پنل مشتری

اخرین مقاله ها

آموزش Scrapy فریم ورک قدرتمند پایتون

آموزش جامع Scrapy فریم‌ورک قدرتمند استخراج داده‌های وب

 

راهنمای گام به گام برای برنامه نویسان جهت استفاده از Scrapy برای پروژه های بزرگ وب کاوی

در دنیای امروز که اطلاعات به سرعت تولید و منتشر می‌شود، استخراج داده‌های ساخت‌یافته از وب‌سایت‌ها نقش بسیار مهمی در تحلیل داده‌ها، هوش تجاری، پژوهش‌های علمی و توسعه نرم‌افزار ایفا می‌کند. یکی از ابزارهای محبوب و قدرتمند برای این منظور، فریم‌ورک Scrapy است که به زبان پایتون توسعه یافته است و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد به سرعت ربات‌های وب (Web Crawlers) و استخراج‌کننده‌های داده (Web Scrapers) بسازند.

در این مقاله، ابتدا به معرفی Scrapy و ویژگی‌های آن می‌پردازیم و سپس به صورت گام به گام آموزش می‌دهیم چگونه یک پروژه استخراج داده با Scrapy بسازید. در انتها نیز به نقش شرکت‌های پیشرو مانند توسعه صنعت رهاورد نویان در آموزش و توسعه پروژه‌های داده‌محور اشاره خواهیم کرد.

معرفی Scrapy

Scrapy یک فریم‌ورک متن‌باز نوشته‌شده در زبان برنامه‌نویسی پایتون است که هدف آن استخراج داده‌ها از وب‌سایت‌ها و ساخت ربات‌های خزنده (Crawler) است. این فریم‌ورک ابتدا توسط شرکت Scrapinghub توسعه داده شد و با گذشت زمان به یکی از محبوب‌ترین ابزارهای استخراج داده تبدیل شده است.

ویژگی‌های اصلی Scrapy:

  • کارایی بالا: Scrapy به صورت asynchronous طراحی شده و می‌تواند همزمان درخواست‌های زیادی به سایت‌ها ارسال کند.

  • قابلیت انعطاف: می‌توانید به راحتی قوانین استخراج داده، مسیر خزیدن (Crawling) و پردازش داده‌ها را سفارشی کنید.

  • پشتیبانی از Middleware: برای مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها، مانند تغییر User-Agent یا مدیریت کوکی‌ها.

  • ساختار منظم: پروژه‌های Scrapy دارای ساختار مشخصی هستند که توسعه و نگهداری پروژه‌ها را آسان می‌کند.

  • یکپارچه با پایتون: می‌توانید به راحتی از کتابخانه‌ها و ابزارهای دیگر پایتون در پروژه‌های Scrapy استفاده کنید.

کاربردهای Scrapy

Scrapy در حوزه‌های مختلف کاربرد دارد که از جمله مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • استخراج داده‌های قیمت محصولات از فروشگاه‌های اینترنتی

  • جمع‌آوری اخبار و مقالات از سایت‌های خبری

  • پایش شبکه‌های اجتماعی و تحلیل داده‌ها

  • ساخت پایگاه داده‌های علمی و پژوهشی از منابع آنلاین

  • مانیتورینگ و تحلیل رقبا در بازارهای دیجیتال

آموزش Scrapy

شروع به کار با Scrapy: آموزش گام به گام

1. نصب Scrapy

برای نصب Scrapy کافی است دستور زیر را در ترمینال یا CMD وارد کنید:

pip install scrapy

برای اطمینان از نصب موفق، می‌توانید نسخه Scrapy را با دستور زیر بررسی کنید:

scrapy version

2. ساخت پروژه Scrapy

پس از نصب، نوبت به ساخت یک پروژه جدید می‌رسد. به مسیر دلخواه در سیستم خود بروید و دستور زیر را اجرا کنید:

scrapy startproject myproject

این دستور ساختار اولیه پروژه را ایجاد می‌کند:

myproject/
scrapy.cfg
myproject/
__init__.py
items.py
middlewares.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py

3. تعریف آیتم‌ها (Items)

آیتم‌ها نمایانگر ساختار داده‌هایی هستند که می‌خواهیم استخراج کنیم. به عنوان مثال، اگر قصد استخراج عنوان و لینک اخبار را دارید، آیتم به شکل زیر تعریف می‌شود:

# myproject/items.py

import scrapy

class NewsItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
link = scrapy.Field()

4. ساخت اسپایدر (Spider)

اسپایدر بخش اصلی پروژه است که مسئول تعیین نحوه پیمایش سایت و استخراج داده‌هاست. فرض کنید می‌خواهیم از سایت خبری نمونه داده جمع‌آوری کنیم:

# myproject/spiders/news_spider.py

import scrapy
from myproject.items import NewsItem

class NewsSpider(scrapy.Spider):
name = “news”
start_urls = [‘http://example-news-site.com’]

def parse(self, response):
for article in response.css(‘div.article’):
item = NewsItem()
item[‘title’] = article.css(‘h2.title::text’).get()
item[‘link’] = article.css(‘a::attr(href)’).get()
yield item

5. اجرای اسپایدر

برای اجرای اسپایدر کافی است دستور زیر را وارد کنید:

scrapy crawl news -o news.json

این دستور داده‌های استخراج شده را در فایل news.json ذخیره می‌کند.

6. تنظیمات پیشرفته

می‌توانید رفتار Scrapy را با ویرایش فایل settings.py کنترل کنید؛ مانند تعیین زمان بین درخواست‌ها، استفاده از پراکسی، تغییر User-Agent و غیره.

آموزش Scrapy

 

نکات مهم برای توسعه پروژه‌های Scrapy

  • احترام به قوانین سایت: همواره فایل robots.txt سایت را بررسی کنید و از استخراج غیرمجاز خودداری کنید.

  • مدیریت خطا: در پروژه‌های بزرگ باید خطاها را مدیریت کنید تا داده‌های نادرست ذخیره نشوند.

  • بهینه‌سازی سرعت: استفاده از Middlewareها و تنظیمات بهینه می‌تواند سرعت استخراج را افزایش دهد.

  • ذخیره‌سازی داده‌ها: می‌توانید داده‌ها را به فرمت‌های مختلف مانند JSON، CSV، XML یا حتی دیتابیس ذخیره کنید.

شرکت توسعه صنعت رهاورد نویان و Scrapy

در ایران، شرکت‌هایی مانند توسعه صنعت رهاورد نویان نقش مهمی در توسعه دانش فنی و پیاده‌سازی پروژه‌های داده‌محور ایفا می‌کنند. این شرکت با بهره‌گیری از متخصصان حوزه داده و نرم‌افزار، خدمات  پیشرفته و مشاوره فنی در زمینه استخراج داده‌ها و کاربردهای Scrapy ارائه می‌دهد.

جمع‌بندی

فریم‌ورک Scrapy یکی از بهترین ابزارهای موجود برای استخراج داده‌های وب است که به دلیل قابلیت‌ها و انعطاف‌پذیری بالا، در صنایع مختلف کاربرد فراوان دارد. آموزش گام به گام آن به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا سریعاً پروژه‌های کاربردی را پیاده‌سازی کنند.

اگر به دنبال یادگیری حرفه‌ای و توسعه مهارت‌های استخراج داده هستید، همکاری با شرکت‌های متخصص مانند توسعه صنعت رهاورد نویان می‌تواند مسیر موفقیت شما را هموارتر کند.

پیمایش به بالا