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如何使用Scrapy和Playwright高效爬取WHO全球疫情数据:实战解析与优化技巧 如何使用nfc门禁卡功能

作者:admin 更新时间:2025-07-20
摘要:随着全球疫情形势的不断变化,实时获取和分析疫情数据变得尤为重要。针对这一需求,本文将带你走进一个高效的数据爬取实践——如何结合 Scrapy 和 Playwright 来爬取世界卫生组织(WHO)提供的全球疫情数据,并在这个过程中优化爬取效率、提高数据抓取的准确性。通过这篇文章,你将能够掌握实际操作技巧,灵活应对复杂网页结构和反爬虫机制。 1. 项目背景与需求分析 WHO(世界卫生组织)定期发布全, 如何使用Scrapy和Playwright高效爬取WHO全球疫情数据:实战解析与优化技巧 如何使用nfc门禁卡功能

 

随着全球疫情形势的不断变化,实时获取和分析疫情数据变得尤为重要。针对这一需求, 这篇文章小编将将带你走进一个高效的数据爬取 操作—— 怎样结合 Scrapy 和 Playwright 来爬取 全球卫生组织(WHO)提供的全球疫情数据,并在这个 经过中优化爬取效率、 进步数据抓取的准确性。通过这篇文章,你将能够掌握实际操作技巧,灵活应对复杂网页结构和反爬虫机制。

1. 项目背景与需求分析

WHO( 全球卫生组织)定期发布全球疫情数据,包含全球确诊病例、死亡人数、恢复人数等信息。这些数据对政府、研究机构、新闻媒体等具有重要 价格。 然而, 由于疫情数据的动态变化以及网站结构的复杂性,手动收集数据既费时又容易出错。

为了解决这些 难题,我们采用 Scrapy 与 Playwright 两大强力工具进行协作,Scrapy负责爬虫框架的整体架构与数据抓取,Playwright则帮助我们处理复杂的JavaScript渲染网页,尤其是动态加载数据的场景。

2. 何故选择 Scrapy + Playwright ?

在传统的爬虫开发中,使用 Scrapy 来进行数据抓取是非常高效的。Scrapy具有高并发、可扩展和强大的数据处理能力,适合大规模的数据抓取。 然而,现代网站越来越多使用JavaScript进行页面渲染和数据加载,导致Scrapy本身在抓取动态内容时存在限制。

这时,Playwright 就发挥了重要 影响。Playwright 一个新的浏览器自动化工具,它可以渲染JavaScript,模拟用户浏览器行为,从而解决了动态页面抓取的 难题。

结合Scrapy和Playwright,我们可以同时享有Scrapy的高效数据抓取能力与Playwright的浏览器渲染能力,使得我们能够轻松应对JavaScript渲染的动态网页。

3. 环境搭建与依赖安装

首先,我们需要安装 下面内容依赖包:

pip install scrapy pip install scrapy-playwright

同时,我们还需要安装 Playwright:

python -m playwright install

这样,Scrapy就能够使用Playwright作为渲染引擎来抓取动态网页。

4. 使用 Scrapy + Playwright 爬取 WHO 数据

4.1 创建 Scrapy 项目

首先,我们创建一个 Scrapy 项目:

scrapy startproject who_covid cd who_covid

接着,创建一个新的爬虫:

scrapy genspider covid_spider who.int
4.2 配置 Scrapy 使用 Playwright

在 Scrapy 项目的 settings.py 中,进行 下面内容配置来启用 Playwright:

# 启用 Playwright DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'scrapy_playwright.middleware.PlaywrightMiddleware': 1, } # 设置 Playwright 使用无头浏览器 PLAYWRIGHT_BROWSER_TYPE = "chromium" PLAYWRIGHT_LAUNCH_OPTIONS = { 'headless': True, }
4.3 编写爬虫代码

在 covid_spider.py 中,编写爬虫抓取 WHO 网站的数据。我们可以通过 Playwright 获取页面的动态内容。

import scrapy from scrapy_playwright.page import PageMethod class CovidSpider(scrapy.Spider): name = 'covid_spider' start_urls = ['https:// .who.int/en/emergencies/diseases/novel-coronavirus- 2024'] async def parse(self, response): # 使用 Playwright 进行页面渲染 page = response.meta['playwright_page'] await page.goto(response.url) # 等待数据加载完毕 await page.wait_for_selector('div[data-testid="global-case-sum ry"]') # 获取并解析数据 cases = await page.query_selector_all('div[data-testid="global-case-sum ry"]') for case in cases: global_data = await case.inner_text() yield { 'global_data': global_data} # 关闭 Playwright 页面 await page.close()
4.4 启动爬虫

在命令行中,运行爬虫来抓取数据:

scrapy crawl covid_spider

5. 数据处理与存储

抓取到的数据通常是非常庞大的,因此我们需要对数据进行进一步的处理和存储。

5.1 数据清洗

在爬取到的数据中,我们可能需要清洗一些多余的内容或无用信息,比如去掉HTML标签,清理不必要的空格等。

def clean_data(raw_data): # 清洗数据,去掉多余的字符 clean_data = raw_data.strip().replace(' ', '').replace('', '') return clean_data
5.2 数据存储

可以将抓取到的数据保存为JSON、CSV或数据库格式,便于后续分析。

# 保存为JSON格式 scrapy crawl covid_spider -o covid_data.json

6. 高效优化技巧

爬取 WHO 全球疫情数据时,可能会遇到多个挑战。 下面内容是一些优化技巧:

6.1 增加并发数

增加 Scrapy 的并发请求数,以 进步抓取效率。可以在 settings.py 文件中设置:

CONCURRENT_REQUESTS = 32 CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
6.2 避免频繁请求

使用 下载延时,避免请求过于频繁而被封禁。

DOWNLOAD_DELAY = 2 # 每次请求之间的延时
6.3 代理与用户代理

使用代理池和伪造用户代理,以绕过反爬虫机制。

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win ; x ) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'

7. 结局展示与分析

抓取并清洗后的数据可以用于绘制全球疫情 动向图,分析不同 民族或地区的疫情 进步情况。你可以使用 Matplotlib 或 Plotly 等库来展示这些数据。

例如,使用 Matplotlib 绘制全球确诊和死亡病例 动向:

import tplotlib.pyplot as plt # 假设我们已经获取并整理好了数据 dates = [' 2024-01-01', ' 2024-02-01', ' 2024-03-01'] cases = [100000, 200000, 300000] deaths = [2000, 3000, 4000] plt.plot(dates, cases, label='Cases') plt.plot(dates, deaths, label='Deaths') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Count') plt.title('COVID-19 Global Trends') plt.legend() plt.show()

8. 拓展资料与展望

通过本项目的 操作,你已经掌握了 怎样结合 Scrapy 和 Playwright 来高效爬取 WHO 全球疫情数据,并进行必要的数据清洗和存储。Scrapy的高并发性能和Playwright对动态内容的支持,使得我们能够快速、准确地获取实时疫情数据,并对其进行进一步的分析。

在未来,随着技术的 提高,爬虫的技术也会不断提升。希望你能够通过这篇文章学到实用的爬虫技术,并能应用于其他领域的实际需求中。