Scrapy چیست و چه کاربردی در وب‌اسکریپینگ دارد؟
وب‌اسکریپینگ (Web Scraping) یکی از پرکاربردترین تکنیک‌ها در دنیای داده‌کاوی و تحلیل اطلاعات است. در این مقاله به‌طور کامل به این سؤال پاسخ می‌دهیم که Scrapy چیست و چرا یکی از بهترین ابزارهای استخراج داده از وب محسوب می‌شود. اگر می‌خواهید اطلاعات سایت‌ها را جمع‌آوری کنید، Scrapy یکی از انتخاب‌های عالی برای شماست.
Scrapy چیست؟
Scrapy یک فریم‌ورک متن‌باز (Open Source Framework) برای استخراج اطلاعات از صفحات وب است که با زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python) نوشته شده. هدف اصلی آن فراهم کردن ابزارهایی سریع، مقیاس‌پذیر و قابل توسعه برای انجام عملیات وب‌اسکریپینگ (Web Scraping) و خزش وب (Web Crawling) است.
Scrapy برخلاف اسکریپت‌های ساده‌ی scraping، ساختارمند، ماژولار و بسیار سریع طراحی شده و می‌تواند اطلاعات ساختاریافته را از سایت‌ها استخراج کرده و در قالب‌های مختلفی مانند JSON، CSV یا پایگاه‌داده ذخیره کند.
چرا Scrapy؟ مزایای کلیدی
Scrapy به دلیل مزایای زیر، تبدیل به یکی از محبوب‌ترین ابزارهای scraping شده است:
-
سرعت بالا در پردازش و ارسال درخواست‌ها
-
پشتیبانی از AsyncIO و اجرای همزمان چندین درخواست
-
ماژولار بودن و امکان توسعه توسط پلاگین‌ها
-
پشتیبانی از قوانین خزیدن (Crawl Rules)
-
ذخیره خروجی در قالب‌های مختلف مانند CSV، JSON، XML
-
جامعه کاربری گسترده و مستندات عالی
مقایسه Scrapy با ابزارهای دیگر وب‌اسکریپینگ
در جدول زیر، Scrapy را با ابزارهای مشابه مانند BeautifulSoup و Selenium مقایسه می‌کنیم:
| ویژگی‌ها | Scrapy | BeautifulSoup | Selenium |
|---|---|---|---|
| سرعت پردازش | بسیار بالا | متوسط | پایین |
| نیاز به مرورگر | ندارد | ندارد | دارد (مانند ChromeDriver) |
| مناسب برای AJAX | محدود | محدود | عالی |
| پشتیبانی از Async | دارد | ندارد | ندارد |
| ساختار پروژه | ماژولار | اسکریپتی ساده | اسکریپتی |
اجزای اصلی پروژه Scrapy
هر پروژه Scrapy از اجزای زیر تشکیل شده است:
-
Spider (عنکبوت): کلاس اصلی برای تعریف رفتار خزش و استخراج.
-
Item: ساختاری برای تعریف داده‌های مورد نظر.
-
Pipeline: محل پردازش یا ذخیره داده‌ها پس از استخراج.
-
Settings: فایل تنظیمات کلی پروژه.
-
Middlewares: لایه‌هایی برای کنترل درخواست‌ها و پاسخ‌ها.
نمونه ساده از یک Spider در Scrapy
در ادامه یک نمونه کد ساده برای استخراج عنوان‌ها از سایت خبری را مشاهده می‌کنید:
import scrapy
class NewsSpider(scrapy.Spider):
name = "news"
start_urls = ['https://example.com/news']
def parse(self, response):
for title in response.css('h2.title'):
yield {
'title': title.css('::text').get()
}این کد، با ورود به صفحه‌ی مشخص‌شده، تمام عنوان‌های درون تگ h2 را جمع‌آوری می‌کند.
Scrapy چگونه کار می‌کند؟ (سیکل اجرا)
Scrapy چرخه‌ای به صورت زیر دارد:
-
شروع خزیدن از
start_urls -
ارسال درخواست (Request) و دریافت پاسخ (Response)
-
تحلیل و استخراج اطلاعات با تابع
parse -
ارسال داده‌ها به
Pipelineبرای ذخیره یا پردازش
کاربردهای واقعی Scrapy
-
استخراج اطلاعات محصولات از فروشگاه‌ها (مانند Amazon، دیجی‌کالا)
-
جمع‌آوری داده‌های املاک، استخدام و خودرو
-
استخراج نظرات کاربران از شبکه‌های اجتماعی یا سایت‌ها
-
ساخت موتورهای جستجوی سفارشی
-
تحلیل محتوای رقبا در بازاریابی دیجیتال
چالش‌ها و محدودیت‌ها
با وجود مزایای بسیار، Scrapy با چالش‌هایی نیز مواجه است:
-
مقابله سایت‌ها با scraping (مانند CAPTCHA یا محدودیت IP)
-
سازگاری کمتر با سایت‌هایی که heavily AJAX هستند
-
نیاز به یادگیری معماری و نحوه استفاده صحیح
نکات عملی برای استفاده بهتر از Scrapy
-
از User-Agent سفارشی استفاده کنید تا سایت‌ها متوجه نشوند ربات هستید.
-
Sleep بین درخواست‌ها بگذارید تا رفتار انسانی شبیه‌سازی شود.
-
پراکسی (Proxy) استفاده کنید برای جلوگیری از بن شدن IP.
-
از logging و debug کردن غافل نشوید.
مقایسه Scrapy و Selenium
| ویژگی | Scrapy | Selenium |
|---|---|---|
| سرعت | بالا | پایین |
| کار با جاوااسکریپت | ضعیف | عالی |
| سادگی پیاده‌سازی اولیه | متوسط | بالا |
| مناسب برای | داده ساختاریافته | داده پویا و بصری |
سوالات متداول (FAQ)
آیا Scrapy برای مبتدیان مناسب است؟
بله، اگر با پایتون آشنا باشید، Scrapy گزینه‌ی مناسبی برای شروع وب‌اسکریپینگ است.
آیا Scrapy رایگان است؟
بله، Scrapy کاملاً متن‌باز و رایگان است.
آیا می‌توان Scrapy را با دیتابیس‌ها ترکیب کرد؟
بله، خروجی Scrapy را می‌توان به SQLite، PostgreSQL و حتی MongoDB متصل کرد.
در این مقاله آموختیم که Scrapy چیست، چه کاربردهایی دارد و چگونه می‌توان با آن اطلاعات سایت‌ها را به‌صورت ساختارمند جمع‌آوری کرد. اگر به استخراج داده از سایت‌ها علاقه‌مندید، Scrapy یکی از بهترین گزینه‌ها برای شماست. با یادگیری اصولی آن می‌توانید در دنیای تحلیل داده یک قدم جلوتر باشید.
منابع
