Scrapy 大师班:使用 Scrapy Framework 学习网页抓取
Scrapy Masterclass: Learn Web Scraping With Scrapy Framework
使用 Scrapy Python 框架和这个针对初学者的分步和深入的 Web 抓取指南掌握 Web 抓取
学习内容
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定义 Web 抓取和创建 Web 爬虫所涉及的步骤
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在 Windows、Mac OS、Ubuntu (Linux) 和 Anaconda 环境中安装和设置 Scrapy
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向 URL 发送请求以使用 Scrapy Spider 抓取网站
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从 URL 获取 HTML 响应并将其解析以进行 Web 抓取
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使用 Scrapy 选择器、CSS 选择器和 XPath 从网站中选择所需的数据
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Scrapy Crawl Spiders 从网站获取数据并将其提取为 JSON、CSV、XLSX ( Excel ) 和 XML 文件
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使用 Scrapy Shell 命令来测试和验证 CSS 选择器或 XPath
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使用 scrapy item pipelines 将抓取的数据导出并保存到 MonogoDB 等在线数据库
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定义 Scrapy 项目以组织抓取的数据并使用带有输入和输出处理器的 Scrapy Itemloaders 加载项目
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使用 scrapy 分页从多个网页抓取数据并从 HTML 表格中提取数据
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使用 Scrapy FormRequest 和 CSRF 令牌登录网站
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使用 scrapy-playwright 抓取动态/JavaScript 渲染的网站,并与 Web 元素交互,截取网站屏幕截图或另存为 PDF
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识别来自网站的 API 调用并使用 scrapy 请求从 API 中抓取数据
要求
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Python 编程
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HTML 基础 (+point)
描述
网页抓取是抓取网站并从中提取所需数据的过程,在本课程中,您将通过循序渐进的深入指南学习和掌握使用 python 和 scrapy 框架进行网络抓取。
分步指南
假设您对网页抓取、网页抓取、抓取框架、网页抓取甚至网页抓取一无所知,我们将从完整的基础知识开始。在第一部分中,您将逐步了解网络抓取过程(使用信息图表 – 无代码),如何从网站抓取数据以及如何使用scrapy来实现相同的效果(即scrapy的含义)。
在弄清楚了基础知识并了解了网络抓取的工作原理之后,我们将开始使用 python 和 scrapy 框架进行网络抓取!同样,我们将一步一步地进行,并通过一口大小的课程执行在基础知识中学到的每一步。我们将慢慢来,以便您更容易理解从网站抓取和提取数据所涉及的每个步骤。
网页抓取和抓取要点
构建了一个实际的网络抓取工具后,您将直接了解网络抓取的工作原理。现在,涵盖网络抓取和抓取的基本概念至关重要,我们接下来将进行这些概念。
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用于选择 Web 元素的 CSS 选择器
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XPath 选择 Web 元素。
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Scrapy Shell 来测试和验证选择器。
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用于组织提取的数据的项目
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使用具有输入和输出处理器的 ItemLoader 加载项目
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将数据导出为 JSON、CSV、XLSX (Excel) 和 XML 文件格式
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使用 ItemPipelines 将提取的数据保存到 MongoDB 等在线数据库。
掌握网页抓取深度
学习如何抓取网站和基本要素已经使您成为一个完整的网络抓取器,但我们将更进一步,学习先进的网络抓取技术以成为专家!
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点击网页中的链接到另一个页面。
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抓取多个页面并提取数据,即分页。
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使用正则表达式 (RegEx) 抓取数据
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从 HTML 表中提取数据
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登录使用 Scrapy FormRequest 进入网站
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绕过受 CSRF 保护的登录表单。
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使用 Scrapy Playwright 抓取动态或 JavaScript 渲染的网站。
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与填写表单、点击按钮等 Web 元素进行交互。
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处理 Infinite Scroll 网站。
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当内容/数据需要一些时间来加载时,等待元素
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截取网站的屏幕截图。
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将网站另存为 PDF。
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识别来自网站的 API 调用并从 API中抓取数据
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在破旧的项目中使用中间件。
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在 scrapy 项目中配置设置
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使用和轮换用户代理和代理
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网页抓取最佳实践
真实世界的项目
在掌握了网页抓取和网页爬虫之后,我们需要开始做项目!因此,您还将执行三个项目:
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欧冠积分榜 [ ESPN ]
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产品追踪器 [ 亚马逊 ]
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Scraper 应用程序 [ 图形用户界面 ]
加入我们的深入课程,您将从头开始学习网络抓取,并逐步掌握从网站中提取数据的过程。查看预览课程,了解网页抓取的工作原理!到时候再见~
本课程适合谁:
- 想要掌握网页抓取的初学者 Python 开发人员
- 自由职业者网络爬虫希望提高他们的技能
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