнутими елементами, підтримуючи кілька форматів серіалізації та варіантів зберігання інформації. Користувачі можуть експортувати дані у формати JSON, CSV, XML, а також у бази даних або хмарні сховища. Це забезпечує фреймворку Scrapy гнучкість у виборі формату, який якнайкраще відповідає вимогам конкретного проєкту.
• AutoThrottle. Це протокол, який автоматично регулює швидкість завантаження сторінок залежно від навантаження на сервер і поточної швидкості завантаження в Scrapy. Він динамічно налаштовує затримки між запитами, щоб оптимізувати швидкість сканування і мінімізувати навантаження на цільовий сайт. Протокол враховує стандартні налаштування для паралельних запитів і затримок, що дає змогу уникнути надмірної кількості звернень до сайтів і підтримувати стабільну роботу краулерів.
• Селектори. Вони дають змогу вибирати і фільтрувати елементи на веб-сторінці за допомогою різних CSS-патернів або виразів, операторів і функцій XPath. Селектори в Scrapy засновані на бібліотеці Parcel, інтегрованої з Response.
• Служби. Scrapy пропонує низку вбудованих служб для поліпшення функціональності скрапера, включно з веденням журналів подій, збором статистики, надсиланням імейла та доступом до консолі Telnet. Ці можливості допомагають більш ефективно контролювати процес збору даних і отримувати важливу інформацію про роботу скрапера.

Фреймворк Scrapy є одним із найбільш затребуваних інструментів для веб-скрейпінгу, пропонуючи розробникам потужні та гнучкі можливості для ефективного збирання даних із різноманітних джерел.

Особливості інструменту Scrapy

У цьому розділі розглядаються ключові особливості фреймворка Scrapy, включно зі швидкістю збору та обробки даних, можливостями для функціонального розширення і портативністю. Вони вирізняють Scrapy з-поміж конкурентів і роблять його одним із найпопулярніших інструментів у сфері веб-скрейпінгу.

Швидкість роботи

Scrapy побудований на основі асинхронного мережевого open source-движка Twisted. У синхронному підході виконання одного завдання блокує виконання наступного до його завершення, тоді як в асинхронному режимі Twisted можливе паралельне виконання завдань. Це означає, що "павуки" Scrapy можуть одночасно надсилати безліч запитів і обробляти відповіді, не чекаючи відповіді та завершення попередніх операцій. Такий підхід прискорює процес збору даних і дає змогу більш ефективно використовувати обчислювальні ресурси, що важливо під час роботи над великими проєктами та сканування безлічі сайтів одночасно.

Швидкість роботи Scrapy також забезпечується низкою інших факторів:

1. Керування запитами. Фреймворк підтримує пріоритезацію запитів, що дає змогу керувати порядком їхнього виконання в процесі скрейпінгу. Пріоритет запитів можна задавати вручну при їх створенні та змінювати динамічно в процесі роботи "павука-скрапера".
2. Механізми кешування. Scrapy містить механізми, які дають змогу повторно використовувати раніше отримані дані, що прискорює процес скрейпінгу, мінімізує затримки і знижує навантаження на сервери. Водночас фреймворк підтримує різні стратегії кешування, як-от зберігання даних у пам'яті або на жорсткому диску, а також надає можливість налаштування часу життя кешу та інших параметрів.
3. Оптимізовані селектори. Фреймворк використовує селектори, що дають змогу вибирати певні частини HTML-документа, використовуючи XPath або CSS. Селектори можуть бути використані безпосередньо через об'єкти відповіді (response) або через спеціальні методи, як-от response.xpath() і response.css(), що спрощує та прискорює процес вилучення даних.
4. Паралелізм і масштабованість. Платформа надає можливість налаштування рівня паралелізму, що дає змогу оптимізувати використання системних ресурсів під масштаб конкретного проєкту - як для збору даних з невеликих сайтів, так і з великих веб-ресурсів.
5. Інтерактивна оболонка. Scrapy також пропонує оболонку, яка дає змогу тестувати свої гіпотези та перевіряти поведінку краулерів у реальному часі. Це прискорює процес розробки та налагодження.

Поєднання цих можливостей робить Scrapy одним з найшвидших інструментів для сканування і збору даних з безлічі веб-сайтів. Це особливо важливо в таких галузях, як аналіз цін на товари, парсинг вакансій, моніторинг новин і соціальних мереж, а також під час збору даних для різних досліджень.

Можливість розширення функціоналу

Scrapy має модульну архітектуру, що дає змогу легко розширювати й адаптувати її під конкретні завдання. Фреймворк підтримує інтеграцію з різними сховищами даних, як-от MongoDB, PostgreSQL і Elasticsearch, а також із системами управління чергами, зокрема Redis і RabbitMQ. Крім того, бібліотеку можна інтегрувати з платформами для моніторингу або логування, такими як Prometheus або Logstash. Це дає змогу налаштовувати і масштабувати скрапери для роботи з великими обсягами веб-даних і складними проєктами, чи то збір інформації для машинного навчання, чи то розробка пошукових систем.

Функціонал яких елементів архітектури Scrapy можна розширити:

• Signals. Scrapy використовує систему сигналів, за допомогою якої розробники можуть налаштовувати поведінку програми під час настання певних подій, як-от початок і закінчення збору даних, помилки або завершення роботи павука. Наприклад, сигнал про завершення сканування може бути використаний для надсилання звіту на електронну пошту.
• Extensions. Користувачі можуть створювати власні розширення, щоб додавати унікальний функціонал у Scrapy. Наприклад, можна розробити розширення для завантаження даних в Amazon S3 або Google Cloud.
• Middleware. Scrapy підтримує додавання проміжних шарів (middleware), які можуть модифікувати запити та відповіді між надсиланням і обробкою. Це дає змогу змінювати роботу движка системи без необхідності зміни його основної логіки. Наприклад, можна впровадити проміжний шар для опрацювання капчі або управління сесіями.
• Інтеграція з іншими бібліотеками. Scrapy легко інтегрувати з більшістю популярних бібліотек Python. Наприклад, Pandas можна застосовувати для сканування і фільтрації даних, а Elasticsearch - для зберігання і швидкого пошуку за зібраною інформацією.
• Користувацькі селектори. Scrapy дає змогу створювати кастомні селектори для точнішого вилучення даних з інтернет-сторінок, якщо вбудовані CSS або XPath недостатні. Це може бути корисно для погано структурованих сайтів, де стандартні методи працюють некоректно.
• Користувацькі конвеєри. Фреймворк також дає змогу створювати користувацькі конвеєри обробки даних (pipelines), які можуть виконувати завдання очищення, нормалізації або перевірки зібраної інформації. Наприклад, дані можна автоматично зберігати у форматах JSON або безпосередньо завантажувати в бази даних MongoDB, PostgreSQL або інші.

Крім цього, Scrapy підтримує створення користувацьких модулів для роботи з API, що забезпечує гнучке налаштування і масштабування рішень для обробки великих обсягів даних і виконання складних проєктів.

Портативність

Ще однією з переваг Scrapy є його портативність. Фреймворк підтримує роботу на Windows, macOS і Linux, що робить його зручним для використання в різноманітних середовищах розробки. Scrapy легко встановлюється через менеджер пакетів Python (pip), а завдяки модульній структурі та гнучкості його конфігурації проекти можуть переноситися між різними машинами без значних змін.

Крім того, фреймворк підтримує віртуальні оточення (virtual environments), що дає змогу ізолювати залежності проєкту й уникнути конфліктів з іншими встановленими пакетами. Це особливо важливо під час роботи над кількома проектами одночасно або під час розгортання додатків на сервері.

Інтерфейс клієнта Scrapy

Для зручнішої роботи в Scrapy рекомендується використовувати редактор коду, такий як Visual Studio Code (VS Code) або його аналоги, оскільки взаємодія з фреймворком здійснюється за допомогою командного рядка (CLI). З його допомогою можна запускати проєкти, сканувати сайти, налаштовувати "павуків" та інше. Крім цього, слід використовувати віртуальні середовища для управління залежностями. Це дасть змогу уникнути конфліктів між бібліотеками та версіями пакетів.

Створення та запуск проєкту в Scrapy включає кілька кроків.

1. Перед початком роботи необхідно встановити Scrapy. Для цього виконайте команду в терміналі.

   
   pip install scrapy
   

2. Після інсталяції створіть нову директорію, де буде розміщено проєкт, і перейдіть до неї. Потім виконайте наступну команду для створення проєкту, наприклад з ім'ям "myproject".

   
   scrapy startproject myproject
   

3. Після виконання команди Scrapy створить структуру директорій для проєкту.

   
     myproject/
          scrapy.cfg            # Налаштування проекту
          myproject/
                  __init__.py
                  items.py          # Визначення моделей даних
                  middlewares.py    # Проміжні шари (middlewares)
                  pipelines.py      # Обробка даних
                  settings.py       # Налаштування Scrapy
                  spiders/          # Папка для павуків
                       __init__.py
   

4. Щоб створити павука, перейдіть у папку "spiders" і створіть файл, наприклад "quotes_spider.py". Потім додайте в нього наступний код:

   
   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. Для запуску павука використовуйте команду:

   
   scrapy crawl quotes
   

   Тут "quotes" - це ім'я павука, вказане в класі QuotesSpider. Scrapy почне сканувати вказаний URL і витягувати дані згідно з налаштуваннями павука.

6. Щоб зберегти дані, наприклад, у форматі JSON, додайте параметр -o для вказівки файлу виведення.

   
   scrapy crawl quotes -o quotes.json
   

Scrapy - безкоштовний фреймворк для веб-скрапінгу, який пропонує розробникам широкі можливості для автоматизованого вилучення та обробки даних з інтернет-сторінок. Його асинхронна архітектура і модульна структура забезпечують високу швидкість роботи, відмінну масштабованість і можливість розширення функціоналу. Водночас інтеграція з різними бібліотеками і сховищами даних, а також підтримка кастомних протоколів дають змогу легко знайти й адаптувати краулер до специфічних вимог проєктів, що робить процес веб-скрапінгу простішим і зручнішим.