Scrapelib 开源项目教程
scrapelib⛏ a library for scraping unreliable pages项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scrapelib
项目介绍
Scrapelib 是一个用于抓取不可靠页面的 Python 库。它设计用于处理具有间歇性错误或需要速率限制的站点。Scrapelib 提供了 HTTP(S) 和 FTP 请求的统一 API,支持简单的缓存和可插拔的缓存后端,以及高度可配置的请求节流和可配置的重试机制。
项目快速启动
安装
Scrapelib 可以通过 PyPI 安装,使用以下命令:
pip install scrapelib
示例代码
以下是一个简单的示例,展示了如何使用 Scrapelib 进行网页抓取:
import scrapelib
# 创建一个 Scraper 实例
s = scrapelib.Scraper(requests_per_minute=10, allow_cookies=True, follow_robots=True)
# 抓取 Google 首页
response = s.urlopen('http://google.com')
print(response.read())
# 抓取 Google 搜索页面(会引发 RobotExclusionError)
try:
response = s.urlopen('http://google.com/search')
except scrapelib.RobotExclusionError as e:
print(e)
# 循环抓取示例页面,速率限制为每分钟 10 次请求
while True:
response = s.urlopen('http://example.com')
print(response.read())
应用案例和最佳实践
应用案例
Scrapelib 常用于需要处理不可靠或间歇性错误的网站抓取任务。例如,抓取新闻网站、政府网站或任何需要遵守 robots.txt 协议的网站。
最佳实践
- 遵守 robots.txt 协议:在抓取网站时,始终遵守目标网站的 robots.txt 协议,以避免被封禁。
- 合理设置请求速率:根据目标网站的负载情况,合理设置请求速率,避免对目标网站造成过大压力。
- 使用缓存:对于频繁抓取的页面,使用缓存可以减少对目标网站的请求次数,提高抓取效率。
典型生态项目
Scrapelib 可以与其他 Python 库结合使用,以构建更强大的抓取系统。以下是一些典型的生态项目:
- BeautifulSoup:用于解析 HTML 和 XML 文档,提取所需数据。
- Pandas:用于数据处理和分析,将抓取的数据转换为 DataFrame 进行进一步处理。
- Scrapy:一个功能强大的爬虫框架,可以与 Scrapelib 结合使用,构建复杂的抓取任务。
通过结合这些生态项目,可以构建出高效、稳定的抓取系统,满足各种复杂的抓取需求。
scrapelib⛏ a library for scraping unreliable pages项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scrapelib