Scrapy en Python (Comment ça marche pour les développeurs)

L'efficacité et l'efficience sont essentielles dans les domaines du scraping en ligne et de la génération de documents. Une intégration harmonieuse d'outils et de cadres solides est nécessaire pour extraire les données des sites web et les convertir ensuite en documents de qualité professionnelle.

Voici venir Scrapy, un framework de web scraping en Python, et IronPDF, deux formidables bibliothèques qui travaillent ensemble pour optimiser l'extraction de données en ligne et la création de dynamiquesPDFs.

Les développeurs peuvent désormais parcourir sans effort le web complexe et extraire rapidement des données structurées avec précision et rapidité grâce à Scrapy en Python, une bibliothèque de crawling et de scraping web de premier plan. Avec ses sélecteurs XPath et CSS robustes et son architecture asynchrone, c'est l'option idéale pour les travaux de scraping de toute complexité.

À l'inverse, IronPDF est une puissante bibliothèque .NET qui prend en charge la création, l'édition et la manipulation programmatiques de documents PDF. IronPDF offre aux développeurs une solution complète pour produire des documents PDF dynamiques et esthétiques grâce à ses puissants outils de création de PDF, qui incluent la conversion de HTML en PDF et des capacités d'édition de PDF.

Ce billet vous permettra de découvrir l'intégration harmonieuse deScrapy Python avec IronPDF et vous montrera comment cette paire dynamique transforme la façon dont le web scraping et la création de documents sont effectués. Nous montrerons comment ces deux bibliothèques fonctionnent ensemble pour faciliter les tâches complexes et accélérer les flux de développement, qu'il s'agisse de récupérer des données sur le web avec Scrapy ou de générer dynamiquement des rapports PDF avec IronPDF.

Venez explorer les possibilités du web scraping et de la génération de documents en utilisant IronPDF pour exploiter pleinement Scrapy.

Architecture asynchrone

L'architecture asynchrone utilisée par Scrapy permet de traiter plusieurs requêtes à la fois. Cela permet d'améliorer l'efficacité et d'accélérer la vitesse du web scraping, en particulier lorsque l'on travaille avec des sites web complexes ou de grandes quantités de données.

Gestion robuste des rampants

Scrapy possède de solides fonctionnalités de gestion du processus de crawl, telles que le filtrage automatisé des URL, la planification configurable des requêtes et la gestion intégrée des directives robots.txt. Les développeurs peuvent ajuster le comportement du crawl pour répondre à leurs propres besoins et garantir le respect des directives du site web.

Sélecteurs pour XPath et CSS

Scrapy permet aux utilisateurs de naviguer et de sélectionner des éléments dans les pages HTML à l'aide de sélecteurs XPath et CSS. Cette adaptabilité rend l'extraction de données plus précise et plus fiable en permettant aux développeurs de cibler précisément des éléments ou des modèles particuliers sur une page web.

Pipeline d'articles

Les développeurs peuvent spécifier des composants réutilisables pour traiter les données extraites avant de les exporter ou de les stocker à l'aide du pipeline d'éléments de Scrapy. En effectuant des opérations telles que le nettoyage, la validation, la transformation et la déduplication, les développeurs peuvent garantir l'exactitude et la cohérence des données extraites.

Logiciel intermédiaire intégré

Un certain nombre de composants intermédiaires préinstallés dans Scrapy offrent des fonctionnalités telles que la gestion automatique des cookies, l'étranglement des requêtes, la rotation des agents utilisateurs et la rotation des mandataires. Ces éléments intermédiaires sont simplement configurables et personnalisables afin d'améliorer l'efficacité du scraping et de résoudre les problèmes habituels.

Architecture extensible

En créant des intergiciels, des extensions et des pipelines personnalisés, les développeurs peuvent personnaliser et étendre les capacités de Scrapy grâce à son architecture modulaire et extensible. En raison de son adaptabilité, les développeurs peuvent facilement inclure Scrapy dans leurs processus actuels et le modifier pour répondre à leurs besoins uniques en matière de scraping.

Créer et configurer Scrapy en Python

Installer Scrapy

Installez Scrapy en utilisant pip en exécutant la commande suivante :

pip install scrapy

Définir une araignée

Pour définir votre araignée, créez un nouveau fichier Python(comme par exemple example.py) dans le répertoire spiders/. Voici une illustration d'une araignée de base qui extrait des données d'une URL :

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)

Configurer les paramètres

Pour configurer les paramètres du projet Scrapy comme le user-agent, les délais de téléchargement et les pipelines, éditez le fichier settings.py. Voici une illustration de la manière de modifier le user-agent et de rendre les pipelines fonctionnels :

# 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,
}

Pour commencer

Pour commencer avec Scrapy et IronPDF, il faut combiner les solides compétences de Scrapy en matière de web scraping avec les fonctionnalités de production dynamique de PDF d'IronPDF. Je vous guiderai ci-dessous à travers les étapes de la mise en place d'un projet Scrapy afin que vous puissiez extraire des données de sites web et utiliser IronPDF pour créer un document PDF contenant ces données.

Qu'est-ce qu'IronPDF ?

IronPDF est une puissante bibliothèque .NET permettant de créer, d'éditer et de modifier des documents PDF par programmation en C#, VB.NET et d'autres langages .NET. Comme il offre aux développeurs un large éventail de fonctionnalités pour la création dynamique de PDF de haute qualité, c'est un choix populaire pour de nombreux programmes.

Caractéristiques d'IronPDF

Génération de PDF: En utilisant IronPDF, les programmeurs peuvent créer de nouveaux documents PDF ou convertir en PDF des éléments HTML existants tels que des balises, du texte, des images et d'autres formats de fichiers. Cette fonction est très utile pour créer des rapports, des factures, des reçus et d'autres documents de manière dynamique.

Conversion HTML en PDF: IronPDF permet aux développeurs de transformer facilement les documents HTML, y compris les styles JavaScript et CSS, en fichiers PDF. Il permet de créer des PDF à partir de pages web, de contenu généré dynamiquement et de modèles HTML.

Modification et édition de documents PDF: IronPDF offre un ensemble complet de fonctionnalités permettant de modifier et d'altérer des documents PDF préexistants. Les développeurs peuvent fusionner plusieurs fichiers PDF, les séparer en documents distincts, supprimer des pages et ajouter des signets, des annotations et des filigranes, entre autres, afin de personnaliser les PDF en fonction de leurs besoins.

Comment installer IronPDF ?

Après vous être assuré que Python est installé sur votre ordinateur, utilisez pip pour installer IronPDF.

pip install IronPdf

Projet Scrapy avec IronPDF

Pour définir votre araignée, créez un nouveau fichier Python(comme par exemple example.py) dans le répertoire de l'araignée de votre projet Scrapy(myproject/myproject/spiders). Un exemple de code d'un spider basique qui extrait les citations de l'Url :

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

Dans l'exemple de code ci-dessus d'un projet Scrapy avec IronPDF, IronPDF est utilisé pour créer un fichierDocument PDF en utilisant les données qui ont été extraites à l'aide de Scrapy.

Ici, la méthode d'analyse du spider recueille les citations de la page web et utilise la fonction get_pdf_content pour créer le contenu HTML du fichier PDF. Ce contenu HTML est ensuite converti en document PDF à l'aide d'IronPDF et enregistré sous le nom de quotes.pdf.

Conclusion

En résumé, la combinaison de Scrapy et d'IronPDF offre aux développeurs une option solide pour automatiser les activités de web scraping et produire des documents PDF à la volée. Les fonctions flexibles de production de PDF d'IronPDF, associées aux puissantes capacités d'exploration et de balayage du Web de Scrapy, permettent de collecter en douceur des données structurées à partir de n'importe quelle page Web et de les transformer en rapports, factures ou documents PDF de qualité professionnelle.

Grâce à l'utilisation de Scrapy Spider Python, les développeurs peuvent naviguer efficacement dans les méandres de l'internet, récupérer des informations à partir de nombreuses sources et les organiser de manière systématique. Le cadre flexible de Scrapy, son architecture asynchrone et la prise en charge d'un sélecteur XPath et CSS lui confèrent la flexibilité et l'évolutivité nécessaires pour gérer une grande variété d'activités de scraping web.

Une licence à vie est incluse avec IronPDF, dont le prix est raisonnable lorsqu'il est acheté en bundle. L'offre est d'un excellent rapport qualité-prix, puisqu'elle ne coûte que 749 $(un achat unique pour plusieurs systèmes). Les détenteurs de licences ont accès à une assistance technique en ligne 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Pour plus de détails sur la redevance, veuillez consulter le site suivantsite web. Visitez cette page pour en savoir plus sur les services d'Iron Softwareproduits.