Python中的Scrapy（开发人员如何使用）

在网络爬虫和文档生成领域，效率和效能是至关重要的。强大工具和框架的平滑整合是从网站提取数据并将其转换为专业水准文档所必需的。

这时候就需要用到Scrapy，一个Python中的网络爬虫框架，以及IronPDF，这两者可以一起优化在线数据提取和动态文档创建。 PDF 文件开发人员现在可以借助 Python 中的顶级网络爬行和抓取库 Scrapy 轻松浏览复杂的网络，并快速精准地提取结构化数据。凭借其强大的 XPath 和 CSS 选择器以及异步架构，它是处理任何复杂程度抓取任务的理想选择。

相反，IronPDF 是一个功能强大的 .NET 库，支持以编程方式创建、编辑和操作 PDF 文档。IronPDF 提供了强大的 PDF 创建工具，包括 HTML 到 PDF 的转换和 PDF 编辑功能，为开发人员提供了一个完整的解决方案，用于生成动态且美观的 PDF 文档。

这篇文章将带您了解... Scrapy Python 使用IronPDF，向您展示这个动态组合如何改变网页抓取和文档生成的方式。我们将展示这两个库如何协作，简化复杂任务并加速开发流程，从使用Scrapy从网络抓取数据到使用IronPDF动态生成PDF报告。

来探索网页抓取和文档生成的可能性，我们使用IronPDF充分利用Scrapy。

异步架构

Scrapy使用的异步架构能够同时处理多个请求。这提高了效率，并加快了网络抓取速度，特别是在处理复杂网站或大量数据时。

强大的爬取管理

Scrapy 具有强大的爬取过程管理功能，例如自动 URL 过滤、可配置的请求调度和集成的 robots.txt 指令处理。开发人员可以调整爬取行为以满足他们自己的需求，并保证遵守网站的指南。

XPath 和 CSS 选择器

Scrapy 允许用户使用 XPath 和 CSS 选择器在 HTML 页面内导航和选取项目。这种适应性使数据提取更加精确和可靠，因为它使开发人员能够精确地定位网页上的特定元素或模式。

项目管道

开发人员可以使用Scrapy的项目管道为在导出或存储之前处理抓取的数据指定可重用的组件。通过执行诸如清理、验证、转换和去重等操作，开发人员可以保证提取数据的准确性和一致性。

内置中间件

Scrapy中预装了许多中间件组件，提供自动处理Cookie、请求限速、用户代理轮换和代理轮换等功能。这些中间件元素可以轻松配置和定制，以提高抓取效率并解决典型问题。

可扩展架构

通过创建自定义中间件、扩展和管道，开发人员可以借助 Scrapy 的模块化和可扩展架构进一步个性化和扩展其功能。由于其适应性强，开发人员可以轻松地将 Scrapy 集成到他们当前的流程中，并根据其特定的抓取需求进行修改。

在 Python 中创建和配置 Scrapy

安装 Scrapy

使用 pip 安装 Scrapy，运行以下命令：

pip install scrapy

定义蜘蛛

要定义您的蜘蛛，请创建一个新的 Python 文件。 (例如 example.py) 在 spiders/ 目录下。这里提供了一个从 URL 提取数据的基础爬虫示例：

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)

配置设置

要设置Scrapy项目参数，如用户代理、下载延迟和管道，请编辑settings.py文件。以下是如何更改用户代理并使管道正常运行的示例：

# 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,
}

入门

开始使用Scrapy和IronPDF，需要结合Scrapy强大的网页抓取技能和IronPDF的动态PDF制作功能。我将在下面带您完成设置Scrapy项目的步骤，以便您可以从网站提取数据，并使用IronPDF创建包含这些数据的PDF文档。

什么是 IronPDF？

IronPDF 是一个强大的 .NET 库，用于以 C#、VB.NET 和其他 .NET 语言对 PDF 文档进行编程创建、编辑和修改。由于它为开发人员提供了一套丰富的功能集，可以动态创建高质量的 PDF，因此它是许多程序的热门选择。

IronPDF 的功能

PDF 生成: 使用 IronPDF，程序员可以创建新的 PDF 文档或将现有的 HTML 元素（如标签、文本、图像和其他文件格式）转换为 PDF。这一功能在动态生成报表、发票、收据及其他文档时非常有用。

HTML 转换为 PDF: IronPDF 使开发人员能够轻松地将包含 JavaScript 和 CSS 样式的 HTML 文档转换成 PDF 文件。这使得从网页、动态生成的内容和 HTML 模板创建 PDF 变得十分简单。

PDF 文档的修改和编辑: IronPDF 提供了一套全面的功能，用于修改和更改现有的 PDF 文档。开发人员可以合并多个 PDF 文件，将其拆分为独立的文档，删除页面，并添加书签、注释和水印等功能，以根据需求定制 PDF。

如何安装 IronPDF

确保在您的计算机上安装了 Python 后，使用 pip 安装 IronPDF。

pip install IronPdf

使用 IronPDF 的 Scrapy 项目

要定义您的蜘蛛，请创建一个新的 Python 文件 (例如 example.py) 在您的Scrapy项目的spider目录中 (我的项目/我的项目/爬虫). 一个从 URL 提取引用的基本爬虫的代码示例：

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

在上述带有IronPDF的Scrapy项目代码示例中，IronPDF被用来创建一个 PDF 文档 使用通过Scrapy提取的数据。

在这里，爬虫的parse方法从网页上收集引述，并使用get_pdf_content函数来创建PDF文件的HTML内容。这个HTML材料随后使用IronPDF呈现为PDF文档，并保存为quotes.pdf。

结论

总而言之，Scrapy 和 IronPDF 的结合为开发人员提供了一种强大的选择，可以自动化网络抓取活动并即时生成 PDF 文档。IronPDF 灵活的 PDF 生产功能与 Scrapy 强大的网络爬取和抓取功能相结合，提供了一种顺利的过程，可从任何网页中收集结构化数据，并将所提取的数据转换为专业质量的 PDF 报告、发票或文档。

通过利用 Scrapy Spider Python，开发人员可以有效地浏览互联网的复杂性，从多种来源检索信息，并以系统化的方式整理这些信息。Scrapy 的灵活框架、异步架构以及对 XPath 和 CSS 选择器的支持使其具备了处理各类网络抓取活动所需的灵活性和可扩展性。

IronPDF 包含了终身许可证，捆绑购买时价格相当合理。该套餐的价格仅为 749 美元，性价比极佳。 (一次性购买多个系统). 持有许可证的用户可以24/7全天候访问在线技术支持。有关费用的详细信息，请访问 网站要了解更多关于Iron Software的信息，请访问此页面. 产品.