वेब स्क्रैपिंग विद स्क्रैपी 101: डेटा निष्कर्षण के लिए आपका अंतिम गाइड

item_price = item.css('.price::text').get()
        yield {'title': item_title, 'price': item_price}
    ```
2.  **XPath चयनकर्ताओं का उपयोग करना:** वैकल्पिक रूप से, आप `response.xpath()` का उपयोग कर सकते हैं:
    ```python
    # H1 टैग से पाठ निकालना
    title = response.xpath('//h1/text()').get()

    # एक विशेषता निकालना
    link = response.xpath('//a/@href').get()

    # एकाधिक आइटम्स निकालना
    all_items = response.xpath('//div[@class="item-class"]')
    for item in all_items:
        item_title = item
```python
    # middlewares.py
    from scrapy import signals
    import random

    class RandomUserAgentMiddleware:
        def __init__(self, user_agents):
            self.user_agents = user_agents

        @classmethod
        def from_crawler(cls, crawler):
            return cls(crawler.settings.getlist('USER_AGENTS'))

        def process_request(self, request, spider):
            request.headers['User-Agent'] = random.choice(self.user_agents)
    ```
    फिर, `settings.py` में, `USER_AGENTS` की एक सूची परिभाषित करें और मिडलवेयर को सक्षम करें:
    ```python
    # settings.py
    USER_AGENTS = [
        'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
        'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
        # और अधिक यूज़र एजेंट जोड़ें
    ]
    DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
        'myproject.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 400,
    }
    ```
3.  **`Request` वस्तुओं में कस्टम हेडर:**
    ```python
    yield scrapy.Request(url='http://www.example.com', headers={'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'})
    ```

`User-Agent` स्ट्रिंग और अन्य हेडर को प्रबंधित करके, आप अपनी वेब स्क्रैपिंग संचालन की चुपके और सफलता दर को काफी बेहतर बना सकते हैं। यह मानव ब्राउज़िंग व्यवहार की नकल करने और पहचान से बचने की एक व्यापक रणनीति का हिस्सा है [5]।

### 7. डाउनलोड देरी और समवर्तीता लागू करना

आक्रामक स्क्रैपिंग लक्षित सर्वरों को ओवरलोड कर सकती है, जिससे आईपी प्रतिबंध या कानूनी मुद्दे हो सकते हैं। डाउनलोड देरी लागू करना और समवर्तीता सीमित करना महत्वपूर्ण नैतिक प्रथाएँ हैं जो आपकी स्क्रैपर की स्थिरता बनाए रखने में मदद करती हैं। Scrapy इन पहलुओं को प्रबंधित करने के लिए अंतर्निहित सेटिंग्स प्रदान करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि जिम्मेदार स्क्रैपिंग व्यवहार हो।

**कोड ऑपरेशन के कदम:**

1.  **`settings.py` में `DOWNLOAD_DELAY` सेट करें:**
    ```python
    # settings.py
    DOWNLOAD_DELAY = 2  # मांगों के बीच 2 सेकंड की देरी
    ```
2.  **`CONCURRENT_REQUESTS` को समायोजित करें:**
    ```python
    # settings.py
    CONCURRENT_REQUESTS = 16  # अधिकतम 16 समवर्ती अनुरोध
    ```
3.  **AutoThrottle (सिफारिश की गई) सक्षम करें:** AutoThrottle स्वचालित रूप से Scrapy सर्वर और लक्षित वेबसाइट के लोड के आधार पर डाउनलोड देरी और समवर्तीता को समायोजित करता है, गति और शिष्टाचार के बीच एक इष्टतम संतुलन प्रदान करता है।
    ```python
    # settings.py
    AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
    AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 1.0
    AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60.0
    AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0
    AUTOTHROTTLE_DEBUG = False
    ```

`DOWNLOAD_DELAY` उसी डोमेन में मांगों के बीच एक निश्चित देरी पेश करता है। `CONCURRENT_REQUESTS` Scrapy द्वारा एकसाथ बनाए जाने वाले अनुरोधों की संख्या सीमित करता है। AutoThrottle एक अधिक परिष्कृत दृष्टिकोण है, जो सर्वर लोड का सम्मान करने और वेबसाइटों को ओवरवेल्मिंग से बचाने के लिए इन मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित करता है। ये सेटिंग्स नैतिक स्क्रैपिंग और आपकी आईपी को ब्लॉक होने से रोकने के लिए महत्वपूर्ण हैं [6]।

### 8. लॉगिन और सत्र प्रबंधित करना

कई वेबसाइटों को कुछ सामग्री तक पहुँचने के लिए उपयोगकर्ताओं को लॉग इन करने की आवश्यकता होती है। Scrapy प्रमाणीकरण क्षेत्रों तक पहुँचने के लिए POST अनुरोधों के साथ क्रेडेंशियल भेजकर लॉगिन प्रक्रियाओं को संभाल सकता है और सत्र कुकीज़ प्रबंधित कर सकता है। यह आपके स्पाइडर्स को वेबसाइट के प्रमाणीकृत क्षेत्रों तक पहुँच प्रदान करता है, जिससे आपकी स्क्रैपिंग क्षमताओं का विस्तार होता है।

**कोड ऑपरेशन के कदम:**

1.  **लॉगिन के लिए POST अनुरोध करें:**
    ```python
    import scrapy

    class LoginSpider(scrapy.Spider):
        name = 'loginspider'
        start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/login']

        def parse(self, response):
            # यदि मौजूद हो तो CSRF टोकन निकालें (कई लॉगिन फ़ॉर्म के लिए महत्वपूर्ण)
            csrf_token = response.css('input[name="csrf_token"]::attr(value)').get()

            return scrapy.FormRequest.from_response(
                response,
                formdata={
                    'csrf_token': csrf_token,
                    'username': 'your_username',
                    'password': 'your_password',
                },
                callback=self.after_login
            )

        def after_login(self, response):
            if 'authentication_failed' in response.url:
                self.logger.error("लॉगिन विफल रहा!")
                return
            # अब आप लॉगिन कर चुके हैं, प्रमाणीकृत पृष्ठों को स्क्रैप करना जारी रखें
            yield scrapy.Request(url='http://quotes.toscrape.com/quotes', callback=self.parse_authenticated_page)

        def parse_authenticated_page(self, response):
            # प्रमाणीकृत पृष्ठ से डेटा स्क्रैप करें
            quotes = response.css('div.quote span.text::text').getall()
            for quote in quotes:
                yield {'quote': quote}
    ```
2.  **स्पाइडर चलाएँ:**
    ```bash
    scrapy crawl loginspider
    ```
Scrapy का `FormRequest.from_response` फॉर्म सबमिट करने का एक सुविधाजनक तरीका है, जो छिपे हुए फ़ील्ड और विधि प्रकारों को स्वचालित रूप से संभालता है। सफल लॉगिन के बाद, सत्र कुकीज़ को अगले अनुरोधों के बीच बनाए रखा जाता है, जिससे मकड़ी को संरक्षित सामग्री तक पहुंचने की अनुमति मिलती है। हमेशा सुनिश्चित करें कि आपके पास किसी वेबसाइट के प्रमाणीकरण वाले क्षेत्रों को स्क्रैप करने की स्पष्ट अनुमति है।

### 9. डेटा प्रोसेसिंग के लिए आइटम पाइपलाइनों का उपयोग करना

आइटम पाइपलाइन्स Scrapy में एक शक्तिशाली विशेषता हैं जो आपको मकड़ी द्वारा निकाले गए आइटमों को प्रोसेस करने की अनुमति देती हैं। यहां आप डेटा क्लीनिंग, मान्यता, डुप्लीकेट फ़िल्टरिंग, और आइटमों को एक डेटाबेस में सहेजने जैसे विभिन्न ऑपरेशन कर सकते हैं। पाइपलाइन्स सुनिश्चित करती हैं कि आपके डेटा में सुसंगतता हो और यह उपयोग के लिए तैयार हो।

**कोड ऑपरेशन चरण:**

1.  **`pipelines.py` में एक आइटम पाइपलाइन परिभाषित करें:**
    ```python
    # pipelines.py
    class PriceToFloatPipeline:
        def process_item(self, item, spider):
            if 'price' in item:
                # कीमत की स्ट्रिंग को फ्लोट में बदलें, उदाहरण के लिए, '$19.99' -> 19.99
                item['price'] = float(item['price'].replace('$', ''))
            return item

    class DuplicatesPipeline:
        def __init__(self):
            self.ids_seen = set()

        def process_item(self, item, spider):
            if 'id' in item:
                if item['id'] in self.ids_seen:
                    raise DropItem(f"डुप्लिकेट आइटम मिला: {item['id']}")
                else:
                    self.ids_seen.add(item['id'])
            return item
    ```
2.  **`settings.py` में पाइपलाइन्स सक्षम करें:**
    ```python
    # settings.py
    ITEM_PIPELINES = {
        'myproject.pipelines.PriceToFloatPipeline': 300,
        'myproject.pipelines.DuplicatesPipeline': 400,
    }
    ```

प्रत्येक पाइपलाइन घटक एक Python क्लास है जिसमें एक `process_item` विधि होती है जो आइटम और मकड़ी को प्राप्त करती है। पाइपलाइन्स को `ITEM_PIPELINES` में उनके क्रम के आधार पर क्रमिक रूप से निष्पादित किया जाता है। यह मॉड्यूलर दृष्टिकोण चिंताओं की स्पष्ट अलगाव की अनुमति देता है, जिससे आपका Scrapy प्रोजेक्ट और अधिक व्यवस्थित और स्केलेबल हो जाता है। उदाहरण के लिए, आपके पास डेटा को साफ करने के लिए एक पाइपलाइन, इसे मान्य करने के लिए एक और, और इसे PostgreSQL डेटाबेस या MongoDB संग्रह में सहेजने के लिए एक अंतिम हो सकती है।

### 10. क्लाउड में Scrapy मकड़ियों को तैनात करना (Scrapeless एकीकरण)

जबकि स्थानीय रूप से Scrapy मकड़ियों को चलाना विकास के लिए अच्छा है, उन्हें क्लाउड में तैनात करना स्केलेबिलिटी, विश्वसनीयता, और स्थानीय मशीन की बाधाओं के बिना निरंतर संचालन प्रदान करता है। Scrapeless जैसे प्लेटफ़ॉर्म अपने उत्पादकता वातावरण में आपके Scrapy प्रोजेक्टों का प्रबंधन, अनुसूची, और चलाने का एक सहज तरीका प्रदान करते हैं। इससे आप बुनियादी ढाँचे के प्रबंधन के बजाय डेटा निष्कर्षण तर्क पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

**कोड ऑपरेशन चरण (Scrapeless के लिए वैचारिक):**

1.  **अपने Scrapy मकड़ी को स्थानीय रूप से विकसित करें:** सुनिश्चित करें कि आपकी मकड़ी अपेक्षित रूप से काम करती है और इच्छित डेटा निकालती है।
2.  **अनुप्रयोग के लिए प्रोजेक्ट तैयार करें:** इसमें आमतौर पर यह सुनिश्चित करना शामिल होता है कि सभी निर्भरताएँ `requirements.txt` फ़ाइल में सूचीबद्ध हैं।
3.  **अपने प्रोजेक्ट को Scrapeless में अपलोड करें:** अपनी Scrapy परियोजना को अपलोड करने के लिए Scrapeless प्लेटफ़ॉर्म के इंटरफ़ेस या API का उपयोग करें। Scrapeless वातावरण सेटअप और निष्पादन का ध्यान रखता है।
4.  **चालनों को निर्धारित और मॉनिटर करें:** अपने मकड़ी के लिए स्वचालित रूप से निर्दिष्ट अंतराल पर चलाने के लिए शेड्यूल कॉन्फ़िगर करें। Scrapeless डैशबोर्ड से लॉग और निकाले गए डेटा को सीधे मॉनिटर करें।

Scrapeless जैसी सेवा में तैनात करना सर्वर प्रबंधन की जटिलताओं को साकार करता है, जिसमें स्वचालित पुनर्प्रयास, प्रॉक्सी रोटेशन, और CAPTCHA को हल करने जैसी विशेषताएँ होती हैं। यह न्यूनतम संचालन व्यय के साथ मजबूर, बड़े पैमाने पर स्क्रैपिंग कार्यों की अनुमति देता है। व्यवसायों के लिए जिन्हें निरंतर, उच्च-सीमा डेटा फ़ीड की आवश्यकता होती है, क्लाउड तैनाती वेब स्क्रैपिंग का प्रभावी ढंग से लाभ उठाने में एक महत्वपूर्ण कदम है।

## तुलना सारांश: Scrapy बनाम अन्य वेब स्क्रैपिंग उपकरण

वेब स्क्रैपिंग के लिए सही उपकरण चुनना प्रोजेक्ट की जटिलता, पैमाना, और विशेष आवश्यकताओं पर निर्भर करता है। Scrapy कुछ क्षेत्रों में उत्कृष्ट है, जबकि अन्य उपकरण सरल कार्यों या विभिन्न उपयोग मामलों के लिए अधिक उपयुक्त हो सकते हैं। निम्नलिखित में Scrapy की लोकप्रिय विकल्पों के खिलाफ तुलना सारांश है।

| विशेषता / उपकरण       | Scrapy                                     | BeautifulSoup + Requests                  | Selenium / Playwright                     | Scrapeless (SaaS)                                |
| :------------------- | :----------------------------------------- | :---------------------------------------- | :---------------------------------------- | :----------------------------------------------- |
| **जटिलता**       | मध्यम से उच्च                             | निम्न                                       | मध्यम                                    | निम्न (कोड-मुक्त / कम-कोड)                           |
| **प्रदर्शन**      | उच्च (असिंक्रोनस, समवर्ती)            | निम्न से मध्यम (समकालिक)               | मध्यम (ブラウザ自動化のオーバーヘッド)      | उच्च (अनुकूलित क्लाउड अवसंरचना)            |
| **स्केलेबिलिटी**       | उच्च (बिल्ट-इन समवर्तीता, वितरित)    | कम (हाथ से प्रबंधन)                  | मध्यम (महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे की आवश्यकता) | बहुत उच्च (प्रबंधित क्लाउड सेवा)                    |
| **जावास्क्रिप्ट समर्थन** | सीमित (बाहरी पुस्तकालयों की आवश्यकता) | कोई नहीं                                   | पूर्ण (हेडलेस ब्राउज़र)                    | पूर्ण (प्रबंधित हेड़लेस ब्राउज़र इंटीग्रेशन)       |
| **एंटी-ब्लॉकिंग**     | मैनुअल (प्रॉक्सी, यूजर-एजेंट, देरियाँ) | मैनुअल (प्रॉक्सी, यूजर-एजेंट, देरियाँ)   | मैनुअल (प्रॉक्सी, यूजर-एजेंट, देरियाँ)   | बिल्ट-इन (प्रॉक्सी रोटेशन, CAPTCHA समाधान)       |
| **डेटा संग्रहण**      | बिल्ट-इन निर्यातक, आइटम पाइपलाइन्स  | मैनुअल (कस्टम कोड)                       | मैनुअल (कस्टम कोड)                       | बिल्ट-इन (विभिन्न प्रारूप, API)                     |
| **सीखने का स्तर**     | मध्यम                                    | कम                                      | मध्यम                                     | बहुत कम                                          |
| **सर्वश्रेष्ठ उपयोग केस** | बड़े पैमाने पर, जटिल, संरचित स्क्रैपिंग | छोटे, सरल, स्थैतिक पृष्ठ स्क्रैपिंग     | गतिशील सामग्री, इंटरैक्टिव वेबसाइटें       | बड़े पैमाने पर, प्रबंधित, कोड-फ्री स्क्रैपिंग      |

यह तालिका स्क्रैपी की बड़ी, जटिल स्क्रैपिंग परियोजनाओं को उच्च प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी के साथ संभालने में ताकत को उजागर करती है। हालांकि, सरल कार्यों के लिए, ब्यूटीफुलसूप और अनुरोध एक त्वरित प्रवेश बिंदु प्रदान करते हैं। सेलेनियम और प्लेव्राइट गतिशील, जावास्क्रिप्ट-भारी वेबसाइटों के लिए अनिवार्य हैं। जो लोग उपयोग में आसानी, स्केलेबिलिटी और प्रबंधित बुनियादी ढांचे को प्राथमिकता देते हैं, उनके लिए स्क्रेपलेस एक आकर्षक, कोड-फ्री समाधान के रूप में उभरता है।

## क्यों स्क्रेपलेस आपकी बिना मेहनत के वेब स्क्रैपिंग के लिए सबसे अच्छा विकल्प है

जहाँ स्क्रैपी डेवलपर्स को जटिल वेब स्क्रैपिंग के लिए मजबूत उपकरण प्रदान करता है, वहाँ प्रॉक्सियों, कैप्चा और सर्वर बुनियादी ढांचे का प्रबंधन करने का संचालनात्मक बोझ काफी बड़ा हो सकता है। यहाँ स्क्रेपलेस एक बेहतर विकल्प के रूप में चमकता है, विशेष रूप से व्यवसायों और व्यक्तियों के लिए जिन्हें कोडिंग और रखरखाव की जटिलताओं के बिना विश्वसनीय, स्केलेबल डेटा की आवश्यकता होती है। स्क्रेपलेस एक पूरी तरह से प्रबंधित सेवा प्रदान करता है जो वेब स्क्रैपिंग की सभी तकनीकी चुनौतियों का समाधान करता है, जिससे आप सिर्फ उस डेटा पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जिसकी आपको आवश्यकता है।

स्क्रेपलेस एक सहज प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जहाँ आप अपनी स्क्रैपिंग कार्यों को परिभाषित कर सकते हैं, उन्हें शेड्यूल कर सकते हैं, और अपनी पसंद के प्रारूप में साफ, संरचित डेटा प्राप्त कर सकते हैं। इसकी बिल्ट-इन एंटी-ब्लॉकिंग तंत्र, जिसमें स्वचालित प्रॉक्सी रोटेशन और कैप्चा समाधान शामिल हैं, सुनिश्चित करते हैं कि उच्च सफलता दर आए, भले ही यह परिष्कृत एंटी-स्क्रैपिंग उपायों के खिलाफ हो। चाहे आप प्रतियोगी कीमतों की निगरानी कर रहे हों, बाजार की जानकारी एकत्र कर रहे हों, या अपने डेटासेट को समृद्ध कर रहे हों, स्क्रेपलेस एक सहज और प्रभावी अनुभव प्रदान करता है। यह उन लोगों के लिए आदर्श समाधान है जो वेब डेटा की शक्ति का लाभ उठाना चाहते हैं बिना फ्रेमवर्क प्रबंधन की जटिलताओं में गहराई से उतरे।

## निष्कर्ष और कार्रवाई का आह्वान

"स्क्रैपी के साथ वेब स्क्रैपिंग 101" में महारत हासिल करना आपको वेब से मूल्यवान डेटा निकालने के लिए एक शक्ति-संबंधित कौशल सेट से सुसज्जित करता है। हमने प्रोजेक्ट सेटअप और स्पाइडर निर्माण से लेकर उपयोगकर्ता-एजेंट, समवर्तीता प्रबंधन और आइटम पाइपलाइनों के साथ डेटा संसाधित करने जैसी उन्नत तकनीकों के आवश्यक चरणों का अन्वेषण किया। स्क्रैपी की लचीलापन और प्रदर्शन इसे जटिल, बड़े पैमाने पर स्क्रैपिंग परियोजनाओं के लिए उत्कृष्ट विकल्प बनाते हैं।

हालांकि, जो लोग तकनीकी जटिलताओं और आत्म-प्रबंधित स्क्रैपिंग की संचालन संबंधी चुनौतियों को दरकिनार करना चाहते हैं, उनके लिए स्क्रेपलेस एक आकर्षक, कोड-फ्री विकल्प प्रदान करता है। यह एक मजबूत, स्केलेबल, और पूरी तरह से प्रबंधित समाधान प्रदान करता है, जिससे आप बिना मेहनत और विश्वसनीय तरीके से वेब डेटा प्राप्त कर सकते हैं। वेब स्क्रैपिंग की जटिलताओं को अपने डेटा महत्वाकांक्षाओं में बाधा न बनने दें।

**क्या आप बिना किसी परेशानी के वेब डेटा की पूरी क्षमता को अनलॉक करने के लिए तैयार हैं?**

[**आज ही स्क्रेपलेस का प्रयास करें!**](https://app.scrapeless.com/passport/login?utm_source=blog-ai)

## मुख्य निष्कर्ष

*   स्क्रैपी एक शक्तिशाली, उच्च-स्तरीय पायथन ढांचा है जो कुशल वेब स्क्रैपिंग के लिए है।
*   यह अपनी मजबूत आर्किटेक्चर और बिल्ट-इन उपकरणों के साथ जटिल स्क्रैपिंग कार्यों को सरल बनाता है।
*   यह गाइड 10 आवश्यक स्क्रैपी तकनीकों को कवर करता है, प्रारंभिक सेटअप से लेकर उन्नत डेटा निष्कर्षण तक।
*   स्थायी स्पाइडर बनाने, विभिन्न डेटा प्रारूपों को संभालने, और नैतिक स्क्रैपिंग प्रथाओं का प्रबंधन करने के लिए सीखें।
*   बिना कोडिंग के बिना कठिनाईयों के लिए, स्क्रेपलेस को एक शक्तिशाली विकल्प के रूप में विचार करें।

## अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

### प्रश्न 1: स्क्रैपी का उपयोग करने का मुख्य लाभ अन्य पायथन पुस्तकालयों जैसे ब्यूटीफुलसूप पर क्या है?

**उत्तर 1:** स्क्रैपी एक पूर्ण-समर्पित ढांचा है जो बड़े पैमाने पर वेब क्रॉलिंग और डेटा निष्कर्षण के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो अनुरोध, प्रतिक्रियाएँ, समवर्तीता, और डेटा पाइपलाइनों को संभालने के लिए बिल्ट-इन सुविधाएँ प्रदान करता है। ब्यूटीफुलसूप, जबकि HTML पार्स करने के लिए उत्कृष्ट है, एक पुस्तकालय है जिसे संपूर्ण स्क्रैपिंग प्रक्रिया को प्रबंधित करने के लिए अधिक मैनुअल कोडिंग की आवश्यकता होती है, जिससे स्क्रैपी जटिल परियोजनाओं के लिए अधिक प्रभावी हो जाता है।

### प्रश्न 2: मैं अपनी स्क्रैपी स्पाइडर को वेबसाइटों द्वारा ब्लॉक होने से कैसे रोक सकता हूँ?
**A2:** ब्लॉक होने से बचने के लिए, उचित `DOWNLOAD_DELAY` सेट करने, `User-Agents` को घुमाने, प्रॉक्सी का उपयोग करने और `robots.txt` फ़ाइलों का सम्मान करने जैसे नैतिक स्क्रैपिंग प्रथाओं को लागू करें। स्क्रापी का ऑटोथ्रॉटल एक्सटेंशन भी सर्वर लोड के आधार पर अनुरोध की देरी को गतिशील रूप से समायोजित करने में मदद कर सकता है।

### Q3: क्या स्क्रापी जावास्क्रिप्ट द्वारा रेंडर किए गए सामग्री को संभाल सकता है?

**A3:** डिफ़ॉल्ट रूप से, स्क्रापी जावास्क्रिप्ट को निष्पादित नहीं करता है। उन वेबसाइटों के लिए जो सामग्री को रेंडर करने के लिए जावास्क्रिप्ट पर बहुत निर्भर करती हैं, आप स्क्रापी को सैलिनियम या प्लेwright जैसे बिना हेड वाले ब्राउज़रों के साथ एकीकृत कर सकते हैं। वैकल्पिक रूप से, सेवाएं जैसे स्क्रापलेस गतिशील सामग्री को बिना अतिरिक्त सेटअप के संभालने के लिए अंतर्निहित बिना हेड वाले ब्राउज़र क्षमताएँ प्रदान करती हैं।

### Q4: स्क्रापी में आइटम पाइपलाइनों का क्या उपयोग है?

**A4:** आइटम पाइपलाइन वे घटक हैं जो एक मक्खी द्वारा निकाली गई आइटमों को संसाधित करते हैं। उनका उपयोग डेटा की सफाई, सत्यापन, डुप्लिकेट की जांच और प्रोसेस किए गए आइटमों को डेटाबेस या फ़ाइलों में स्टोर करने जैसे कार्यों के लिए किया जाता है। यह मॉड्यूलर दृष्टिकोण डेटा की गुणवत्ता और संगठन बनाए रखने में मदद करता है।

### Q5: क्या स्क्रापलेस स्क्रापी का विकल्प है?

**A5:** स्क्रापलेस स्क्रापी के लिए एक शक्तिशाली विकल्प और पूरक के रूप में काम करता है। जबकि स्क्रापी डेवलपर्स को कस्टम स्क्रैपर्स बनाने के लिए लचीला ढांचा प्रदान करता है, स्क्रापलेस वेब डेटा निष्कर्षण के लिए पूरी तरह से प्रबंधित, कोड-मुक्त समाधान प्रदान करता है। यह बुनियादी ढाँचे, विरोध-रोधी और शेड्यूलिंग को संभालता है, जिससे यह उन उपयोगकर्ताओं के लिए आदर्श है जो एक हस्तक्षेप-मुक्त दृष्टिकोण पसंद करते हैं या जिन्हें विकास ओवरहेड के बिना तेजी से स्केल करने की आवश्यकता होती है।

## संदर्भ

[1] स्क्रापी आधिकारिक दस्तावेज़: <a href="https://docs.scrapy.org/" rel="nofollow">स्क्रापी डॉक्स</a>
[2] स्क्रापी ट्यूटोरियल: <a href="https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/tutorial.html" rel="nofollow">स्क्रापी ट्यूटोरियल</a>
[3] स्क्रापी क्रॉलब्राउज़र: <a href="https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spiders.html#crawlspider" rel="nofollow">क्रॉलब्राउज़र</a>
[4] स्क्रापी आइटम पाइपलाइन्स: <a href="https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html" rel="nofollow">आइटम पाइपलाइन्स</a>
[5] वेब स्क्रैपिंग सर्वोत्तम प्रथाएँ (ज़ेनरोस): <a href="https://www.zenrows.com/blog/web-scraping-best-practices" rel="nofollow">ज़ेनरोस सर्वोत्तम प्रथाएँ</a>
[6] स्क्रापी ऑटोथ्रॉटल: <a href="https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/autothrottle.html" rel="nofollow">ऑटोथ्रॉटल</a>