Scrape It Now! 使用教程

Scrape It Now! 使用教程

scrape-it-now Web scraper made for AI and simplicity in mind. It runs as a CLI that can be parallelized and outputs high-quality markdown content. scrape-it-now 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scrape-it-now

1. 项目的目录结构及介绍

Scrape It Now! 的项目目录结构如下所示:

scrape-it-now/
├── .github/
├── .vscode/
├── cicd/
├── docs/
├── src/
│   └── scrape_it_now/
├── tests/
├── .editorconfig
├── .env.example
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── .syft.yaml
├── .version.cache
├── .version.config
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── pyproject.toml
├── uv.lock
  • .github/: 存放 GitHub 工作流的配置文件。
  • .vscode/: Visual Studio Code 项目的配置文件。
  • cicd/: 持续集成和持续部署的配置文件。
  • docs/: 项目文档。
  • src/: 源代码目录,包含 scrape_it_now 模块。
  • tests/: 测试代码目录。
  • .editorconfig: 编辑器配置文件,用于统一不同开发者的代码风格。
  • .env.example: 环境变量配置示例文件。
  • .gitignore: Git 忽略文件列表。
  • .gitmodules: Git 子模块配置文件。
  • .syft.yaml: Syft 配置文件。
  • .version.cache: 版本缓存文件。
  • .version.config: 版本配置文件。
  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • Makefile: Makefile 文件,用于构建项目。
  • README.md: 项目说明文件。
  • pyproject.toml: Python 项目配置文件。
  • uv.lock: UV 锁文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 src/scrape_it_now 目录下的 Python 脚本进行。主要启动文件如下:

  • scrape_it_now.py: 主程序文件,用于启动爬虫任务。
  • cli.py: 命令行接口文件,用于处理命令行参数。

使用以下命令启动爬虫:

python3 -m scrape_it_now.scrape_it_now [options]

或者使用 Makefile 提供的命令:

make run

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过环境变量和 .env.example 文件进行。.env.example 文件中包含了各种配置项的示例,如下所示:

# .env.example

# Azure Storage configuration
AZURE_STORAGE_ACCESS_KEY=your_access_key
AZURE_STORAGE_ACCOUNT_NAME=your_account_name

# Blob provider
BLOB_PROVIDER=azure_blob

# Queue provider
QUEUE_PROVIDER=azure_queue

# Other configurations...

在实际部署时,需要创建一个 .env 文件,并将 .env.example 中的示例值替换为实际的配置值。环境变量可以直接在命令行中设置,或者在运行前在 .env 文件中设置。

确保所有敏感信息,如 API 密钥和访问密钥,不要硬编码在源代码中,而是通过环境变量安全地传递给程序。

scrape-it-now Web scraper made for AI and simplicity in mind. It runs as a CLI that can be parallelized and outputs high-quality markdown content. scrape-it-now 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scrape-it-now

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### Scrape Center 教程使用指南 Scrape Center 是一款用于数据抓取的强大工具,旨在简化网页内容提取的过程。通过该平台,用户能够高效地配置并执行各种类型的网络爬虫任务。 #### 配置环境 为了启动 Scrape Center 并创建第一个项目,在本地环境中安装必要的依赖项至关重要[^1]。通常情况下,这涉及到 Python 解释器以及一些额外库的设置。对于大多数开发者而言,推荐采用虚拟环境来管理这些包,从而避免不同项目的版本冲突问题。 ```bash pip install virtualenv virtualenv venv source venv/bin/activate # Linux/MacOS 或者 `venv\Scripts\activate` Windows下 pip install -r requirements.txt ``` #### 创建新项目 一旦准备工作完成,就可以着手建立新的爬虫工程了。进入应用程序界面后,点击“新建项目”,输入名称及相关参数即可初始化一个新的工作空间[^2]。此时应该定义好目标网站URL模式以及其他可能影响到后续操作的关键选项。 #### 编写爬虫逻辑 编写具体的爬虫脚本时,需注意遵循最佳实践原则以确保稳定性和可维护性。利用 XPath、CSS Selectors 等技术定位页面中的特定元素,并将其转换成结构化的 JSON 数据形式保存下来。下面是一个简单的例子: ```python import scrapy class ExampleSpider(scrapy.Spider): name = 'example' start_urls = ['http://quotes.toscrape.com'] def parse(self, response): for quote in response.css('div.quote'): yield { 'text': quote.css('span.text::text').get(), 'author': quote.css('small.author::text').get() } ``` #### 运行与调试 最后一步就是测试所编写的程序能否正常运作。可以通过命令行直接调用 Scrapy 命令来进行单次运行;也可以借助内置的任务调度功能实现周期性的自动采集作业。遇到错误或异常状况时,则要仔细查看日志记录以便快速定位原因所在[^3]。
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