Nachrichtensymbol
Zum Fußzeileninhalt springen
  1. IronPDF for Python
  2. IronPDF for Python-Blog
  3. Anwendung von IronPDF for Python
  4. Scrapy in Python
VERWENDUNG VON IRONPDF FüR PYTHON

Scrapy in Python (Wie es für Entwickler funktioniert)

Curtis Chau
Curtis Chau
Aktualisiert:

Effektivität und Effizienz sind in den Bereichen Online-Scraping und Dokumentenerstellung von entscheidender Bedeutung. Für die Extraktion von Daten von Webseiten und deren anschließende Umwandlung in professionelle Dokumente ist eine reibungslose Integration leistungsstarker Tools und Frameworks erforderlich.

Hier kommen Scrapy, ein Web-Scraping-Framework in Python, und IronPDF ins Spiel, zwei beeindruckende Bibliotheken, die zusammenarbeiten, um die Extraktion von Online-Daten und die Erstellung dynamischer PDFs zu optimieren.

Dank Scrapy in Python, einer führenden Bibliothek zum Web-Crawling und -Scraping, können Entwickler jetzt mühelos das komplexe Web durchsuchen und strukturierte Daten schnell, präzise und zügig extrahieren. Dank seiner robusten XPath- und CSS-Selektoren sowie seiner asynchronen Architektur ist es die ideale Option für Web-Scraping-Aufträge jeder Komplexität.

IronPDF hingegen ist eine leistungsstarke .NET-Bibliothek, die die programmatische Erstellung, Bearbeitung und Manipulation von PDF-Dokumenten unterstützt. IronPDF bietet Entwicklern eine Komplettlösung für die Erstellung dynamischer und ästhetisch ansprechender PDF-Dokumente mit seinen leistungsstarken PDF-Erstellungswerkzeugen, zu denen auch die Konvertierung von HTML in PDF und die Bearbeitung von PDFs gehören.

Dieser Beitrag führt Sie durch die nahtlose Integration von Scrapy Python mit IronPDF und zeigt Ihnen, wie dieses dynamische Paar die Art und Weise, wie Web-Scraping und Dokumentenerstellung durchgeführt werden, verändert. Wir zeigen, wie diese beiden Bibliotheken zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu vereinfachen und Entwicklungsabläufe zu beschleunigen – vom Scraping von Daten aus dem Web mit Scrapy bis hin zur dynamischen Generierung von PDF-Berichten mit IronPDF.

Entdecken Sie die Möglichkeiten des Web-Scraping und der Dokumentengenerierung, während wir IronPDF nutzen, um Scrapy voll auszuschöpfen.

Scrapy in Python (So funktioniert es für Entwickler): Abbildung 1

Asynchrone Architektur

Die von Scrapy verwendete asynchrone Architektur ermöglicht die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Anfragen. Dies führt zu einer höheren Effizienz und schnelleren Web-Scraping-Geschwindigkeiten, insbesondere bei der Arbeit mit komplexen Websites oder großen Datenmengen.

Robustes Kriechmanagement

Scrapy verfügt über leistungsstarke Funktionen zur Verwaltung des Scrapy-Crawling-Prozesses, wie z. B. automatisierte URL-Filterung, konfigurierbare Anforderungsplanung und integrierte robots.txt-Direktivenbehandlung. Das Crawling-Verhalten kann von Entwicklern an ihre eigenen Bedürfnisse angepasst werden, um die Einhaltung der Website-Richtlinien zu gewährleisten.

Selektoren für XPath und CSS

Scrapy ermöglicht es Benutzern, mithilfe von Selektoren für XPath und CSS-Selektoren innerhalb von HTML-Seiten zu navigieren und Elemente auszuwählen. Durch diese Anpassungsfähigkeit wird die Datenextraktion präziser und zuverlässiger, da Entwickler so gezielt bestimmte Elemente oder Muster auf einer Webseite ansprechen können.

Artikelpipeline

Entwickler können wiederverwendbare Komponenten zur Verarbeitung der gesammelten Daten vor dem Export oder der Speicherung mithilfe der Scrapy-Item-Pipeline definieren. Durch Operationen wie Bereinigung, Validierung, Transformation und Deduplizierung gewährleisten sie die Genauigkeit und Konsistenz der extrahierten Daten.

Eingebaute Middleware

Eine Reihe von Middleware-Komponenten, die in Scrapy vorinstalliert sind, bieten Funktionen wie die automatische Cookie-Verwaltung, die Drosselung von Anfragen, die Rotation des User-Agents und die Rotation des Proxys. Diese Middleware-Elemente sind einfach konfigurierbar und anpassbar, um die Effizienz des Web-Scrapings zu verbessern und typische Probleme zu beheben.

Erweiterbare Architektur

Durch die Erstellung von benutzerdefinierter Middleware, Erweiterungen und Pipelines können Entwickler die Funktionen von Scrapy dank seiner modularen und erweiterbaren Architektur weiter personalisieren und ausbauen. Aufgrund seiner Anpassungsfähigkeit können Entwickler Scrapy problemlos in ihre bestehenden Prozesse integrieren und es an ihre individuellen Scraping-Anforderungen anpassen.

Scrapy in Python erstellen und konfigurieren

Scrapy installieren

Installieren Sie Scrapy mit pip , indem Sie folgenden Befehl ausführen:

pip install scrapy
pip install scrapy
SHELL

Definiere eine Spinne

Um Ihren Spider zu definieren, erstellen Sie eine neue Python-Datei (z. B. example.py ) im Verzeichnis spiders/ . Hier wird eine Illustration eines einfachen Spiders bereitgestellt, der Daten von einer URL extrahiert:

import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    # Name of the spider
    name = 'quotes'
    # Starting URL
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com']

    def parse(self, response):
        # Iterate through each quote block in the response
        for quote in response.css('div.quote'):
            # Extract and yield quote details
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').get(),
                'author': quote.css('span small.author::text').get(),
                'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(),
            }
        # Identify and follow the next page link
        next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)
import scrapy

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    # Name of the spider
    name = 'quotes'
    # Starting URL
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com']

    def parse(self, response):
        # Iterate through each quote block in the response
        for quote in response.css('div.quote'):
            # Extract and yield quote details
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').get(),
                'author': quote.css('span small.author::text').get(),
                'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(),
            }
        # Identify and follow the next page link
        next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)
PYTHON

Einstellungen konfigurieren

Um die Scrapy-Projektparameter wie User-Agent, Downloadverzögerungen und Pipelines einzurichten, bearbeiten Sie die Datei settings.py . Hier ist ein Beispiel, wie Sie den User-Agent ändern und die Pipelines aktivieren:

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = True
# Set user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
# Configure pipelines
ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.MyPipeline': 300,
}
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = True
# Set user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
# Configure pipelines
ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.MyPipeline': 300,
}
PYTHON

Erste Schritte

Der Einstieg in Scrapy und IronPDF erfordert die Kombination der robusten Web-Scraping-Fähigkeiten von Scrapy mit den dynamischen PDF-Erstellungsfunktionen von IronPDF. Im Folgenden zeige ich Ihnen die einzelnen Schritte zum Einrichten eines Scrapy-Projekts, damit Sie Daten von Webseiten extrahieren und mit IronPDF ein PDF-Dokument erstellen können, das die Daten enthält.

Was ist IronPDF?

IronPDF ist eine leistungsstarke .NET-Bibliothek zum programmgesteuerten Erstellen, Bearbeiten und Verändern von PDF-Dokumenten in C#, VB.NET und anderen .NET-Sprachen. Da es Entwicklern eine breite Funktionspalette zum dynamischen Erstellen von hochwertigen PDFs bietet, ist es eine beliebte Wahl für viele Programme.

Scrapy in Python (So funktioniert es für Entwickler): Abbildung 2

Funktionen von IronPDF

PDF-Erstellung: Mit IronPDF können Programmierer neue PDF-Dokumente erstellen oder bestehende HTML-Elemente wie Tags, Text, Bilder und andere Dateiformate in PDFs konvertieren. Diese Funktion ist sehr nützlich für die dynamische Erstellung von Berichten, Rechnungen, Quittungen und anderen Dokumenten.

HTML-zu-PDF-Konvertierung: IronPDF macht es Entwicklern leicht, HTML-Dokumente, einschließlich Stile aus JavaScript und CSS, in PDF-Dateien umzuwandeln. Dies ermöglicht die Erstellung von PDFs aus Webseiten, dynamisch generierten Inhalten und HTML-Vorlagen.

Änderung und Bearbeitung von PDF-Dokumenten: IronPDF bietet einen umfassenden Funktionsumfang zum Ändern und Bearbeiten bereits vorhandener PDF-Dokumente. Entwickler können mehrere PDF-Dateien zusammenführen, sie in separate Dokumente aufteilen, Seiten entfernen und unter anderem Lesezeichen, Anmerkungen und Wasserzeichen hinzufügen, um PDFs an ihre Bedürfnisse anzupassen.

So installieren Sie IronPDF

Nachdem Sie sichergestellt haben, dass Python auf Ihrem Computer installiert ist, verwenden Sie pip, um IronPDF zu installieren.

pip install ironpdf

Scrapy-Projekt mit IronPDF

Um Ihren Spider zu definieren, erstellen Sie eine neue Python-Datei (z. B. example.py ) im Spider-Verzeichnis Ihres Scrapy-Projekts ( myproject/myproject/spiders ). Ein Codebeispiel eines einfachen Spiders, der Anführungszeichen aus einer URL extrahiert:

import scrapy
from IronPdf import *

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = 'quotes'
    # Web page link
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com']

    def parse(self, response):
        quotes = []
        for quote in response.css('div.quote'):
            title = quote.css('span.text::text').get()
            content = quote.css('span small.author::text').get()
            quotes.append((title, content))  # Append quote to list

        # Generate PDF document using IronPDF
        renderer = ChromePdfRenderer()
        pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(self.get_pdf_content(quotes))
        pdf.SaveAs("quotes.pdf")

    def get_pdf_content(self, quotes):
        # Generate HTML content for PDF using extracted quotes
        html_content = "<html><head><title>Quotes</title></head><body>"
        for title, content in quotes:
            html_content += f"<h2>{title}</h2><p>Author: {content}</p>"
        html_content += "</body></html>"
        return html_content
import scrapy
from IronPdf import *

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = 'quotes'
    # Web page link
    start_urls = ['http://quotes.toscrape.com']

    def parse(self, response):
        quotes = []
        for quote in response.css('div.quote'):
            title = quote.css('span.text::text').get()
            content = quote.css('span small.author::text').get()
            quotes.append((title, content))  # Append quote to list

        # Generate PDF document using IronPDF
        renderer = ChromePdfRenderer()
        pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(self.get_pdf_content(quotes))
        pdf.SaveAs("quotes.pdf")

    def get_pdf_content(self, quotes):
        # Generate HTML content for PDF using extracted quotes
        html_content = "<html><head><title>Quotes</title></head><body>"
        for title, content in quotes:
            html_content += f"<h2>{title}</h2><p>Author: {content}</p>"
        html_content += "</body></html>"
        return html_content
PYTHON

Im obigen Codebeispiel eines Scrapy-Projekts mit IronPDF wird IronPDF verwendet, um aus den mit Scrapy extrahierten Daten ein PDF-Dokument zu erstellen.

Die parse Methode des Webcrawlers sammelt hier Zitate von der Webseite und verwendet die Funktion get_pdf_content , um den HTML-Inhalt für die PDF-Datei zu erstellen. Dieser HTML-Code wird anschließend mit IronPDF in ein PDF-Dokument umgewandelt und als quotes.pdf gespeichert.

Scrapy in Python (So funktioniert es für Entwickler): Abbildung 3

Abschluss

Zusammenfassend bietet die Kombination aus Scrapy und IronPDF Entwicklern eine leistungsstarke Möglichkeit, Web-Scraping-Aktivitäten zu automatisieren und PDF-Dokumente im Handumdrehen zu erstellen. Die flexiblen PDF-Produktionsfunktionen von IronPDF in Kombination mit den leistungsstarken Web-Crawling- und Scraping-Funktionen von Scrapy ermöglichen einen reibungslosen Prozess zum Sammeln strukturierter Daten von beliebigen Webseiten und zum Umwandeln der extrahierten Daten in professionelle PDF-Berichte, Rechnungen oder Dokumente.

Durch die Nutzung von Scrapy Spider Python können Entwickler die Komplexität des Internets effektiv bewältigen, Informationen aus vielen Quellen abrufen und diese systematisch ordnen. Scrapys flexibles Framework, die asynchrone Architektur und die Unterstützung für XPath- und CSS-Selektoren bieten die Flexibilität und Skalierbarkeit, die für die Bewältigung einer Vielzahl von Web-Scraping-Aktivitäten erforderlich sind.

IronPDF umfasst eine lebenslange Lizenz, die im Bundle recht günstig ist. Das Paket bietet ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis und kostet lediglich $799 (einmaliger Kauf für mehrere Systeme). Lizenzinhaber haben 24/7 Zugang zu technischem Online-Support. Weitere Einzelheiten zur Gebühr finden Sie auf der Website . Besuchen Sie diese Seite, um mehr über die Produkte von Iron Software zu erfahren.

Häufig gestellte Fragen

Wie kann ich Scrapy mit einem PDF-Erstellungstool integrieren?

Sie können Scrapy mit einem PDF-Erstellungstool wie IronPDF integrieren, indem Sie zuerst Scrapy verwenden, um strukturierte Daten von Websites zu extrahieren, und dann IronPDF einsetzen, um diese Daten in dynamische PDF-Dokumente umzuwandeln.

Was ist der beste Weg, um Daten zu scrapen und in ein PDF umzuwandeln?

Der beste Weg, um Daten zu scrapen und in ein PDF umzuwandeln, ist die effiziente Datenextraktion mit Scrapy und die Erstellung eines qualitativ hochwertigen PDFs aus dem extrahierten Inhalt mit IronPDF.

Wie kann ich HTML in PDF in Python konvertieren?

Obwohl IronPDF eine .NET-Bibliothek ist, können Sie es mit Python durch Interoperabilitätslösungen wie Python.NET verwenden, um HTML mithilfe der Konvertierungsmethoden von IronPDF in PDF umzuwandeln.

Was sind die Vorteile der Verwendung von Scrapy für Web-Scraping?

Scrapy bietet Vorteile wie asynchrone Verarbeitung, robuste XPath- und CSS-Selektoren und anpassbare Middleware, die den Prozess der Datenauswertung von komplexen Websites optimieren.

Kann ich die Erstellung von PDFs aus Webdaten automatisieren?

Ja, Sie können die Erstellung von PDFs aus Webdaten automatisieren, indem Sie Scrapy für die Datenextraktion und IronPDF für die PDF-Erstellung integrieren, was einen nahtlosen Workflow von der Datensammlung bis zur Dokumenterstellung ermöglicht.

Welche Rolle spielt Middleware in Scrapy?

Middleware in Scrapy ermöglicht es Ihnen, die Verarbeitung von Anfragen und Antworten zu steuern und anzupassen. Dadurch sind Funktionen wie automatische URL-Filterung und User-Agent-Rotation möglich, um die Extraktionseffizienz zu steigern.

Wie definiert man einen Spider in Scrapy?

Um einen Spider in Scrapy zu definieren, erstellen Sie eine neue Python-Datei im Verzeichnis spiders Ihres Projekts und implementieren Sie eine Klasse, die scrapy.Spider erweitert, mit Methoden wie parse zur Handhabung der Datenextraktion.

Was macht IronPDF zu einer geeigneten Wahl für die PDF-Erstellung?

IronPDF ist eine geeignete Wahl für die PDF-Erstellung, weil es umfassende Funktionen für die HTML-zu-PDF-Konvertierung, dynamische PDF-Erstellung, Bearbeitung und Manipulation bietet, wodurch es vielseitig für verschiedene Dokumentenerstellungsanforderungen ist.

Wie kann ich die Extraktion von Webdaten und die Erstellung von PDFs verbessern?

Verbessern Sie die Extraktion von Webdaten und die Erstellung von PDFs, indem Sie Scrapy für effizientes Data Scraping verwenden und IronPDF einsetzen, um die extrahierten Daten in professionell formatierte PDF-Dokumente umzuwandeln.

Curtis Chau
Curtis Chau
  Jetzt mit dem Ingenieurteam chatten
Technischer Autor

Curtis Chau hat einen Bachelor-Abschluss in Informatik von der Carleton University und ist spezialisiert auf Frontend-Entwicklung mit Expertise in Node.js, TypeScript, JavaScript und React. Leidenschaftlich widmet er sich der Erstellung intuitiver und ästhetisch ansprechender Benutzerschnittstellen und arbeitet gerne mit modernen Frameworks sowie der Erstellung gut strukturierter, optisch ansprechender ...

Weiterlesen

Verwandte Artikel

30-Tage-Testversion → Volles Produkt. Keine Grenzen. Keine Karte. Gratis testen