Scraperr 使用教程

Scraperr 使用教程

Scraperr Self-hosted webscraper. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/Scraperr

1. 项目介绍

Scraperr 是一个自托管网络应用，它允许用户指定要通过 XPath 选择器抓取数据的网页元素。用户可以提交 URL 和相应的元素进行抓取，结果会以表格形式展示。此外，用户还可以下载包含工作结果的 Excel 表格，并可以选择重新运行任务。Scraperr 的目标是简化网页数据抓取过程，并提供灵活的数据管理功能。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，确保您的系统中已安装以下依赖：

• Python 3.8+
• Node.js 14+
• Docker

克隆项目

首先，从 GitHub 上克隆项目到本地：

git clone https://github.com/jaypyles/Scraperr.git
cd Scraperr

构建和运行

使用以下命令构建并运行项目：

# 构建项目依赖
make deps

# 构建项目
make build

# 启动开发服务器
make up-dev

访问应用

在浏览器中输入 http://localhost:3000，即可访问 Scraperr 应用。

3. 应用案例和最佳实践

案例一：抓取网站列表

假设您需要抓取一个电商网站的的产品列表，您可以：

1. 在 URL 提交框中输入目标网站 URL。
2. 使用 XPath 选择器指定要抓取的元素，如产品名称、价格等。
3. 提交任务并等待结果。

案例二：批量任务处理

当需要处理多个网页的抓取任务时，您可以：

1. 将所有需要抓取的 URL 加入到任务队列。
2. 指定抓取规则，并应用至整个队列。
3. 下载每个任务的结果或统一导出。

最佳实践

• 在抓取数据前，务必检查目标网站的 robots.txt 文件，确保遵守其抓取策略。
• 遵守目标网站的 Terms of Service (ToS)，尊重网站对爬虫的规范。
• 使用合理的请求间隔，避免对目标网站造成过大压力。

4. 典型生态项目

Scraperr 作为开源项目，可以与其他工具和平台集成，以下是一些典型应用：

• 数据分析：将抓取的数据导入到数据分析工具，如 Pandas、Jupyter Notebook。
• 数据库存储：将抓取结果存储到数据库中，例如 MySQL、MongoDB。
• 自动化工作流：通过 CI/CD 工具（如 Jenkins、GitHub Actions）自动化数据抓取过程。

以上就是关于 Scraperr 的使用教程，希望对您的数据抓取工作有所帮助。

Scraperr Self-hosted webscraper. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/Scraperr