Validando dados extraídos com Scrapy

blog@rocha.dev.br (Renne Rocha) — Fri, 08 Mar 2019 00:00:00 +0000

Como você garante a qualidade e a confiabilidade dos dados que você está extraindo em seu crawler?

Se o seu crawler foi desenvolvido com Scrapy, você tem a disposição a extensão Spidermon, que junto com a biblioteca Schematics permite que você inclua validações de dados de maneira simples e altamente customizável.

Definindo modelos de dados, é possível comparar os items retornados com uma estrutura pré-determinada, garantido que todos os campos contém dados no formato esperado.

Nosso exemplo

Para explicar o uso do Spidermon para realizar a validação dos dados, criamos um projeto de exemplo simples, que extrai citações do site http://quotes.toscrape.com/.

Começamos instalando as bibliotecas necessárias:

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$ python3 -m venv .venv
$ source .venv/bin/activate
(.venv) $ pip install scrapy spidermon schematics

Em seguida criamos um novo projeto Scrapy:

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$ scrapy startproject quotes_crawler
$ cd myproject & scrapy genspider quotes quotes.com

Definimos um item que será retornado pelo nosso spider:

# quotes_crawler/spiders/items.py
import scrapy

class QuoteItem(scrapy.Item):
    quote = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    author_url = scrapy.Field()
    tags = scrapy.Field()

E finalmente criamos o nosso spider:

# quotes_crawler/spiders/quotes.py
import scrapy
from myproject.items import QuoteItem

class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = "quotes"
    allowed_domains = ["quotes.toscrape.com"]
    start_urls = ["http://quotes.toscrape.com/"]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css(".quote"):
            item = QuoteItem(
                quote=quote.css(".text::text").get(),
                author=quote.css(".author::text").get(),
                author_url=response.urljoin(
                    quote.css(".author a::attr(href)").get()),
                tags=quote.css(".tag *::text").getall(),
            )
            yield item
        yield scrapy.Request(
            response.urljoin(response.css(
                ".next a::attr(href)").get())
        )

Com isso já é possível executar o nosso crawler e obter os dados desejados:

`1`	`$ scrapy crawl quotes -o quotes.csv`

Definindo nosso modelo de validação

Schematics é uma biblioteca de validação de dados baseada em modelos (muito parecidos com modelos do Django). Esses modelos incluem alguns tipos de dados comuns e validadores, mas também é possível extendê-los e definir regras de validação customizadas.

Baseado no nosso exemplo anterior, vamos criar um modelo para o nosso item contendo algumas regras básicas de validação:

# quotes_crawler/spiders/validators.py
from schematics.models import Model
from schematics.types import URLType, StringType, ListType

class QuoteItem(Model):
    # String de preenchimento obrigatório
    quote = StringType(required=True)

    # String de preenchimento obrigatório
    author = StringType(required=True)

    # Uma string que represente uma URL de preenchimento obrigatório
    author_url = URLType(required=True)

    # Lista de Strings de preenchimento não obrigatório
    tags = ListType(StringType)

Precisamos agora habilitar o Spidermon e configurá-lo para que os campos retornados pelo nosso spider sejam validados contra esse modelo:

# quotes_crawler/settings.py
SPIDERMON_ENABLED = True

EXTENSIONS = {
    "spidermon.contrib.scrapy.extensions.Spidermon": 500,
}

ITEM_PIPELINES = {
    "spidermon.contrib.scrapy.pipelines.ItemValidationPipeline": 800
}

SPIDERMON_VALIDATION_MODELS = (
    "quotes_crawler.validators.QuoteItem",
)

# Inclui um campo '_validation' nos items que contenham erros
# com detalhes do problema encontrado
SPIDERMON_VALIDATION_ADD_ERRORS_TO_ITEMS = True

Conforme os dados forem extraidos, eles serão validados de acordo com as regras definidas no modelo e, caso algum erro seja encontrado, um novo campo _validation será incluído no item com detalhes do erro.

Caso um item receba uma URL inválida no campo author_url por exemplo, o resultado será:

{
    '_validation': defaultdict(
        <class 'list'>, {'author_url': ['Invalid URL']}),
    'author': 'C.S. Lewis',
    'author_url': 'invalid_url',
    'quote': 'Some day you will be old enough to start reading fairy tales '
        'again.',
    'tags': ['age', 'fairytales', 'growing-up']
}

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Nosso exemplo

Definindo nosso modelo de validação