Scrapelib 开源项目教程

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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:

  1. import scrapelib

  2. # 创建一个 Scraper 实例

  3. s = scrapelib.Scraper(requests_per_minute=10, allow_cookies=True, follow_robots=True)

  4. # 抓取 Google 首页

  5. response = s.urlopen('http://google.com')

  6. print(response.read())

  7. # 抓取 Google 搜索页面(会引发 RobotExclusionError)

  8. try:

  9. response = s.urlopen('http://google.com/search')

  10. except scrapelib.RobotExclusionError as e:

  11. print(e)

  12. # 循环抓取示例页面,速率限制为每分钟 10 次请求

  13. while True:

  14. response = s.urlopen('http://example.com')

  15. 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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:

  1. BeautifulSoup:用于解析 HTML 和 XML 文档,提取所需数据。
  2. 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。
  3. 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

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