Scrapy in Python (Wie es für Entwickler funktioniert)

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 leistungsfähiger 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.

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 PDF-Erstellungswerkzeugen, 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 zeigen 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 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 vollständig auszuschöpfen.

Asynchrone Architektur

Die asynchrone Architektur von Scrapy ermöglicht die gleichzeitige Bearbeitung mehrerer Anfragen. Dies führt zu höherer 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 garantiert die Einhaltung der Website-Richtlinien.

Selektoren für XPath und CSS

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

Artikel Pipeline

Entwickler können wiederverwendbare Komponenten für die Verarbeitung von gescrapten Daten vor dem Export oder der Speicherung mithilfe der Scrapy-Item-Pipeline festlegen. 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

Definieren Sie eine Spinne

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

import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = 'quotes'
    start_urls = ['xxxxxx.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.author::text').get(),
                'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(),
            }
        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 = 'quotes'
    start_urls = ['xxxxxx.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.author::text').get(),
                'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(),
            }
        next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

Einstellungen konfigurieren

Um die Parameter des Scrapy-Projekts wie User-Agent, Download-Verzögerungen und Pipelines einzustellen, bearbeiten Sie die Datei settings.py. Dies ist eine Illustration, wie man den Benutzer-Agenten ändert und die Pipelines funktionsfähig macht:

# 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,
}

Erste Schritte

Der Start mit Scrapy und IronPDF erfordert die Kombination der robusten Web-Scraping-Fähigkeiten von Scrapy mit den dynamischen PDF-Produktionsfunktionen von IronPDF. Ich führe Sie im Folgenden durch die Schritte zur Einrichtung eines Scrapy-Projekts, mit dem Sie Daten aus Websites extrahieren und mit IronPDF ein PDF-Dokument mit diesen 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 für die dynamische Erstellung hochwertiger PDFs bietet, ist es eine beliebte Wahl für viele Programme.

Merkmale 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 eine umfassende Funktionalität 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 (wie zum Beispiel example.py) im Verzeichnis der Spinne Ihres Scrapy-Projekts (myproject/myproject/spiders). Ein Codebeispiel für einen einfachen Spider, der Zitate aus Url extrahiert:

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()
        # Generate PDF document
        renderer = ChromePdfRenderer()
        pdf=renderer.RenderHtmlAsPdf(self.get_pdf_content(quotes))
        pdf.SaveAs("quotes.pdf")
    def get_pdf_content(self, quotes):
        html_content = "<html><head><title>"+Title+"</title></head><body><h1>{}</h1><p>,"+Content+"!</p></body></html>"
        return html_content

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()
        # Generate PDF document
        renderer = ChromePdfRenderer()
        pdf=renderer.RenderHtmlAsPdf(self.get_pdf_content(quotes))
        pdf.SaveAs("quotes.pdf")
    def get_pdf_content(self, quotes):
        html_content = "<html><head><title>"+Title+"</title></head><body><h1>{}</h1><p>,"+Content+"!</p></body></html>"
        return html_content

Im obigen Codebeispiel eines Scrapy-Projekts mit IronPDF wird IronPDF verwendet, um eine PDF-Dokument unter Verwendung der Daten, die mit Scrapy extrahiert wurden.

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

Schlussfolgerung

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 laufenden Betrieb zu erzeugen. 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 professionelle PDF-Berichte, Rechnungen oder Dokumente.

Durch den Einsatz 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 von XPath- und CSS-Selektoren bieten die nötige Flexibilität und Skalierbarkeit, um eine Vielzahl von Web-Scraping-Aktivitäten zu verwalten.

IronPDF enthält eine lebenslange Lizenz, die im Paket zu einem fairen Preis erhältlich ist. Das Paket bietet ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis und kostet nur 749 $ (eine einmalige Anschaffung für mehrere Systeme). Lizenznehmer haben rund um die Uhr Zugang zum technischen Online-Support. Weitere Einzelheiten zu den Gebühren finden Sie auf der Website website. Besuchen Sie diese Seite und erfahren Sie mehr über Iron Software's produkte.