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Scrapyプロセス自動化Webページからデータを抽出し、データベースに保存します。
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Webページからデータを抽出し、データベースに保存するSCRAPYプロセスの自動化には、次の手順が必要です。

Scrapyのインストール：最初に、コンピューターにScrapyをインストールする必要があります。コマンドラインまたは端末ラインで「PIPインストールSCRAPY」を実行することで、それを行うことができます。

Scrapyプロジェクトの作成：次に、コマンドラインで「Scrapy StartProject [name_del_project]」を実行しているScrapyプロジェクトを作成する必要があります。

クモの作成：プロジェクトが作成されたら、データ抽出を担当する「クモ」を作成する必要があります。コマンドラインで「scrapy genspider [name_del_spider] [domain_de_la_página_web]」を実行することでそれを行うことができます。

スパイダーコーディング：次に、Webサイトから目的のデータを抽出するには、Spiderコードを記述する必要があります。

データベース設定：次に、抽出されたデータを保存するようにデータベースを構成する必要があります。MySQLやPostgreSQLなどのリレーショナルデータベースエンジンを使用して行うことができます。

データベースにデータを保存するためのコーディング：最後に、データベースで抽出されたデータを保存するためにコードを記述する必要があります。

データ抽出プロセスの実行：これらの手順が完了したら、コマンドラインで「Scrapy Crawl [_del_del_del_del]」を実行してデータ抽出プロセスを実行できます。

一部のWebサイトにはデータ抽出に関する制限または制限がある場合があるため、Spiderのコードを書くときにこれらの制限を考慮することができます。
human
コマンドとコードがどのように実装されるかの例を教えてください
gpt
もちろん、以下は、Webページからデータを抽出し、データベースに保存するためにSCRAPYプロセスの自動化を実装する方法を示すコードの例です。

1.スクラピーのインストール：
ピップインストールスクラピー

2.スクラピープロジェクトの作成：
Scrapy StartProjectチュートリアル

3.クモの作成：
CDチュートリアル
Scrapy Genspiderの例Example.com

4.スパイダーコーディング：
＃ - * - コーディング：UTF-8-* - 
Scrapyをインポートします

class emplepider（scrapy.spider）：
    name = "emple"
    applaid_domains = ["emple.com"]
    start_urls = [
        'http://www.example.com/page1.html'、
        'http://www.example.com/page2.html'、
    ]

    不足（self、response）：
        resscio.cs（ 'div.quote'）の引用について：
            収率 {
                「テキスト」：QUOTE.CS（ 'span.text :: text'）。get（）、
                「著者」：quote.cs（ 'span small :: text'）。get（）、
                「タグ」：QUOTE.CSS（ 'div.tags a.tag :: text'）。getall（）、
            }

5.データベース設定：この例では、MySQLデータベースが使用されます。まず、コンピューターにMySQLをインストールして構成する必要があります。次に、抽出されたデータを保存するためにデータベースとテーブルを作成する必要があります。

6.データベースにデータを保存するためのコーディング：
mysqldbをインポートします

クラスquotepypeline（オブジェクト）：
    def __init __（self）：
        self.conn = mysqldb.connect（
            user = 'tu_usuario'、
            passwd = 'tu_contraseña'、
            host = 'tu_host'、
            db = 'tu_base_de_datos'
        ））
        self.cursor = self.conn.cursor（）

    def process_item（self、item、spider）：
        self.cursor.exute（
            "" "引用符への挿入（テキスト、著者、タグ）
            値（％s、％s、％s） "" "
            （item ['text']、item ['auther']、item ['tags']）
        ））
        self.conn.commit（）
        返却物

7.データ抽出プロセスの実行：
スクラピークロールの例

これは基本的な例にすぎませんが、Webページからデータを抽出してデータベースに保存するためにSCRAPYプロセスの自動化を実装するために必要な手順を示しています。