Scrapelib 开源项目教程

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

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