Python ist eine sehr effiziente und einflussreiche Programmiersprache. In diesem Buch geht es um die Durchsuchung des World Wide Web. Kann man mit der Programmiersprache Python Linkquellen aus unterschiedlichen Webseiten analysieren? Mithilfe von Python, einem Python-Framework namens Scrapy und einer Datenbank namens MongoDB wird in diesem Buch der Versuch gestartet, Linkquellen zu untersuchen. Untersuchte Linkquellen sollen zunächst in einer Datenbank abgelegt werden und sobald der erste Durchlauf vollendet ist, soll der Crawler die nächste gespeicherte Linkquelle aus der Datenbank entnehmen und diese Linkquelle nach weiteren Linkquellen untersuchen.
Dabei ist es wichtig, dass bei den gespeicherten Linkquellen keine Duplikate enthalten sind und die bereits untersuchten Webseiten nicht erneut untersucht werden. Kann man mit Python als Programmiersprache einfach und schnell eine hohe Anzahl an Linkquellen unterschiedlicher Webseiten aufspüren?
Zuerst tauchen wir gemeinsam in die Theorie der beiden Suchalgorithmen: Breiten- und Tiefensuche. Im Anschluss wird auf Konzeption, Voraussetzungen und Installation eingegangen, die man für einen solchen Versuch braucht.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Konzeption
- 3 Breitensuche
- 4 Tiefensuche
- 5 Voraussetzungen
- 5.1 Installation
- 6 Praktische Untersuchung
- 6.1 Erstellung eines Scrapy Projekts
- 6.2 Items.py
- 6.3 Pipelines.py
- 6.4 Settings.py
- 6.5 Middlewares.py
- 6.6 Spiders
- 6.7 Konfiguration in RoboMongo
- 7 Python & Data Mining
- 7.1 Bekannte Python Bibliotheken
- 8 Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Das Kolloquium untersucht die Effizienz der Programmiersprache Python zur Analyse von Linkquellen verschiedener Webseiten. Ziel ist es, zu demonstrieren, wie Python, das Scrapy Framework und MongoDB kombiniert werden können, um einen Web Crawler zu erstellen, der Webseiten nach Links durchsucht und diese in einer Datenbank speichert, ohne Duplikate zu erzeugen. Die Arbeit konzentriert sich auf die praktische Umsetzung und die Evaluation der Methode.
- Entwicklung eines automatisierten Web Crawlers mit Python
- Verwendung des Scrapy Frameworks zur effizienten Web-Datenextraktion
- Implementierung von Breitensuche und Vermeidung von Duplikaten
- Speicherung und Verwaltung der extrahierten Daten in MongoDB
- Bewertung der Effizienz und Möglichkeiten von Python für Web Crawling
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung beschreibt die Motivation der Arbeit, ausgehend vom Interesse des Autors an Python und Web Crawling. Es wird die Problemstellung dargelegt: die effiziente Analyse von Linkquellen verschiedener Webseiten mithilfe von Python, Scrapy und MongoDB. Das Ziel ist die Demonstration der Effizienz von Python in diesem Kontext.
2 Konzeption: Dieses Kapitel erläutert das Konzept des entwickelten Web Crawlers. Der Crawler startet bei einer gegebenen URL, sucht nach <a href="">-Tags, speichert die gefundenen Links und zugehörigen Texte in einer MongoDB-Datenbank. Der Prozess wiederholt sich, wobei der Crawler die nächste URL aus der Datenbank entnimmt und verarbeitet, bis eine maximale Anzahl an Links erreicht ist. Die Vermeidung von Duplikaten und bereits crawleten Webseiten wird als wichtiges Element hervorgehoben. Eine Skizze illustriert den Prozessablauf.
3 Breitensuche: Dieses Kapitel (und das folgende Kapitel über die Tiefensuche) beschreibt vermutlich die Algorithmen die der Crawler verwendet um Webseiten zu durchsuchen. Die Beschreibung der Algorithmen würde Details über die Suchstrategie liefern und wie sie die Effizienz des Crawlers beeinflusst. Ohne detaillierteren Textinhalt kann diese Zusammenfassung nicht weiter ausgeführt werden.
4 Tiefensuche: Ähnlich wie Kapitel 3, dieses Kapitel beschreibt wahrscheinlich den alternativen Suchalgorithmus (Tiefensuche) für den Web Crawler. Eine detaillierte Beschreibung des Algorithmus und seine Implementierung im Kontext des Projekts würde hier stehen. Ohne weiteren Kontext ist eine genauere Zusammenfassung nicht möglich.
5 Voraussetzungen: Dieses Kapitel befasst sich mit den notwendigen Voraussetzungen und der Installation der benötigten Softwarekomponenten (Python, Scrapy, MongoDB) für die Umsetzung des Web Crawlers. Es gibt detaillierte Anweisungen und Screenshots zur Installation, um die Reproduzierbarkeit des Experiments zu gewährleisten.
6 Praktische Untersuchung: Dieses Kapitel beschreibt die praktische Umsetzung des Projekts, beginnend mit der Erstellung eines Scrapy-Projekts. Es beleuchtet die Konfiguration der einzelnen Komponenten (Items.py, Pipelines.py, Settings.py, Middlewares.py, Spiders) und die Integration von MongoDB. Details zur Konfiguration von RoboMongo werden ebenfalls gegeben. Dieses Kapitel zeigt die Implementierung und die praktische Anwendung der Konzepte aus den vorherigen Kapiteln.
7 Python & Data Mining: Dieses Kapitel befasst sich mit der Einbettung des Projekts in den Kontext von Python und Data Mining. Es werden bekannte Python-Bibliotheken im Zusammenhang mit Web Crawling und Datenanalyse genannt und möglicherweise diskutiert. Dieser Abschnitt würde die Bedeutung des Projekts innerhalb des größeren Feldes des Data Mining und der Python-Programmierung einordnen.
Schlüsselwörter
Python, Scrapy, MongoDB, Web Crawler, Breitensuche, Tiefensuche, Linkanalyse, Datenextraktion, Data Mining, Web Scraping.
Häufig gestellte Fragen zum Kolloquium: Python Web Crawler mit Scrapy und MongoDB
Was ist das Thema des Kolloquiums?
Das Kolloquium untersucht die Effizienz von Python zur Analyse von Linkquellen verschiedener Webseiten. Es wird ein Web Crawler entwickelt, der Webseiten nach Links durchsucht und diese in einer Datenbank speichert, ohne Duplikate zu erzeugen. Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung und Evaluation der Methode mit Python, dem Scrapy Framework und MongoDB.
Welche Technologien werden verwendet?
Das Projekt verwendet Python als Programmiersprache, das Scrapy Framework für die Web-Datenextraktion und MongoDB als Datenbank zum Speichern der extrahierten Links und Texte. Die Algorithmen Breitensuche und Tiefensuche werden zur Navigation durch die Webseiten eingesetzt.
Welche Ziele werden verfolgt?
Das Hauptziel ist die Demonstration der Effizienz von Python, Scrapy und MongoDB beim Erstellen eines Web Crawlers. Es wird gezeigt, wie diese Technologien kombiniert werden können, um Webseiten effizient nach Links zu durchsuchen und die Daten zu verwalten. Die Vermeidung von Duplikaten ist ein wichtiger Aspekt.
Welche Kapitel umfasst das Kolloquium?
Das Kolloquium ist in mehrere Kapitel gegliedert: Einleitung, Konzeption, Breitensuche, Tiefensuche, Voraussetzungen (inkl. Installation), Praktische Untersuchung (Erstellung des Scrapy Projekts, Konfiguration der Komponenten, Integration von MongoDB), Python & Data Mining und Fazit. Jedes Kapitel beschreibt einen spezifischen Aspekt des Projekts, von der Konzeption bis zur praktischen Implementierung und Evaluation.
Wie funktioniert der Web Crawler?
Der Web Crawler startet bei einer gegebenen URL, sucht nach <a href="">-Tags, extrahiert die Links und zugehörigen Texte, und speichert diese in einer MongoDB-Datenbank. Der Prozess wiederholt sich iterativ, wobei der Crawler die nächste URL aus der Datenbank entnimmt und verarbeitet, bis eine maximale Anzahl an Links erreicht ist. Duplikate werden vermieden.
Welche Suchalgorithmen werden verwendet?
Das Kolloquium beschreibt die Verwendung von Breitensuche und Tiefensuche als Algorithmen zur Durchsuchung der Webseiten. Die detaillierte Implementierung und der Vergleich der Algorithmen werden im entsprechenden Kapiteln erläutert.
Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein?
Es werden detaillierte Anweisungen zur Installation von Python, Scrapy und MongoDB bereitgestellt, um die Reproduzierbarkeit des Projekts zu gewährleisten. Screenshots unterstützen die Installationsanleitung.
Wie ist die praktische Umsetzung beschrieben?
Die praktische Umsetzung wird Schritt für Schritt erläutert, beginnend mit der Erstellung eines Scrapy-Projekts und der Konfiguration der einzelnen Komponenten (Items.py, Pipelines.py, Settings.py, Middlewares.py, Spiders). Die Integration von MongoDB und die Konfiguration in RoboMongo werden detailliert beschrieben.
Welche Rolle spielt Python im Data Mining Kontext?
Das Kolloquium ordnet das Projekt in den Kontext von Python und Data Mining ein. Es werden bekannte Python-Bibliotheken im Zusammenhang mit Web Crawling und Datenanalyse genannt und diskutiert, um die Bedeutung des Projekts im größeren Kontext zu verdeutlichen.
Welche Schlüsselwörter beschreiben das Kolloquium?
Die wichtigsten Schlüsselwörter sind: Python, Scrapy, MongoDB, Web Crawler, Breitensuche, Tiefensuche, Linkanalyse, Datenextraktion, Data Mining, Web Scraping.
- Arbeit zitieren
- Torun Ünver (Autor:in), 2016, Web Crawler Methodik. Breitensuche in Python mit Scrapy Framework, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/338113
