VERWENDUNG VON IRONPDF FüR PYTHON

Scrapy in Python (Wie es für Entwickler funktioniert)

Aktualisiert:Juni 22, 2025

Effektivität und Effizienz sind in den Bereichen Online-Scraping und Dokumentenerstellung entscheidend. Für die Extraktion von Daten aus Websites und die 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, zwei beeindruckende Bibliotheken, die zusammenarbeiten, um die Extraktion von Online-Daten und die Erstellung von dynamischen PDFs zu optimieren.

Entwickler können jetzt mühelos das komplexe Web durchsuchen und strukturierte Daten mit Präzision und Geschwindigkeit extrahieren - dank Scrapy in Python, einer erstklassigen Web-Crawling- und Scraping-Bibliothek. Mit seinen robusten XPath- und CSS-Selektoren und seiner asynchronen Architektur ist es die ideale Option für Scraping-Aufgaben jeglicher 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 Werkzeugen für die PDF-Erstellung, die auch die Konvertierung von HTML in PDF und die PDF-Bearbeitung umfassen.

Dieser Beitrag nimmt Sie mit auf eine Tour durch die reibungslose Integration von Scrapy Python mit IronPDF und zeigt Ihnen, wie dieses dynamische Paar die Art und Weise verändert, wie Web Scraping und die Erstellung von Dokumenten durchgeführt werden. Wir zeigen, wie diese beiden Bibliotheken zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu erleichtern und Entwicklungsabläufe zu beschleunigen, vom Scrapy-Scraping von Daten aus dem Web bis zur dynamischen Erstellung von PDF-Berichten mit IronPDF.

Entdecken Sie die Möglichkeiten des Web Scraping und der Dokumentenerzeugung, indem wir IronPDF nutzen, um Scrapy voll auszuschöpfen.

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

Asynchrone Architektur

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

Stabiles Crawl-Management

Scrapy hat starke Scrapy Crawl-Prozess-Management-Funktionen, wie z. B. automatische URL-Filterung, konfigurierbare Anfrageplanung und integrierte robots.txt-Direktive Handhabung. Das Crawling-Verhalten kann von den Entwicklern an ihre eigenen Bedürfnisse angepasst werden und die Einhaltung der Website-Richtlinien garantieren.

Selektoren für XPath und CSS

Scrapy ermöglicht es Benutzern, mit Hilfe von Selektoren für XPath- und CSS-Selektoren in HTML-Seiten zu navigieren und Elemente auszuwählen. Diese Anpassungsfähigkeit macht die Datenextraktion präziser und zuverlässiger, da die Entwickler bestimmte Elemente oder Muster auf einer Webseite genau ansteuern können.

Element Pipeline

Entwickler können wiederverwendbare Komponenten für die Verarbeitung von gescrapten Daten spezifizieren, bevor sie diese mit der Scrapy-Item-Pipeline exportieren oder speichern. Durch die Durchführung von Vorgängen wie Bereinigung, Validierung, Transformation und Deduplizierung können Entwickler die Genauigkeit und Konsistenz der extrahierten Daten garantieren.

Eingebaute Middleware

Eine Reihe von Middleware-Komponenten, die in Scrapy vorinstalliert sind, bieten Funktionen wie automatische Cookie-Behandlung, Anfrage-Drosselung, User-Agent-Rotation und Proxy-Rotation. Diese Middleware-Elemente sind einfach konfigurierbar und anpassbar, um die Effizienz des Scrapings zu verbessern und typische Probleme zu lösen.

Erweiterbare Architektur

Durch die Erstellung benutzerdefinierter Middleware, Erweiterungen und Pipelines können Entwickler die Fähigkeiten von Scrapy dank seiner modularen und erweiterbaren Architektur weiter personalisieren und ausbauen. Aufgrund seiner Anpassungsfähigkeit können Entwickler Scrapy leicht in ihre aktuellen Prozesse einbinden und es an ihre speziellen Scraping-Bedürfnisse anpassen.

Erstellen und Konfigurieren von Scrapy in Python

Scrapy installieren

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

pip install scrapy

pip install scrapy

SHELL

Definieren Sie eine Spinne

Um Ihren Spider zu definieren, erstellen Sie eine neue Python-Datei (wie example.py) im Verzeichnis spiders/. Eine Illustration eines einfachen Spiders, der aus einer URL extrahiert, finden Sie hier:

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 Parameter des Scrapy-Projekts wie User-Agent, Download-Verzögerungen und Pipelines einzustellen, bearbeiten Sie die Datei settings.py. Hier sehen Sie, wie Sie den Benutzer-Agenten ändern und die Pipelines funktionsfähig machen können:

# 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

Einstieg

Um mit Scrapy und IronPDF zu arbeiten, müssen die robusten Web-Scraping-Fähigkeiten von Scrapy mit den dynamischen PDF-Produktionsfunktionen von IronPDF kombiniert werden. Ich führe Sie im Folgenden durch die Schritte zum Einrichten eines Scrapy-Projekts, mit dem Sie Daten aus Websites extrahieren und mit IronPDF ein PDF-Dokument mit den Daten erstellen können.

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 Palette von Funktionen zur dynamischen Erstellung hochwertiger PDFs bietet, ist es eine beliebte Wahl für viele Programme.

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

Funktionen von IronPDF

PDF-Generierung: Mit IronPDF können Programmierer neue PDF-Dokumente erstellen oder vorhandene HTML-Elemente wie Tags, Text, Bilder und andere Dateiformate in PDFs konvertieren. Diese Funktion ist sehr nützlich, um Berichte, Rechnungen, Quittungen und andere Dokumente dynamisch zu erstellen.

HTML-zu-PDF-Konvertierung: IronPDF erleichtert Entwicklern die Umwandlung von HTML-Dokumenten, einschließlich Stilen aus JavaScript und CSS, in PDF-Dateien. Dies ermöglicht die Erstellung von PDFs aus Webseiten, dynamisch generierten Inhalten und HTML-Vorlagen.

Änderung und Bearbeitung von PDF-Dokumenten: IronPDF bietet umfassende Funktionen zum Ändern und Verändern bereits vorhandener PDF-Dokumente. Entwickler können mehrere PDF-Dateien zusammenführen, sie in separate Dokumente aufteilen, Seiten entfernen und Lesezeichen, Anmerkungen und Wasserzeichen hinzufügen, um PDFs an ihre Anforderungen anzupassen.

Wie wird IronPDF installiert

Nachdem Sie sichergestellt haben, dass Python auf Ihrem Computer installiert ist, können Sie IronPDF mit pip installieren.

pip install ironpdf

Scrapy-Projekt mit IronPDF

Um Ihren Spider zu definieren, erstellen Sie eine neue Python-Datei (z.B. example.py) im Verzeichnis des Spiders in Ihrem Scrapy-Projekt (myproject/myproject/spiders). Ein Codebeispiel für einen einfachen Spider, der Zitate 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 Code-Beispiel eines Scrapy-Projekts mit IronPDF wird IronPDF verwendet, um ein PDF-Dokument mit den Daten zu erstellen, die mit Scrapy extrahiert wurden.

Hier sammelt die parse-Methode des Spiders Zitate von der Webseite und verwendet die get_pdf_content-Funktion, um den HTML-Inhalt für die PDF-Datei zu erstellen. Dieses HTML-Material wird anschließend mit IronPDF als PDF-Dokument gerendert und als zitate.pdf gespeichert.

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

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Kombination von Scrapy und IronPDF Entwicklern eine gute Möglichkeit bietet, Web-Scraping-Aktivitäten zu automatisieren und PDF-Dokumente im Handumdrehen zu erstellen. Die flexiblen PDF-Produktionsfunktionen von IronPDF in Verbindung mit den leistungsstarken Web-Crawling- und Scrapy-Funktionen ermöglichen einen reibungslosen Prozess zur Erfassung strukturierter Daten aus beliebigen Webseiten und zur Umwandlung der extrahierten Daten in PDF-Berichte, Rechnungen oder Dokumente in professioneller Qualität.

Durch die Verwendung von Scrapy Spider Python können Entwickler effektiv durch die Feinheiten des Internets navigieren, Informationen aus vielen Quellen abrufen und sie systematisch anordnen. Das flexible Framework von Scrapy, die asynchrone Architektur und die Unterstützung eines XPath- und CSS-Selektors bieten die Flexibilität und Skalierbarkeit, die für die Verwaltung einer Vielzahl von Web-Scraping-Aktivitäten erforderlich sind.

IronPDF enthält eine lebenslange Lizenz, die im Paket zu einem fairen Preis erhältlich ist. Das Paket ist sehr preiswert und kostet nur $799 (ein einmaliger Kauf für mehrere Systeme). Lizenznehmer haben rund um die Uhr Zugang zum technischen Online-Support. Weitere Einzelheiten zum Honorar 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

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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 ...