使用 IRONPDF FOR PYTHON

Python 中的 Scrapy （開發人員的工作原理）

更新:6月 22, 2025

在網路資料抓取和文件產生領域，有效性和效率至關重要。要從網站提取資料並將其轉換為專業水準的文檔，就需要將強大的工具和框架無縫整合。

接下來是 Scrapy，一個 Python 中的網路爬蟲框架，以及 IronPDF，這兩個強大的庫協同工作，以優化線上資料的提取和動態PDF的創建。

借助 Python 中的 Scrapy（一款頂級的網頁爬蟲和抓取庫），開發人員現在可以輕鬆瀏覽複雜的網絡，並快速、精確地提取結構化資料。憑藉其強大的 XPath 和 CSS 選擇器以及非同步架構，它是抓取任何複雜程度任務的理想選擇。

相反，IronPDF 是一個功能強大的 .NET 程式庫，支援以程式設計方式建立、編輯和操作 PDF 文件。 IronPDF 為開發人員提供了一套完整的解決方案，透過其強大的 PDF 創建工具（包括 HTML 到 PDF 轉換和 PDF 編輯功能），可以產生動態且美觀的 PDF 文件。

本文將帶您了解Scrapy Python與 IronPDF 的無縫集成，並向您展示此動態組合如何改變網頁抓取和文件創建的方式。我們將展示這兩個函式庫如何協同工作，以簡化複雜的任務並加快開發工作流程，從使用 Scrapy 從網頁抓取資料到使用 IronPDF 動態產生 PDF 報告。

歡迎探索網路爬蟲和文件產生的可能性，我們將使用 IronPDF 來充分利用 Scrapy。

Python 中的 Scrapy（開發者使用指南）：圖 1

非同步架構

Scrapy 使用的非同步架構能夠同時處理多個請求。這提高了效率，加快了網頁抓取速度，尤其是在處理複雜的網站或大量資料時。

堅固的爬行管理

Scrapy 具有強大的爬蟲流程管理功能，例如自動 URL 過濾、可設定的請求調度和整合的 robots.txt 指令處理。開發者可以調整爬蟲行為，以滿足自身需求並確保遵守網站準則。

XPath 和 CSS 選擇器

Scrapy 允許使用者使用 XPath 和 CSS 選擇器在 HTML 頁面中導覽和選擇項目。這種適應性使得資料擷取更加精確可靠，因為開發人員可以精確地針對網頁上的特定元素或模式。

物品管道

開發者可以使用 Scrapy 的專案管道，為抓取的資料指定可重複使用的元件，以便在匯出或儲存之前對其進行處理。透過執行清洗、驗證、轉換和去重等操作，開發者可以確保提取資料的準確性和一致性。

內建中介軟體

Scrapy 中預先安裝的許多中間件元件提供了諸如自動 cookie 處理、請求限制、使用者代理程式輪替和代理程式輪替等功能。這些中間件元素易於配置和自訂，可提高抓取效率並解決常見問題。

可擴展架構

透過建立自訂中間件、擴充和管道，開發人員可以藉助 Scrapy 的模組化和可擴充架構，進一步個人化和擴展其功能。由於其適應性強，開發人員可以輕鬆地將 Scrapy 整合到他們當前的流程中，並對其進行修改以滿足他們獨特的抓取需求。

使用 Python 建立和配置 Scrapy

安裝 Scrapy

使用pip安裝 Scrapy，執行以下命令：

pip install scrapy

pip install scrapy

SHELL

蜘蛛的定義

要定義你的爬蟲，請在spiders/目錄下建立一個新的 Python 檔案（例如example.py ）。這裡提供了一個從 URL 中提取資訊的基本爬蟲範例：

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

配置設定

若要設定 Scrapy 專案的參數，例如使用者代理程式、下載延遲和管道，請編輯settings.py檔案。以下範例展示如何變更使用者代理程式並使管道正常運作：

# 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

開始

使用 Scrapy 和 IronPDF 需要將 Scrapy 強大的網頁抓取功能與 IronPDF 的動態 PDF 生成功能結合。下面我將逐步指導您如何設定 Scrapy 項目，以便您可以從網站提取資料並使用 IronPDF 建立包含這些資料的 PDF 文件。

什麼是 IronPDF？

IronPDF是一個功能強大的 .NET 程式庫，用於以程式設計方式使用 C#、VB.NET 和其他 .NET 語言建立、編輯和變更 PDF 文件。由於它為開發人員提供了動態創建高品質 PDF 的廣泛功能集，因此是許多程式的熱門選擇。

Python 中的 Scrapy（開發者使用指南）：圖 2

IronPDF 的特點

PDF 產生：使用 IronPDF，程式設計師可以建立新的 PDF 文檔，或將現有的 HTML 元素（如標籤、文字、圖像和其他文件格式）轉換為 PDF。此功能對於動態建立報表、發票、收據和其他文件非常有用。

HTML 轉 PDF 轉換： IronPDF 讓開發人員能夠輕鬆地將 HTML 文件（包括 JavaScript 和 CSS 中的樣式）轉換為 PDF 文件。這使得可以從網頁、動態生成的內容和 HTML 模板創建 PDF 文件成為可能。

PDF 文件的修改和編輯： IronPDF 提供了一套全面的功能，用於修改和更改預先存在的 PDF 文件。開發人員可以合併多個 PDF 文件，將它們拆分成單獨的文檔，刪除頁面，並添加書籤、註釋和浮水印等功能，以根據自己的需求自訂 PDF。

如何安裝 IronPDF

確認電腦上已安裝 Python 後，使用 pip 安裝 IronPDF。

pip install ironpdf

使用 IronPDF 的 Scrapy 項目

要定義你的爬蟲，請在 Scrapy 專案的爬蟲目錄（ myproject/myproject/spiders ）中建立一個新的 Python 檔案（例如example.py ）。以下是一個從 URL 中提取引用的基本爬蟲程式碼範例：

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

在上面使用 IronPDF 的 Scrapy 專案程式碼範例中，IronPDF 正在使用 Scrapy 擷取的資料建立PDF 文件。

在這裡，爬蟲的parse方法從網頁中提取引用內容，並使用get_pdf_content函數建立 PDF 文件的 HTML 內容。隨後，使用 IronPDF 將此 HTML 內容渲染成 PDF 文檔，並儲存為quotes.pdf 。

Python 中的 Scrapy（開發者使用方法）：圖 3

結論

總而言之，Scrapy 和 IronPDF 的結合為開發人員提供了一個強大的選擇，可以自動執行網頁抓取活動並即時產生 PDF 文件。 IronPDF 靈活的 PDF 生成功能與 Scrapy 強大的網路爬蟲和抓取功能相結合，可輕鬆從任何網頁收集結構化數據，並將提取的數據轉換為專業品質的 PDF 報告、發票或文件。

透過使用 Scrapy Spider Python，開發人員可以有效地駕馭互聯網的複雜性，從多個來源檢索訊息，並以系統化的方式進行整理。 Scrapy 的靈活框架、非同步架構以及對 XPath 和 CSS 選擇器的支持，使其具備管理各種網路抓取活動所需的靈活性和可擴展性。

IronPDF 包含終身許可證，捆綁購買價格相當合理。軟體包物超所值，只需$799 （一次性購買即可在多個系統上使用）。持有許可證的使用者可享有全天候線上技術支援。有關費用的更多詳情，請瀏覽網站。請造訪此頁面以了解更多關於Iron Software產品的資訊。

常見問題解答

如何將 Scrapy 與 PDF 產生工具整合？

您可以將 Scrapy 與 IronPDF 之類的 PDF 生成工具整合在一起，首先使用 Scrapy 從網站中提取結構化資料，然後運用 IronPDF 將資料轉換為動態 PDF 文件。

刮取資料並將其轉換成 PDF 的最佳方式是什麼？

scrape data 並將其轉換成 PDF 的最佳方式是使用 Scrapy 來有效率地抽取資料，並使用 IronPDF 來將抽取的內容產生高品質的 PDF。

如何在 Python 中將 HTML 轉換為 PDF？

雖然 IronPDF for .NET 是一個 .NET 函式庫，但您可以透過互通解決方案（如 Python.NET）將其與 Python 搭配使用，利用 IronPDF for Python 的轉換方法將 HTML 轉換為 PDF。

使用 Scrapy 進行網頁搜刮有哪些優點？

Scrapy 具備異步處理、強大的 XPath 與 CSS 選擇器，以及可自訂的中介軟體等優點，可簡化從複雜網站擷取資料的流程。

我可以從網路資料自動建立 PDF 嗎？

是的，您可以透過整合 Scrapy 進行資料擷取，並使用 IronPDF 來產生 PDF，從而自動化從網頁資料中建立 PDF 的工作流程，實現從 scraping 到建立文件的無縫工作流程。

中介軟體在 Scrapy 中扮演什麼角色？

Scrapy 中的中介軟體允許您控制和自訂請求與回應的處理方式，實現自動 URL 過濾和使用者代理輪流等功能，以提高刮削效率。

如何定義 Scrapy 中的蜘蛛？

要在 Scrapy 中定義一個 spider，請在專案的 spiders 目錄中建立一個新的 Python 檔案，並實作一個擴充 scrapy.Spider 的類別，其中包含類似 parse 的方法來處理資料擷取。

是什麼讓 IronPDF 成為 PDF 生成的合適選擇？

IronPDF 是 PDF 生成的合適選擇，因為它提供了 HTML 至 PDF 轉換、動態 PDF 創建、編輯和處理的全面功能，使其能滿足各種文件生成需求。

如何加強網路資料擷取和 PDF 製作？

使用 Scrapy 進行高效率的資料擷取，並使用 IronPDF 將擷取的資料轉換成專業格式的 PDF 文件，藉此增強網頁資料擷取和 PDF 製作的能力。

Curtis Chau

立即與工程團隊聊天

技術作家

Curtis Chau 擁有卡爾頓大學計算機科學學士學位，專注於前端開發，擅長於 Node.js、TypeScript、JavaScript 和 React。Curtis 熱衷於創建直觀且美觀的用戶界面，喜歡使用現代框架並打造結構良好、視覺吸引人的手冊。

除了開發之外，Curtis 對物聯網 (IoT) 有著濃厚的興趣，探索將硬體和軟體結合的創新方式。在閒暇時間，他喜愛遊戲並構建 Discord 機器人，結合科技與創意的樂趣。

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Python 中的 Scrapy （開發人員的工作原理）

非同步架構

堅固的爬行管理

XPath 和 CSS 選擇器

物品管道

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可擴展架構

使用 Python 建立和配置 Scrapy

安裝 Scrapy

蜘蛛的定義

配置設定

開始

什麼是 IronPDF？

IronPDF 的特點

如何安裝 IronPDF

使用 IronPDF 的 Scrapy 項目

結論

常見問題解答

如何將 Scrapy 與 PDF 產生工具整合？

刮取資料並將其轉換成 PDF 的最佳方式是什麼？

如何在 Python 中將 HTML 轉換為 PDF？

使用 Scrapy 進行網頁搜刮有哪些優點？

我可以從網路資料自動建立 PDF 嗎？

中介軟體在 Scrapy 中扮演什麼角色？

如何定義 Scrapy 中的蜘蛛？

是什麼讓 IronPDF 成為 PDF 生成的合適選擇？

如何加強網路資料擷取和 PDF 製作？

Python 中的 Scrapy （開發人員的工作原理）

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堅固的爬行管理

XPath 和 CSS 選擇器

物品管道

內建中介軟體

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使用 Python 建立和配置 Scrapy

安裝 Scrapy

蜘蛛的定義

配置設定

開始

什麼是 IronPDF？

IronPDF 的特點

如何安裝 IronPDF

使用 IronPDF 的 Scrapy 項目

結論

常見問題解答

如何將 Scrapy 與 PDF 產生工具整合？

刮取資料並將其轉換成 PDF 的最佳方式是什麼？

如何在 Python 中將 HTML 轉換為 PDF？

使用 Scrapy 進行網頁搜刮有哪些優點？

我可以從網路資料自動建立 PDF 嗎？

中介軟體在 Scrapy 中扮演什麼角色？

如何定義 Scrapy 中的蜘蛛？

是什麼讓 IronPDF 成為 PDF 生成的合適選擇？

如何加強網路資料擷取和 PDF 製作？

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