background preloader

Scrapy - Un framework dédié au crawl et à l'extraction de données en ligne

Scrapy - Un framework dédié au crawl et à l'extraction de données en ligne
Si votre passion dans la vie, c'est de programmer des bots qui vont crawler des sites web pour en extraire le contenu afin d'alimenter vos propres bases données, vous serez surement heureux de découvrir Scrapy ? Ce framework dédié au parcours de site et à l'extraction de données structurées dans les pages web peut être utilisé dans de nombreuses situations... Par exemple pour faire du monitoring, extraire des liens, ou encore récupérer du contenu éditorial...etc. Scrapy est léger, facile à comprendre (ça utilise du Xpath et un système de règles), et fonctionne sous Windows, Linux, Mac, BSD...etc (c'est du Python). Toute la doc et le soft sont disponibles sur le site officiel de Scrapy. Vous avez aimé cet article ?

[Python] Créer un bot avec Scrapy, ça donne quoi ? (recherche d'utilisateur Twitter) dimanche 2 février - 110645 vues Scrapy permet de coder en Python des petits bots pour du scrap et du crawl. C'est très simple (quand on sait déjà coder et qu'on a envie de faire des bots) et c'est génial. Le scrapingC'est lire tout le contenu d'une page web et faire du traitement dessus. Et une fois que t'as bien compris comment ça marche, tu peux passer à la suite. Après avoir galéré à installer tout ce qu'il y a à installer pour que Scrapy fonctionne, je te file un code simple pour faire une recherche d'utilisateur sur Twitter. L'item à mettre dans items.py : class User(Item): nom = Field() url = Field() adr = Field() descr = Field() La spider que j'ai appelé twitter.py : from scrapy.selector import Selector from scrapy.spider import Spider from dirbot.items import User class TwitterSpider(Spider): name = 'twitter' allowed_domains = ['twitter.com'] def __init__(self, name=None, *args, **kwargs): super(TwitterSpider, self). scrapy crawl twitter -a name=MOT_A_CHERCHER

About What is Media Queries? Media Queries is a W3C Candidate Recommendation—a widely reviewed document which is ready for implementation by browser vendors. It's an extension of media dependent stylesheets tailored for different media types (i.e. screen and print) found in CSS2. In its essence a media query consists of a media type and an expression to check for certain conditions of a particular media feature. The most commonly used media feature is width. By restricting CSS rules to a certain width of the device displaying a web page, one can tailor the page's representation to devices (i.e. smartphones, tablets, netbooks, and desktops) with varying screen resolution. What is Responsive Web Design? The term Responsive Web Design was coined by Ethan Marcotte and is the practice of using fluid grids, flexible images, and media queries to progressively enhance a web page for different viewing contexts. What screen resolutions do you use while taking screenshots? Smartphone 320px Tablet 768px Netbook

Tutorial — Scrapy 0.24.4 documentation In this tutorial, we’ll assume that Scrapy is already installed on your system. If that’s not the case, see Installation guide. We are going to use Open directory project (dmoz) as our example domain to scrape. This tutorial will walk you through these tasks: Creating a new Scrapy projectDefining the Items you will extractWriting a spider to crawl a site and extract ItemsWriting an Item Pipeline to store the extracted Items Scrapy is written in Python. Creating a project¶ Before you start scraping, you will have set up a new Scrapy project. scrapy startproject tutorial This will create a tutorial directory with the following contents: tutorial/ scrapy.cfg tutorial/ __init__.py items.py pipelines.py settings.py spiders/ __init__.py ... These are basically: Defining our Item¶ Items are containers that will be loaded with the scraped data; they work like simple python dicts but provide additional protection against populating undeclared fields, to prevent typos. Our first Spider¶ Crawling¶ Note [ ...

GoMo: An Initiative From Google Scrapy, l’outil de crawl facile pour extraire des données | Liteweb.fr Quelque soit la raison, bonne ou mauvaise, pour laquelle vous pourriez être amenés à avoir besoin de crawler des sites pour en extraire des données et bien sachez qu’il existe un outil très pratique pour faire cela: Scrapy. Tous ceux qui ont eu à faire une fois un crawler savent que c’est souvent une expérience douloureuse et fastidieuse. Il faut tenir compte des redirections, gérer les erreurs, gérer l’encoding, etc…L’avantage d’utiliser un outil c’est qu’il englobe tout cela dans un socle et que le développeur n’a plus besoin de gérer ces problèmes, c’est ce que propose Scrapy, un outil écrit en Python et qui utilise XPath. Le coeur de métier de l’outil c’est de crawler une ou plusieurs pages et de s’occuper des toutes les problématiques citées ci-dessus, charge ensuite à l’utilisateur de dire quelles pages il souhaite visiter, quelles pages il souhaite parser, et ce qu’il veut parser dans les pages. En avant pour le tutorial ! I – Installation II – Création d’un workspace

Building a Web Crawler with Scrapy : Blog of the Pirates Recently, crawling data from a website or websites is not so complicated as it used to be. Actually, you can build a simple crawler within an hour or left with a scripting language such as PHP or even Javascript (on server side). In this post, I will introduce an approach to the topic by using a Python framework – Scrapy – to build a web crawler. Okay, let’s dive in. 0. Why Scrapy? You might ask why I choose a Python framework instead of using some other “faster” solutions. 1. Before installing Scrapy, be sure you have already installed Python (latest version). After installing Python, there are several options for you: Install Scrapy from source (if it does ring a bell, you are awesome!). The third one is so far the most general method, which can be applied for MacOS X, Linux and Windows. Once you have installed pip, run the command below: If there are errors relating to permissions, please add sudo to the beginning of the command. 2. scrapy startproject your_project_name 3. 4. 5. “Man! 6.

Related: