Scrapy
3 minuty czytania
Scrapy to framework open source napisany w języku Python, służący do przetwarzania danych z witryn internetowych. Jest to narzędzie przeznaczone dla web scraping, czyli automatyzowanego pobierania danych z witryn internetowych.
Często programując korzystamy z dostępnych API, które dostarczają nam potrzebne dane do naszej aplikacji. Przykładowo budując aplikację, która będzie nam ukazywać aktualną pogodę, musimy skądś te dane wziąć i najczęściej korzystamy z dostępnych API na rynku, ale co w przypadku kiedy nie znajdziemy interesującego nas API. Właśnie w takim przypadku warto rozważyć, scrapowanie stron. W tym artykule przedstawię właśnie narzędzie, które pomoże nam w scrapowaniu stron.

Czym jest scrapowanie stron?
Scrapowanie stron jest to nic innego niż wyciąganie jakiejś zawartości strony i zapisywanie tych danych w celu np. wykorzystania ich w swojej aplikacji. Scrapowanie stron wykorzystują takie serwisy jak np. ceneo, google, czy też portale zbierające oferty pracy z innych portali. Pamiętajmy, że to co robimy później z takimi danymi może być czasami nielegalne.
Co to jest Scrapy?
Scrapy jest frameworkiem do języka Python i jest on najpopularniejszym i najbardziej rozbudowanym narzędziem do scrapowania stron internetowych. Scrapy dostarcza wszystkie niezbędne narzędzia potrzebne do efektywnego wydobywania danych ze stron, przetwarzania ich i przechowywania w preferowanej strukturze i formacie. Scrapy jest łatwy do użycia, posiada obsługę żądań asynchronicznych, a ponadto automatycznie dostosowuje prędkość indeksowania za pomocą mechanizmu “Auto-throttling”.
Scrapy Spider
Najważniejszą częścią w Scrapy są klasy Spider. Scrapy używa ich do zbierania informacji ze strony internetowej. Definiują one w jaki sposób nasz Spider ma wydobywać dane ze strony.
Przykładowa klasa Spidera, która wydobywa cytaty ze strony.
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = 'quotes'
start_urls = [
'https://quotes.toscrape.com/tag/humor/',
]
def parse(self, response):
for quote in response.css('div.quote'):
yield {
'author': quote.xpath('span/small/text()').get(),
'text': quote.css('span.text::text').get(),
}
next_page = response.css('li.next a::attr("href")').get()
if next_page is not None:
yield response.follow(next_page, self.parse)
Taki kod zapisujemy do pliku “quotes_spider.py” i odpalamy naszego bota do scrapowania komendą:
scrapy runspider quotes_spider.py -o quotes.jl
Kiedy nasz bot skończy swoją pracę powinniśmy otrzymać plik “quotes.jl”, który będzie zawierać listę cytatów zapisanych w formacie json.
{"author": "Jane Austen", "text": "\u201cThe person, be it gentleman or lady, who has not pleasure in a good novel, must be intolerably stupid.\u201d"}
{"author": "Steve Martin", "text": "\u201cA day without sunshine is like, you know, night.\u201d"}
{"author": "Garrison Keillor", "text": "\u201cAnyone who thinks sitting in church can make you a Christian must also think that sitting in a garage can make you a car.\u201d"}
...
Parse – jak przetwarzać dane?
Scrapy oferuje elastyczne metody przetwarzania danych pobranych z witryn internetowych. Kluczowym elementem tego procesu jest metoda parse, która analizuje odpowiedź zwróconą przez serwer i pozwala na wydobycie interesujących informacji. Scrapy automatycznie obsługuje żądania HTTP i przekazuje odpowiedź do tej metody, gdzie można ją przetwarzać według własnych potrzeb. Metoda parse pozwala na nawigowanie po strukturze strony oraz wybieranie konkretnych elementów za pomocą narzędzi takich jak XPath czy CSS Selectors. Możliwe jest także generowanie kolejnych żądań do innych podstron oraz przechowywanie danych w formatach takich jak JSON czy CSV. Dzięki temu Scrapy jest potężnym narzędziem do scrapowania i automatycznej ekstrakcji informacji z dużych zbiorów danych.
Zarządzanie sesjami i cookies
Podczas scrapowania stron internetowych często konieczne jest zarządzanie sesjami i plikami cookies, które pozwalają na utrzymanie stanu użytkownika. Wiele stron wymaga autoryzacji lub śledzi aktywność użytkownika za pomocą plików cookie, dlatego prawidłowa ich obsługa w Scrapy jest kluczowa.
Scrapy automatycznie przechowuje i przesyła pliki cookie dla każdej domeny, co ułatwia scrapowanie stron, które wymagają zalogowania lub utrzymania sesji. Możliwe jest także ręczne zarządzanie plikami cookie poprzez modyfikowanie nagłówków żądań, co daje większą kontrolę nad interakcją ze stroną. W bardziej zaawansowanych przypadkach można korzystać z pośredników (middleware), aby dostosować zachowanie frameworka do specyficznych wymagań serwera docelowego.
Scrapy i XPath – wydobywanie danych ze stron
XPath to jedno z najpotężniejszych narzędzi do nawigacji po strukturze stron HTML i XML. W Scrapy można go wykorzystać do precyzyjnego wydobywania danych, takich jak teksty, linki, obrazy czy atrybuty elementów. XPath pozwala na poruszanie się po drzewie DOM strony internetowej i selektywne wybieranie tylko tych fragmentów kodu, które są istotne dla analizy.
Dzięki XPath możliwe jest filtrowanie elementów na podstawie ich atrybutów, pozycji w strukturze dokumentu lub zawartości tekstowej. To szczególnie przydatne przy pracy ze stronami o skomplikowanej budowie, gdzie tradycyjne selektory CSS mogą nie być wystarczająco precyzyjne. W połączeniu z Scrapy, XPath pozwala na efektywne pobieranie danych z dynamicznych i statycznych stron internetowych, co czyni go niezwykle przydatnym narzędziem w procesie web scrapingu.
Nasza oferta
Web development
Dowiedz się więcejMobile development
Dowiedz się więcejE-commerce
Dowiedz się więcejProjektowanie UX/UI
Dowiedz się więcejOutsourcing
Dowiedz się więcejPowiązane artykuły
Web scraping - co to jest i jak działa?
23 maj 2023
Web scraping to technika pozyskiwania danych z stron internetowych. Polega na przeszukiwaniu kodu HTML i wyodrębnieniu żądanych informacji. Najczęściej stosuje się ją w celach badawczych lub biznesowych. Istnieją specjalne narzędzia ułatwiające tę pracę, ale proces może być też wykonany ręcznie.

Technologia w aparthotelach - jakie systemy wspierają zarządzanie?
3 mar 2026
Aparthotele łączą standard hotelu z elastycznością najmu, dlatego ich codzienne zarządzanie wygląda inaczej niż w tradycyjnych obiektach. Goście oczekują szybkiej, bezobsługowej obsługi - od rezerwacji i płatności po self check-in i dostęp do apartamentu - a operatorzy muszą jednocześnie kontrolować sprzątanie, serwis i dostępność w wielu kanałach sprzedaży. Bez dobrze dobranych systemów rośnie liczba ręcznych działań, błędów i kosztów, co szczególnie boli przy skalowaniu.
Zastosowania AI w zarządzaniu nieruchomościami
2 mar 2026
Zarządzanie nieruchomościami coraz częściej przypomina pracę na wielu kanałach naraz: telefony, maile, zgłoszenia usterek, rozliczenia i oczekiwania najemców, którzy chcą odpowiedzi „na już”. W tym chaosie sztuczna inteligencja staje się praktycznym narzędziem, które automatyzuje powtarzalne czynności, porządkuje dane i podpowiada decyzje. AI pomaga zarówno w codziennej obsłudze najemców, jak i w utrzymaniu technicznym budynków, kontroli kosztów czy analizie opłacalności inwestycji.
Real Estate Investment Software - jak technologia zmienia inwestowanie w nieruchomości
1 mar 2026
Inwestowanie w nieruchomości jeszcze niedawno opierało się głównie na Excelu, telefonach do pośredników i intuicji podpartej doświadczeniem. Dziś coraz większą przewagę daje technologia: platformy, które zbierają dane rynkowe, automatyzują kalkulacje i porządkują proces od analizy oferty po zarządzanie portfelem. Real Estate Investment Software pozwala szybciej porównywać inwestycje, ograniczać ryzyko błędów i podejmować decyzje na podstawie aktualnych informacji, a nie „średnich z ogłoszeń”.
Whisk od Google: co to jest i do czego służy?
28 lut 2026
Whisk od Google to narzędzie, które pozwala tworzyć grafiki z pomocą AI w bardziej intuicyjny sposób niż klasyczne „pisanie promptów”. Zamiast opisywać wszystko słowami, możesz posłużyć się obrazami jako wskazówkami i szybko mieszać temat, styl oraz klimat pracy. To świetna opcja, gdy chcesz błyskawicznie wygenerować kilka kierunków wizualnych do wpisu, posta, kampanii albo projektu kreatywnego.
Revenue Management w nieruchomościach: od hoteli do najmu długoterminowego
27 lut 2026
W świecie najmu, gdzie popyt potrafi zmieniać się z miesiąca na miesiąc, a konkurencja reaguje szybciej niż kiedykolwiek, decyzje cenowe nie mogą być oparte wyłącznie na intuicji. Coraz więcej firm wdraża RMS, ale przy większej skali i złożonych procesach gotowe narzędzia zaczynają ograniczać: brakuje integracji, elastycznych reguł i pełnego wykorzystania danych. Właśnie dlatego rośnie zainteresowanie dedykowanymi rozwiązaniami revenue management, budowanymi pod konkretny portfel i strategię.
Jak Property Analytics pomaga ocenić ryzyko i rentowność inwestycji?
26 lut 2026
Rynek nieruchomości potrafi wyglądać stabilnie - aż do momentu, gdy jedno niedoszacowanie kosztów, miesiąc pustostanu albo wzrost stóp procentowych zjada całą zakładaną marżę. Dlatego coraz więcej inwestorów zamiast działać „na oko” sięga po Property Analytics, czyli podejście oparte na danych, scenariuszach i mierzalnych wskaźnikach. Dzięki niemu da się nie tylko lepiej przewidzieć przychody i koszty, ale też sprawdzić, jak inwestycja zachowa się w gorszych warunkach rynkowych.
Zobacz wszystkie artykuły