Как разделить строку с shell-командой на отдельные аргументы в виде списка?
Если сделать просто сплит по пробелу то получим то что надо, кроме случаев со вставками текста с пробелами. Например так:
>>> '-arg "I Am Groot"'.split(' ')
['-arg', '"I', 'Am', 'Groot"']
Чтобы учитывать текст в кавычках как единый аргумент можно воспользоваться функцией shlex.split()
Кто читает мой канал давно, уже в курсе.
А что делать, если нужно обратное действие? Объединить аргументы из списка в строку и при этом добавить кавычки в аргумент с пробелами.
Конечно, если вы используете subprocess то он сам всё разрулит. Но если вам нужна именно команда одной строкой, то можно воспользоваться готовой функцией в том же subprocess.
>>> from subprocess import list2cmdline
>>> list2cmdline(['-arg', 'I Am Groot'])
'-arg "I Am Groot"'
Он также позаботится об экранировании уже имеющихся кавычек
>>> list2cmdline(['-arg', 'I Am "Groot"'])
'-arg "I Am \"Groot\""'
А вот так он может "схлопнуть" в команду JSON
>>> list2cmdline(['--json', json.dumps({'key': 'value'})])
'--json "{\"key\": \"value\"}"'
_______________
Возможно кто-то спросит, а зачем соединять аргументы в строку если subprocess сам это сделает а os.system не наш путь?
Мне как-то потребовалось отправлять команду на удалённое выполнение и в API поддерживалось указание команды только строкой. Так что всякое бывает)
#libs#basic
https://medium.com/towards-data-science/using-scrapy-to-build-your-own-dataset-64ea2d7d4673
In short, #Scrapy is a framework built to build web scrapers more easily and relieve the pain of maintaining them. Basically, it allows you to focus on the data extraction using #CSS selectors and choosing XPath expressions and less on the intricate internals of how spiders are supposed to work.
#scrapy
Scrapy is a fast high-level #web crawling and web scraping framework, used to crawl websites and extract structured data from their pages. It can be used for a wide range of purposes, from #data_mining to #monitoring and #automated_testing.
https://github.com/scrapy/scrapy
#python#crawler#feapder#feaplat#python#scrapy#spider
Feapder is a simple, powerful Python web scraping framework (Python 3.6+) with four spider types for different needs, plus breakpoint resuming, monitoring alerts, browser rendering, and massive data deduplication. Install easily via pip (basic, render, or full versions), create a spider with one command, and run it to fetch/parse sites like Baidu. A management system handles deployment/scheduling. This saves you time by making scraping fast, reliable, and scalable without building everything from scratch.
https://github.com/Boris-code/feapder
#webScraping#Python#Scrapy
🐍
Scrapy course - Python web scraping for beginners
The Scrapy #Beginners Course will teach you everything you need to learn to start scraping websites at scale using #Python Scrapy.
Topics
- Creating your first #Scrapy spider
- #Crawling through websites & scraping data from each page
- Cleaning data with Items & Item Pipelines
- Saving data to CSV files, #MySQL & #Postgres#databases
- Using fake #user-agents & headers to avoid getting blocked
- Using #proxies to scale up your web scraping without getting banned
- Deploying your #scraper to the cloud & scheduling it to run periodically
🗣️ Joe Kearney.
🔗Link
📢#youtube
⭐️ Resources ⭐️
Course Resources
- Scrapy Docs
- Course Guide
- Course Github
- The Python Scrapy Playbook
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----