Программа spider что это

Содержание

Фреймворк для парсинга Grab:Spider

Я автор python библиотеки Grab, которая упрощает написание парсеров веб-сайтов. Я о ней писал вводную статью некоторое время назад на хабре. Недавно я решил вплотную занять парсингом, стал искать free-lance заказы по парсингу и мне понадобился инструмент для парсинга сайтов с большим количеством страниц.

Раньше я реализовывал мультипоточные парсеры с помощью python-тредов с помощью такой вот библиотечки. У threading-подхода есть плюсы и минусы. Плюс в том, что мы запускаем отдельный поток(thread) и делаем в нём, что хотим: можем делать последовательно несколько сетевых вызовов и всё это в пределах одного контекста — никуда не надо переключаться, что-то запоминать и вспоминать. Минус в том, что треды тормозят и жрут память.

Работать с сетевыми ресурсами асинхронно. Есть только один поток выполнения программы, в которм выполняется вся логика обработки данных по мере готовности этих данных, сами данные загружаются асинхронно. На практике это позволяет не особо напрягаясь работать с сетью в несколько сотен потоков, если вы попробуете запустить столько тредов, то они будут нешуточно тормозить.

Обзор программы Netpeak Spider

Так вот, я написал интерфейс к multicurl — это часть библиотеки pycurl, которая позволяет работать с сетью асинхронно. Я выбрал multicurl, потому что Grab использует pycurl и я подумал, что мне удастся использовать его и для работы с multicurl. Так оно и вышло. Я был даже несколько удивлён, что в первый же день экспериментов оно заработало 🙂 Архитектура парсеров на базе Grab:Spider весьма похожа на парсеры на базе фреймворка scrapy, что, в общем, не удивительно и логично.

Приведу пример простейшего паука:

# coding: utf-8 from grab.spider import Spider, Task class SimpleSpider(Spider): initial_urls = [‘http://ya.ru’] def task_initial(self, grab, task): grab.set_input(‘text’, u’ночь’) grab.submit(make_request=False) yield Task(‘search’, grab=grab) def task_search(self, grab, task): for elem in grab.xpath_list(‘//h2/a’): print elem.text_content() if __name__ == ‘__main__’: bot = SimpleSpider() bot.run() print bot.render_stats()

Что тут происходит?

Для каждого URL в `self.initial_urls` создаётся задание с именем initial, после того как multicurl скачивает документ, вызывается обработчик с именем `task_initial`. Самое главное, это то, что внутри обработчика мы получаем Grab-объект связанный с запрошенным документом: мы можем использовать практические любые функции из Grab API. В данном примере, мы используем его работу с формами. Обратите внимание, нам нужно указать параметр `make_request=False`, чтобы форма не отсылалась тут же, ибо мы хотим, чтобы этот сетевой запрос был обработан асинхронно.

В кратце, работа с Grab:Spider сводится к генерации запросов с помощью Task объектов и дальнейшей их обработке в специальных методах. У каждого задания есть имя, именно по нему потом выбирается метод для обработки запрошенного сетевого документа.

Создать Task объект можно двумя способами. Простой способ:

Обучение Spider Project «ИСО» Продакшн ч. 1

Task(‘foo’, url=’http://google.com’)

После того как документ будет полностью скачан из сети, будет вызван метод с именем `task_foo`

Более сложный способ:

g = Grab() g.setup(. настраиваем запрос как угодно. ) Task(‘foo’, grab=g)

Этим способом мы можем настроить параметры запроса в соответствии с нашими нуждами, выставить куки, специальные заголовки, сгенерировать POST-запрос, что угодно.

В каких местах можно создавать запросы? В любом методе-обработчике можно сделать yield Task объекта и он будет добавлен в асинхроннную очередь для скачивания. Также можно вернуть Task объект через return. Кроме того есть ещё два пути генерации Task объектов.

1) Можно указать в аттрибуте `self.initial_urls` список адресов и для них будут созданы задания с именем ‘initial’.

2) Можно определить метод `task_generator` и yield’ить в нём сколько угодно запросов. Причём новые запросы из него будут браться по мере выполнения старых. Это позволяет например без проблем проитерировать по миллиону строк из файла файла и не засирать, ой простите, засорять, ими всю память.

Первоначально я планировал сделать обработку извлечённых данных как в scrapy. Там это сделано с помощю Pipeline объектов. Например, вы получили страницу с фильмом, пропарсили её и вернули Pipeline объект с типом Movie. А ещё предварительно вы написали в конфиге, что Movie Pipeline должен сохраняться в базу данных или в CSV-файл. Как-то так.

На практике оказалось, что проще не заморачиваться с дополнительной обёрткой и писать данные в БД или в файл сразу в методе обработчике запроса. Конечно, это не будет работать в случае распараллеливания методов по облаку машин, но до этого момента ещё надо дожить, а пока удобнее делать всё непосредственно в методе обработчике.

Task объекту можно передавать дополнительные аргументы. Например, мы делаем запрос в google поиск. Формируем нужный url и создаём Task объект: Task(‘search’, url=’. ‘, query=query) Далее в методе `task_search` мы сможем узнать какой именно запрос мы искали, обратившись к аттрибуту `task.query`

Grab:spider автоматически пытается исправить сетевые ошибки. В случае network timeout он выполняет задание ещё раз. Количество попыток вы можете настраивать с помощью `network_try_limit` опции при создании Spider объекта.

Надо сказать, что писать парсеры в асинхронном стиле мне очень понравилось. И дело не только в том, что асинхронный подход меньше нагружает ресурсы системы, но также в том, что исходный код парсера приобретает чёткую и понятную структуру.

К сожалению, чтобы досконально описать работу Spider модуля потребуется много времени. Просто хотел рассказать армии пользователей библиотеки Grab, коя, я знаю, насчитывает несколько человек, об одной из возможностей, покрытой мраком недодокументации.

Резюме. Если вы используете Grab, поглядите spider модуль, возможно, вам понравится. Если вы не знаете, что такое Grab, возможно вам лучше поглядеть фреймворк scrapy он документирован в сто крат краше нежели Grab.

Спайдер Проджект

Технологии управления проектами и система Spider Project помогают принимать обоснованные и проверенные решения, исполнять проекты быстрее, качественнее и с меньшими затратами, а также всегда иметь самую полную и разнообразную информацию о реализуемых проектах.
Диаграммы Гантта, графики и гистограммы, сетевые и организационные диаграммы, Поточная диаграмма, а также всевозможные таблицы позволяют нашим пользователям не только анализировать проект с разных сторон, но и качественно представлять любую информацию о проекте.

Spider Project — интегрированная система управления проектами, спроектированная и разработанная с учётом большого практического опыта, потребностей, особенностей и приоритетов Российского рынка. Уникальные функциональные возможности пакета обрадуют профессионалов, а лёгкость использования и обучения приятно удивит новичка.

Поддержка разработчика — ведущей Российской консалтинговой компании Спайдер Проджект — позволит оптимизировать процессы внедрения системы управления проектами на Вашем предприятии.

К особенностям Spider Project, выгодно отличающим его от западных аналогов, относятся:

Наилучшие расписания выполнения работ и оптимальное использование ресурсов проектов. Планы, составленные Spider Project, как правило, имеют меньшую длительность, а значит и стоимость, чем планы, составленные зарубежными пакетами.
Возможность не только задания длительности, но и планирования сроков исполнения работ исходя из их объемов и производительности назначенных ресурсов.
Возможность автоматического назначения ресурсов, исходя из их квалификации.
Неограниченное количество работ, ресурсов, иерархических структур работ и ресурсов.
Возможность создания и использования в проектах различных баз данных, в том числе нормативных расценок и расходов материалов на единицу объема, производительностей и загрузки ресурсов на типовых работах и т.д.
Возможность создания и одновременной работы с неограниченным числом версий проектов.
Встроенная система анализа рисков и управления резервами по срокам и стоимости работ.
Расчет трендов вероятностей успеха.
Возможность использования в проектах любых дополнительных характеристик работ, ресурсов и назначений.
Самые широкие возможности стоимостного и ресурсного анализа проектов. В одном проекте можно параллельно вести анализ затрат в различных единицах и при разных нормативных базах.
Возможность моделирования не только затрат, но и доходов, не только расхода, но и производства ресурсов. Подсчет Cash Flow для всех статей затрат, а также для любых материалов проекта.
Возможность создания, хранения и включения в проекты типовых фрагментов проектов.
Оптимальная организация групповой работы и мультипроектного управления.
Встроенная система учета, позволяющая не только корректировать оставшиеся длительности и объемы работ, но и получать отчеты по исполнению проекта в любых разрезах и за любой промежуток времени.
Встроенное руководство по управлению проектами, полностью охватывающее международные стандарты и учитывающее специфику управления проектами в России.
Поточная диаграмма — компактный и наглядный способ отображения графика работ проекта, являющийся одной из многочисленных особенностей Spider Project. На Поточной диаграмме отображается зависимость срока исполнения работ определенных типов от положения работ на метрике проекта. Метрика проекта (это могут быть километры, этажи и т.д.) отображается по горизонтали, время — по вертикали. Также у Поточной диаграммы есть нижняя часть, в которой отображается проекция графика на метрику проекта.

Технические характеристики Spider Project

Неограниченное количество операций
Неограниченное количество ресурсов
Неограниченное количество календарей
Любое количество иерархических структур работ в каждом проекте
Любое количество иерархических структур ресурсов в каждом проекте
Любое количество иерархических уровней в каждой из иерархических структур
Любое количество статей затрат
Любое количество центров затрат
Любое количество версий проекта
Оптимизация расписания исполнения работ при ограниченных ресурсах, при заданных графиках поставок и финансирования
Мультипроектное управление
Стоимостной анализ по методике NASA (Earned Value Analysis)
Возможность сравнения между собой любых двух версий проекта
Любое количество базовых версий
Диаграммы Гантта для работ, ресурсов, материалов
Гистограммы загрузки ресурсов
Графики затрат и потребности в материалах
Моделирование как расходов, так и доходов
Моделирование производства ресурсов
Составление расписания исходя из объемов работ, квалификации и производительности ресурсов
Три вида сетевых диаграмм
Организационные диаграммы для представления иерархий работ и ресурсов
Плавное масштабирование диаграмм
Табличные и графические отчеты
Встроенная система учета

Источник: www.spiderproject.com

Spyder IDE — Среда разработки Python

Мощная среда разработки Python, которая объединяет множество библиотек для научного использования. Инструкция по переводу интерфейса Spyder IDE на русский.

Spyder Python - Подсветка синтаксиса, анализ ошибок, структура кода

16 октября 2022 г. 17:01 Русский MIT

Мощная среда разработки для Python, работающая на Windows, Mac OS и GNU/Linux, которая объединяет множество библиотек для научного использования : Matplotlib, NumPy, SciPy и IPython. Spyder написана на Python для Python и разработана учеными, инженерами и аналитиками данных для себя. Она предлагает уникальное сочетание расширенных функций редактирования, анализа, отладки и профилирования комплексного инструмента разработки с исследованием данных, интерактивным выполнением, глубокой проверкой и прекрасными возможностями визуализации научного пакета. Частично переведена на русский язык.

В ранних версиях Spyder IDE называлась Pydee. Она создана и разработана Пьером Рейбо в 2008 году, Spyder с 2012 года поддерживается сообществом разработчиков, которое в целом принадлежит к научному сообществу Python.

Python для начинающих

Spyder расширяется с помощью подключаемых модулей, имеет поддержку интерактивных инструментов для проверки данных и инструменты обеспечения качества и анализа, специфичные для кода Python, такие как Pyflakes, Pylint и Rope. Также она входит в состав пакета программ Anaconda в качестве основной интегрированной среды разработки.

Среда разработки на Python является кросс-платформенной и имеет открытый исходный код, а также предназначается для научного программирования. Spyder интегрируется с рядом выдающихся пакетов из Python Scientific Stack, включая NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, IPython, SymPy и Cython.

Она использует инструментарий Qt для собственного графического интерфейса и поэтому доступна на всех платформах в Windows, в MacOS через MacPorts и в Linux.

Особенности spyder ide:

редактор исходного кода с подсветкой синтаксиса, анализом и автозавершением кода;
возможность проверки и редактирования переменных из графического интерфейса;
поддержка нескольких консолей IPython;
окно справки, которое может автоматически или по мере необходимости извлекать документацию в формате RTF по функциям, классам и методам;
пошаговый отладчик, подключенный к IPdb;
профилировщик времени выполнения для тестирования кода;
статический анализ кода, предоставляемый Pylint;
сопровождение проекта, позволяющее одновременно работать над несколькими направлениями развития;
интегрированный файловый менеджер для взаимодействия с файлами проекта;
функция поиска в файлах, позволяющая выполнять поиск регулярных выражений в определенном диапазоне;
браузер интерактивной справки, который позволяет пользователям просматривать документацию по пакетам;
журнал истории, который записывает каждую пользовательскую команду, введенную на каждой консоли;
внутренняя консоль, которая предоставляет самопроверку и контроль над собственной работой Spyder.

Основные компоненты Spyder IDE

Редактор исходного кода

Эффективный редактор с многоязычным интерфейсом и браузером функций / классов, инструменты анализа кода в режиме реального времени (pyflakes, pylintи pycodestyle), автоматическое завершение кода (jedi и rope), горизонтальное / вертикальное разделение и переход к определению.

Интерактивная консоль

Поддержка любого количества консолей IPython с полной рабочей областью и поддержкой отладки, и все это в пределах гибкости полного графического интерфейса. Мгновенный запуск кода по строкам, ячейкам или файлам и визуализация графиков прямо в выводе или в интерактивных окнах.

Средство просмотра документации

Визуализация документации в реальном времени с помощью Sphinx для любого класса или функции, будь то внешние или созданные пользователем, либо из редактора, либо из консоли.

Проводник переменных

Проверка любых переменных, функций или объектов, созданных во время сеанса. Редактирование и взаимодействие поддерживаются многими распространенными типами, включая числовые / строковые / булевы, списки / кортежи / словари Python, временные интервалы, массивы Numpy, индекс / серии / кадры данных Pandas, изображения PIL и многое другое.

Инструменты разработки

Возможность изучить свой код с помощью статического анализатора, отслеживание его выполнения с помощью интерактивного отладчика и просмотр его производительности с помощью профилировщика. Упорядочивание вещей с помощью поддержки проектов и встроенного файлового проводника, а также использование функции поиска в файлах для поиска по всем проектам с полной поддержкой регулярных выражений.

Отличие версии Spyder IDE Lite от Full

На странице релизов Spyder IDE также доступны «lite» версии установщиков, которые несколько меньше полных установщиков. В них отсутствует ряд необязательных, но рекомендуемых зависимостей, таких как NumPy, SciPy и Pandas, а это означает, что некоторые функции Variable Explorer, включая мастера импорта графических данных и поддержку расширенного отображения и редактирования массивов NumPy и Pandas DataFrames, будут недоступны. Учитывая, что это экономит лишь скромное количество места и упускает важные функции, разработчики рекомендуют использовать полные установщики, если только минимизация размера загрузки/установки и использования памяти не является приоритетом.

Зависимости среды и её интерфейс

Основные зависимости для запуска Spyder:

Python 3.6+: основной язык, на котором написан Spyder;
PyQt5 5.6+: привязки Python для Qt, используемые для графического интерфейса Spyder.

Перевод интерфейса Spyder IDE на русский язык

Настройки языка интерфейса Spyder IDE доступны в меню Tools / Preferences и далее вкладка Advances Settings. Если в пункте Language нет русского языка, значит он был отключен из-за низкого процента перевода. Включить русский язык можно отредактировав файл base.py, который находится Spyderpkgsspyderconfigbase.py. Там необходимо найти строку DISABLED_LANGUAGES = [‘hu’, ‘ru’, ‘pl’] и убрать из неё ru.

Характеристики

Ссылки на официальный сайт и загрузку

Веб-сайт:www.spyder-ide.org
Каталог загрузки
Прямая ссылка
Резервная копия

Источник: xn--90abhbolvbbfgb9aje4m.xn--p1ai

Интегрированная система управления проектами Spider Project

Диаграммы Гантта, графики и гистограммы, сетевые и организационные диаграммы, Поточная диаграмма, а также всевозможные таблицы позволяют нашим пользователям не только анализировать проект с разных сторон, но и качественно представлять любую информацию о проекте.

К особенностям пакета Spider Project, выгодно отличающим его от западных аналогов, относятся:

Наилучшие расписания выполнения работ и оптимальное использование ресурсов проектов. Планы, составленные Spider Project, как правило, имеют меньшую длительность, а значит и стоимость, чем планы, составленные зарубежными пакетами.
Возможность не только задания длительности, но и планирования сроков исполнения работ исходя из их объемов и производительности назначенных ресурсов.
Возможность автоматического назначения ресурсов, исходя из их квалификации.
Неограниченное количество работ, ресурсов, иерархических структур работ и ресурсов.
Возможность создания и использования в проектах различных баз данных, в том числе нормативных расценок и расходов материалов на единицу объема, производительностей и загрузки ресурсов на типовых работах и т.д.
Возможность создания и одновременной работы с неограниченным числом версий проектов.
Встроенная система анализа рисков и управления резервами по срокам и стоимости работ.
Расчет трендов вероятностей успеха
Возможность использования в проектах любых дополнительных характеристик работ, ресурсов и назначений.
Самые широкие возможности стоимостного и ресурсного анализа проектов. В одном проекте можно параллельно вести анализ затрат в различных единицах и при разных нормативных базах.
Возможность моделирования не только затрат, но и доходов, не только расхода, но и производства ресурсов. Подсчет Cash Flow для всех статей затрат, а также для любых материалов проекта.
Возможность создания, хранения и включения в проекты типовых фрагментов проектов.
Оптимальная организация групповой работы и мультипроектного управления.
Встроенная система учета, позволяющая не только корректировать оставшиеся длительности и объемы работ, но и получать отчеты по исполнению проекта в любых разрезах и за любой промежуток времени.
Встроенное руководство по управлению проектами, полностью охватывающее международные стандарты и учитывающее специфику управления проектами в России
Поточная диаграмма — компактный и наглядный способ отображения графика работ проекта, являющийся одной из многочисленных особенностей пакета SpiderProject. На Поточной диаграмме отображается зависимость срока исполнения работ определенных типов от положения работ на метрике проекта. Метрика проекта (это могут быть километры, этажи и т.д.) отображается по горизонтали, время — по вертикали. Также у Поточной диаграммы есть нижняя часть, в которой отображается проекция графика на метрику проекта.

Spyder, мощная интерактивная среда разработки для Python

Spyder о

В следующей статье мы рассмотрим Spyder (Научная среда разработки Python). Это мощная интерактивная среда разработки для языка Python. У меня есть расширенные функции редактирования, интерактивное тестирование, отладка и самоанализ, а также среда численных вычислений.

Благодаря поддержке IPython (улучшенный интерактивный интерпретатор Python) и популярные библиотеки Python, такие как NumPy, SciPy или matplotlib (2D / 3D интерактивное построение графиков). Spyder также можно использовать как библиотека, предоставляющая мощные виджеты, связанные с консолью для наших приложений на основе PyQt. Его можно использовать для интеграции консоли отладки непосредственно в ваш графический интерфейс пользователя.

Спайдер (ранее Pydee) является кроссплатформенность с открытым исходным кодом и интегрированная среда разработки (IDE) для научного программирования на языке Python. Эта IDE была выпущена под лицензией MIT. Spyder — это расширяемый с помощью плагинов. Он включает поддержку интерактивных инструментов для проверки данных и включает средства контроля качества, характерные для Python и таких инструментов, как Pyflakes, Pylint и Rope.

Как я уже сказал, это кроссплатформенная IDE через Anaconda, в Windows с WinPython и Python (x, y), в macOS через MacPorts. Он также доступен для основных дистрибутивов Gnu / Linux, таких как Arch Linux, Debian, Fedora, Gentoo Linux, openSUSE и Ubuntu.

С середины ноября 2017 г. Анаконда прекратил финансирование разработки этой IDE после того, как делал это в течение последних 18 месяцев. В связи с этим отныне разработка будет сосредоточена на поддержании Spyder 3 гораздо более медленными темпами, чем раньше, хотя это не означает, что они откажутся от проекта. Вы можете узнать больше об этой новости в следующих ссылка.

1 Общие характеристики Spyder
2 Установка Spyder
3 Удалить Spyder

Общие характеристики Spyder

Код на Python Spyder

Редактор, который интегрирует эту IDE, — многоязычный. У меня был браузер функций / классов, функции синтаксического анализа кода (в настоящее время поддерживаются pyflakes и pylint), опция завершения кода, горизонтальное и вертикальное разделение и определение goto.
Интерактивная консоль. Консоли Python или IPython представляют собой рабочую область и поддержку отладки для мгновенной оценки кода, написанного в редакторе. Он также поставляется с Интеграция фигур в Matplotlib.
Я поставил просмотрщик документации. Программа сможет показать нам документацию для любого вызова класса или функции, сделанного в редакторе или в консоли.
Мы сможем исследовать переменные создается во время выполнения файла. Их можно будет редактировать с помощью различных графических редакторов, таких как словарь и матричный редактор Numpy.
У нас будет возможность поиска в архивах. Он также предложит нам поддержку регулярных выражений.
Мы можем иметь Файловый браузер для большего комфорта. Мы также сможем получить доступ к записи истории.
Spyder также можно использовать как библиотеку расширений PyQt5 / PyQt4 (модуль spyder). Виджет интерактивной оболочки Python, используемый в Spyder, может быть встроен в ваше собственное приложение PyQt5 / PyQt4.
Для кого это нужно, можно проконсультируйтесь с исходным кодом проекта и его характеристики на странице GitHub проект.

Установка Spyder

Мы сможем установить эту IDE в различных системах Gnu / Linux, как показано на официальная проектная документация. В этом примере установка будет выполнена на Ubuntu 17.10. Для правильной работы нам необходимо будет выполнить определенные требования необходимо. С этими зависимостями можно ознакомиться в раздел требований, в котором подробно описано, какие еще пакеты требуются для успешной установки. Как только зависимости будут выполнены, мы сможем выполнить установку, открыв терминал (Ctrl + Alt + T) и набрав в нем:

sudo apt install spyder

Мы также можем установить эту программу с помощью pip. Для этого из терминала (Ctrl + Alt + T) напишем:

sudo pip install spyder

Удалить Spyder

Мы сможем удалить эту IDE из нашей Ubuntu, открыв терминал (Ctrl + Alt + T) и написав в нем следующее:

sudo apt remove spyder sudo apt autoremove

Если мы выберем установку с помощью pip, мы можем удалить программу, набрав в терминале:

sudo pip uninstall spyder

Содержание статьи соответствует нашим принципам редакционная этика. Чтобы сообщить об ошибке, нажмите здесь.

Полный путь к статье: Убунлог » Ubuntu » Spyder, мощная интерактивная среда разработки для Python

Вы можете быть заинтересованы

Комментарий, оставьте свой

Оставьте свой комментарий Отменить ответ

Карлорд сказал

тому назад 2 лет

Я использовал руководство с CentOS 7.6, используя команду «install» пришлось исправить проблему с gcc при отсутствии ошибки python.h путем установки отсутствующей библиотеки python-devel с помощью yum: sudo yum install python-devel # для установки python2.x
sudo yum install python3-devel # для установки python3.x После этого он устанавливается и отлично работает (если у вас то же самое с ubuntu, просто запустите)
sudo apt-get install python-dev # для установки python2.x
sudo apt-get install python3-dev # для установки python3.x

Источник: ubunlog.com