Scrapy ویب اسکریپنگ فریم ورک کا جائزہ

16.04.2025

تبصرے: 0

مضمون کا مواد:

Scrapy فریم ورک کیسے کام کرتا ہے
Scrapy ٹول کی خصوصیات

عمل کی رفتار
فعالیات کی توسیع پذیری
پورٹیبلٹی

Scrapy کلائنٹ انٹرفیس

Scrapy ایک مضبوط اور اعلیٰ سطح کا فریم ورک ہے جو ویب اسکریپنگ اور ڈیٹا نکالنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو اسے ڈیٹا پارسنگ، قیمتوں کی نگرانی، صارف کے رویے کے تجزیے، سوشل میڈیا بصیرت، اور SEO تجزیے جیسے کاموں کے لیے مثالی بناتا ہے۔ یہ فریم ورک بڑی مقدار میں ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے سنبھالنے کے لیے لیس ہے۔ اس میں HTTP درخواستوں کا انتظام، خرابیوں کا ازالہ، اور robots.txt کی تعمیل کو یقینی بنانے کے لیے بلٹ ان میکانزم شامل ہیں، جو پیچیدہ اور بڑے پیمانے پر ویب ڈیٹا جمع کرنے کے منصوبوں کو نیویگیٹ کرنے کے لیے ضروری ہیں۔ یہ جائزہ Scrapy کیا ہے، یہ کیسے کام کرتا ہے، اور یہ صارفین کو کیا خصوصیات پیش کرتا ہے، اس پر غور کرے گا، اس کی صلاحیتوں اور اطلاقات کی جامع تفہیم فراہم کرے گا۔

Scrapy فریم ورک کیسے کام کرتا ہے

Scrapy فریم ورک ایک طاقتور اوپن سورس ویب اسکریپنگ ٹول ہے جو Python میں لکھا گیا ہے، جو ویب سائٹس سے منظم ڈیٹا کو نکالنے اور اعلیٰ کارکردگی کے ساتھ کرالنگ کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ نکالا گیا ڈیٹا JSON اور CSV فارمیٹس میں منظم کر سکتا ہے یا اسے براہ راست SQLite، MySQL، PostgreSQL، اور MongoDB جیسے ڈیٹا بیس میں محفوظ کر سکتا ہے۔ Scrapy مختلف پارسنگ طریقوں کی حمایت کرتا ہے جن میں CSS سلیکٹرز اور XPath شامل ہیں اور یہ JSON اور XML جوابات کو سنبھال سکتا ہے، جو APIs کے ساتھ کام کرتے وقت اہم ہے۔

Scrapy "spiders" کے ذریعے کام کرتا ہے – خصوصی کرالرز جو ویب صفحات کو نیویگیٹ کرنے اور ڈیٹا حاصل کرنے کے لیے متعین ہدایات پر عمل کرتے ہیں۔ یہ اسپائڈرز بنیادی طور پر اسکرپٹس ہوتے ہیں جو متن، تصاویر، یا لنکس جیسے مخصوص اقسام کے آبجیکٹس کی شناخت اور گرفت کرتے ہیں۔ Scrapy کی طرف سے فراہم کردہ ایک انٹرایکٹو کرالنگ شیل ان اسپائڈرز کی حقیقی وقت میں جانچ اور خرابیوں کا ازالہ کرنے کی اجازت دیتا ہے، جو کرالر کے سیٹ اپ اور اصلاح کے عمل کو بہت بہتر بناتا ہے۔

Scrapy کی فن تعمیر کے کلیدی اجزاء میں شامل ہیں:

Items: ویب صفحات سے حاصل کردہ ڈیٹا کو آئٹمز میں منظم کیا جاتا ہے، جو Python آبجیکٹس ہوتے ہیں جو کلید-قدر جوڑوں کے طور پر فارمیٹ کیے جاتے ہیں۔ یہ آئٹمز، صارف کی ضروریات کے مطابق حسب ضرورت، مختلف صفات جیسے کہ متن اور تصاویر کو سمو سکتے ہیں اور آسانی سے JSON یا CSV فارمیٹس میں یا براہ راست ڈیٹا بیس میں ایکسپورٹ کیے جا سکتے ہیں۔
Item pipeline: ڈیٹا کے اسپائڈرز کے ذریعے حاصل کیے جانے کے بعد، یہ آئٹم پائپ لائن میں داخل ہوتا ہے۔ یہ ایک پروسیسنگ مراحل کی سیریز ہے جہاں ڈیٹا کی توثیق، صفائی، اور ممکنہ طور پر ذخیرہ کیا جاتا ہے۔ پائپ لائن میں ہر مرحلہ ایک Python کلاس کے ذریعے متعین ہوتا ہے جو غلطیوں کی اصلاح اور ڈیٹا کی صفائی جیسے کام انجام دینے کی صلاحیت رکھتا ہے۔
Requests and responses: Scrapy اپنے کاموں کو غیر متزامن طور پر منظم کرتا ہے، جو کارکردگی کو بڑھاتا ہے کیونکہ یہ درخواستوں کی ترجیح دینے، ناکام درخواستوں کی خودکار دوبارہ کوشش، اور ری ڈائریکٹس اور کوکیز جیسے عام ویب آپریشنز کو سنبھالنے کی اجازت دیتا ہے۔
Export feed: Scrapy مختلف فارمیٹس جیسے JSON، CSV، یا XML میں حاصل کردہ ڈیٹا سے فیڈز تیار کر سکتا ہے، اور ڈیٹا بیس یا کلاؤڈ اسٹوریج میں آؤٹ پٹ کی حمایت کرتا ہے، جو ڈیٹا کو نکالنے کے بعد سنبھالنے کے طریقے میں لچک فراہم کرتا ہے۔
Autothrottle: یہ خصوصیت خود بخود اسپائڈرز کے ذریعہ بھیجی جانے والی درخواستوں کی شرح کو سرور کے بوجھ اور ردعمل کے وقت کی بنیاد پر منظم کرتی ہے، کارکردگی کو بہتر بناتی ہے اور سکریپ کیے جانے والے ویب سائٹس پر بوجھ کو کم سے کم کرتی ہے۔
Selectors: یہ Scrapy کے اندر موجود ٹولز ہیں جو CSS یا XPath کا استعمال کرتے ہوئے ویب صفحات سے عناصر کی شناخت اور نکالنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ طاقتور Parcel لائبریری پر مبنی، سلیکٹرز پیچیدہ ویب صفحات سے درکار ڈیٹا کو درست طریقے سے نشانہ بنانے میں مدد کرتے ہیں۔
Services: Scrapy میں بلٹ ان سروسز شامل ہیں جو فعالیت کو بڑھاتی ہیں، جیسے ایونٹ لاگنگ، شماریات جمع کرنا، ای میل اطلاعات، اور Telnet کنسول تک رسائی، جو سکریپنگ کے عمل کی نگرانی اور کنٹرول میں مدد کرتی ہیں۔

مجموعی طور پر، Scrapy دستیاب سب سے مضبوط اور لچکدار ویب اسکریپنگ ٹولز میں سے ایک کے طور پر نمایاں ہے، جو سادہ ڈیٹا نکالنے کے کاموں سے لے کر پیچیدہ بڑے پیمانے پر ویب مائننگ منصوبوں تک ہر چیز کے لیے موزوں ہے۔

Scrapy ٹول کی خصوصیات

یہ سیکشن Scrapy فریم ورک کی کلیدی خصوصیات کو اجاگر کرتا ہے: ڈیٹا جمع کرنے اور پروسیسنگ میں اس کی رفتار، فعالیت کو بڑھانے کی صلاحیت، اور پورٹیبلٹی۔ یہ خصوصیات Scrapy کو اس کے حریفوں سے ممتاز کرتی ہیں اور ویب اسکریپنگ کے میدان میں اسے ایک مقبول انتخاب بناتی ہیں۔

عمل کی رفتار

Scrapy Twisted کے ذریعہ تقویت یافتہ ہے، جو ایک غیر متزامن اوپن سورس نیٹ ورک انجن ہے۔ متزامن آپریشنز کے برعکس جہاں ایک کام کو مکمل کرنا ضروری ہوتا ہے اس سے پہلے کہ دوسرا شروع ہو، Twisted متوازی طور پر کاموں کو انجام دینے کی اجازت دیتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ Scrapy اسپائڈرز متعدد درخواستیں بھیج سکتے ہیں اور جوابات کو بیک وقت پروسیس کر سکتے ہیں، خاص طور پر بڑے پیمانے پر منصوبوں یا متعدد سائٹس کو بیک وقت اسکین کرنے کے لیے رفتار اور کارکردگی کو بڑھاتے ہوئے۔

Scrapy کی رفتار کو کئی عوامل مزید بڑھاتے ہیں:

Request management: Scrapy درخواستوں کی ترجیح کو سپورٹ کرتا ہے، جو سکریپنگ کے عمل کے دوران اسٹریٹجک عمل درآمد کی ترتیب کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ترجیحی ترتیب دستی طور پر درخواست کی تخلیق کے وقت دی جا سکتی ہے اور سکریپر کے چلنے کے دوران متحرک طور پر ایڈجسٹ کی جا سکتی ہے۔
Caching mechanisms: Scrapy پہلے سے حاصل کردہ ڈیٹا کو دوبارہ استعمال کرنے کے لیے کیشنگ کا استعمال کرتا ہے، سکریپنگ کے عمل کو تیز کرتا ہے، تاخیر کو کم کرتا ہے، اور سرورز پر بوجھ کو کم کرتا ہے۔ فریم ورک مختلف کیشنگ حکمت عملیوں کی حمایت کرتا ہے، جیسے کہ in-memory یا disk-based اسٹوریج، اور کیش کی عمر اور دیگر ترتیبات کو حسب ضرورت بنانے کی اجازت دیتا ہے۔
Optimized selectors: فریم ورک XPath یا CSS کا استعمال کرتے ہوئے HTML دستاویز کے مخصوص حصوں کو نشانہ بنانے کے لیے سلیکٹرز استعمال کرتا ہے۔ یہ سلیکٹرز براہ راست آبجیکٹس کے ذریعے یا ()response.xpath اور ()response.css جیسے طریقوں کے ذریعے لاگو کیے جا سکتے ہیں، جو ڈیٹا نکالنے کے عمل کو ہموار کرتے ہیں۔
Parallelism and scalability: Scrapy صارفین کو متوازی پن کی سطح متعین کرنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے وسائل کے استعمال کو منصوبے کے دائرہ کار کے مطابق بہتر بنایا جا سکتا ہے، چاہے وہ چھوٹی ویب سائٹس سے ڈیٹا اکٹھا کرنا ہو یا وسیع ویب پورٹلز سے۔
Interactive shell: Scrapy ایک انٹرایکٹو شیل شامل کرتا ہے جو مفروضوں کی جانچ اور حقیقی وقت میں کرالر کے رویے کے مشاہدے کے لیے ہے، جو ترقی اور ڈیبگنگ کو تیز کرنے کے لیے انمول ہے۔

یہ تمام خصوصیات مل کر Scrapy کو دستیاب تیز ترین ٹولز میں سے ایک بناتی ہیں، جو متعدد ویب سائٹس سے مؤثر طریقے سے ڈیٹا کو سکریپ اور جمع کرنے کے لیے دستیاب ہے، اور اسے مصنوعات کی قیمتوں کی نگرانی، ملازمت کی فہرستوں، خبروں کے حصول، سوشل میڈیا تجزیے، اور تعلیمی تحقیق جیسے کاموں کے لیے انمول وسائل بناتی ہیں۔

فعالیات کی توسیع پذیری

Scrapy کی ماڈیولر فن تعمیر اس کی موافقت پذیری اور توسیع پذیری کو بہتر بناتی ہے، جس سے یہ مختلف پیچیدہ ڈیٹا اکٹھا کرنے کے کاموں کے لیے موزوں بنتی ہے۔ یہ MongoDB، PostgreSQL، اور Elasticsearch جیسے مختلف ڈیٹا اسٹورز کے ساتھ انضمام، نیز Redis اور RabbitMQ جیسے قطار کے نظم و نسق کے نظام کی حمایت کرتا ہے، جو بڑی مقدار میں ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے سنبھالنے کی اجازت دیتا ہے۔ مزید برآں، Scrapy Prometheus یا Logstash جیسے مانیٹرنگ یا لاگنگ پلیٹ فارمز کے ساتھ انضمام کر سکتا ہے، جس سے مشین لرننگ ڈیٹا اکٹھا کرنے سے لے کر سرچ انجن کی تیاری تک کے منصوبوں کے لیے قابل توسیع اور حسب ضرورت سکریپر کنفیگریشنز ممکن بنتی ہیں۔

Scrapy کی فن تعمیر کے توسیع پذیر اجزاء:

Signals: Scrapy ایک سگنل سسٹم استعمال کرتا ہے جو ڈویلپرز کو مخصوص واقعات جیسے ڈیٹا اکٹھا کرنے کے آغاز یا اختتام، غلطیوں، یا اسپائڈر کے بند ہونے پر حسب ضرورت ردعمل دینے کی اجازت دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک سگنل کرال مکمل ہونے پر ای میل رپورٹ کو متحرک کر سکتا ہے۔
Extensions: صارفین Scrapy میں منفرد فعالیات شامل کرنے کے لیے کسٹم ایکسٹینشنز تیار کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، Amazon S3 یا Google Cloud پر ڈیٹا اپ لوڈ کرنے کی ایکسٹینشنز۔
Middleware: Scrapy کی مڈل ویئر تہہ پروسیسنگ کے دوران درخواستوں اور جوابات کو تبدیل کرنے کی صلاحیت فراہم کرتی ہے۔ یہ خاص طور پر captcha ہینڈلنگ یا سیشن مینجمنٹ جیسے فنکشنز شامل کرنے کے لیے مفید ہے بغیر بنیادی انجن کو تبدیل کیے۔
Integration with other libraries: Scrapy معروف Python لائبریریز کے ساتھ بغیر رکاوٹ کے انضمام کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ ڈیٹا تجزیہ اور فلٹرنگ کے لیے Pandas، یا مؤثر اسٹوریج اور بازیافت کے لیے Elasticsearch کے ساتھ کام کر سکتا ہے۔
Custom selectors: ان ویب سائٹس کے لیے جہاں معیاری CSS یا XPath سلیکٹرز ناقص ساخت کے سبب ناکافی ہوتے ہیں، Scrapy کسٹم سلیکٹرز کی تخلیق کی اجازت دیتا ہے تاکہ زیادہ درستگی سے ڈیٹا نکالا جا سکے۔
Custom pipelines: صارفین کسٹم ڈیٹا پائپ لائنز تیار کر سکتے ہیں تاکہ ڈیٹا صفائی، معمول پر لانا، یا توثیق جیسے کام انجام دیے جا سکیں۔ یہ پائپ لائنز JSON فارمیٹ میں ڈیٹا کی خودکار محفوظگی یا اسے MongoDB یا PostgreSQL جیسے ڈیٹا بیس میں براہ راست لوڈ کرنے کے عمل کو آسان بناتی ہیں۔

اس کے علاوہ، Scrapy کی API تعاملات کے لیے کسٹم ماڈیولز کی حمایت کی صلاحیت ایک مضبوط فریم ورک مہیا کرتی ہے جو بڑے پیمانے پر ڈیٹا پروسیسنگ اور پیچیدہ منصوبہ جاتی تقاضوں کو پورا کرنے کے لیے اسکیل اور حسب ضرورت حل فراہم کرتا ہے۔

پورٹیبلٹی

Scrapy کا ایک اور اہم فائدہ اس کی پورٹیبلٹی ہے۔ یہ فریم ورک متعدد آپریٹنگ سسٹمز جیسے Windows، macOS، اور Linux کو سپورٹ کرتا ہے، جو اسے مختلف ترقیاتی ماحول میں استعمال کے لیے ہمہ گیر بناتا ہے۔ انسٹالیشن Python پیکیج مینیجر (pip) کے ذریعے سیدھی سادی ہے، اور Scrapy کی ماڈیولر ساخت اور لچکدار کنفیگریشن کی بدولت، منصوبے مشینوں کے درمیان بغیر بڑی تبدیلیوں کے آسانی سے منتقل کیے جا سکتے ہیں۔

مزید برآں، Scrapy ورچوئل ماحول کی حمایت کرتا ہے، جو منصوبے کی انحصاریوں کو الگ تھلگ کرتا ہے اور دیگر انسٹال شدہ پیکیجز کے ساتھ تصادم سے بچاتا ہے۔ یہ خصوصیت خاص طور پر اس وقت قیمتی ہے جب ایک ساتھ کئی منصوبوں پر کام کیا جا رہا ہو یا جب ایپلی کیشنز کو سرور پر تعینات کیا جا رہا ہو، تاکہ صاف اور مستحکم ترقیاتی ماحول کو یقینی بنایا جا سکے۔

Scrapy کلائنٹ انٹرفیس

Scrapy کے ساتھ مؤثر کام کے لیے تجویز دی جاتی ہے کہ Visual Studio Code (VS Code) یا اس جیسے کسی کوڈ ایڈیٹر کا استعمال کیا جائے، کیونکہ فریم ورک کے ساتھ تعامل کمانڈ لائن (CLI) کے ذریعے کیا جاتا ہے۔ یہ منصوبوں کا نظم، سائٹس کو اسکین کرنا، اور اسپائڈرز کو کنفیگر کرنا زیادہ مؤثر بناتا ہے۔ نیز، ورچوئل ماحول کا استعمال انحصاریوں کا نظم کرنے میں مدد دیتا ہے تاکہ لائبریریوں اور پیکیج ورژنز کے درمیان تنازعات سے بچا جا سکے، جس سے کام کا بہاؤ ہموار ہوتا ہے۔

Scrapy میں منصوبہ بنانے اور چلانے میں کچھ سادہ اقدامات شامل ہوتے ہیں:

1.سب سے پہلے، اس بات کو یقینی بنائیں کہ Scrapy انسٹال ہے، اس کے لیے درج ذیل کمانڈ ٹرمینل میں چلائیں:


pip install scrapy

2.Scrapy انسٹال ہونے کے بعد، اپنے منصوبے کے لیے ایک نیا ڈائریکٹری بنائیں اور اس میں داخل ہوں۔ نیچے دی گئی کمانڈ سے اپنا نیا منصوبہ شروع کریں۔ فرض کریں آپ اپنے منصوبے کا نام “myproject” رکھ رہے ہیں


scrapy startproject myproject

3.یہ کمانڈ آپ کے منصوبے کے لیے ایک معیاری ڈائریکٹری ڈھانچہ تیار کرتی ہے جیسا کہ نیچے ہے


  myproject/
       scrapy.cfg            # Project settings
       myproject/
               __init__.py
               items.py          # Data model definitions
               middlewares.py    # Middlewares
               pipelines.py      # Data processing
               settings.py       # Scrapy settings
               spiders/          # Spiders folder
                    __init__.py

4.اس کے بعد، اسپائڈر بنانے کے لیے "spiders" فولڈر میں جائیں اور ایک نئی فائل بنائیں، جیسے "quotes_spider.py"، اور اسے درج ذیل بنیادی کوڈ سے بھریں تاکہ اقوال کو سکریپ کیا جا سکے:


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.اسپائڈر کو چلانے اور کرالنگ شروع کرنے کے لیے کمانڈ درج کریں:


scrapy crawl quotes

یہاں "quotes" وہ نام ہے جو QuotesSpider کلاس میں اسپائڈر کے لیے مقرر کیا گیا ہے۔ Scrapy مخصوص URL پر اسپائڈر چلائے گا اور آپ کی متعین کردہ ترتیبات کے مطابق ڈیٹا نکالے گا۔

6.اگر آپ نکالا گیا ڈیٹا محفوظ کرنا چاہتے ہیں، مثال کے طور پر ایک JSON فائل میں، تو آپ -o پیرامیٹر کے ساتھ آؤٹ پٹ فائل کی وضاحت کر سکتے ہیں جیسے:


scrapy crawl quotes -o quotes.json

Scrapy ایک طاقتور، مفت ویب اسکریپنگ فریم ورک ہے جو ڈویلپرز کو ویب صفحات سے خودکار ڈیٹا نکالنے اور پروسیسنگ کے لیے جامع ٹولز فراہم کرتا ہے۔ اس کا غیر متزامن فن تعمیر اور ماڈیولر ساخت اعلیٰ رفتار اور شاندار توسیع پذیری کو یقینی بناتے ہیں، جو حسب ضرورت فعالیت کی توسیع کو آسان بناتا ہے۔ اس کے علاوہ، Scrapy کی مختلف لائبریریوں اور ڈیٹا اسٹوریج حل کے ساتھ بغیر رکاوٹ کے انضمام، نیز کسٹم پروٹوکولز کی حمایت، سکریپر کی تخصیص کو سادہ بناتا ہے تاکہ وہ مخصوص منصوبے کی ضروریات کو پورا کر سکے۔ یہ ویب اسکریپنگ کے عمل کو نہ صرف زیادہ مؤثر بناتا ہے بلکہ زیادہ لچکدار اور صارف دوست بھی۔

تبصرے:

0 تبصرے

پچھلا مضمون

اگلا مضمون