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scrapy在python爬蟲中使用時需要注意哪些問題-創新互聯

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1.如果需要大批量分布式爬取,建議采用Redis數據庫存儲,可安裝scrapy-redis,使用redis數據庫來替換scrapy原本使用的隊列結構(deque),并配合其它數據庫存儲,例如MySQL或者MongoDB,爬取效率將會極大提高。并且其自帶的dupefilter.py負責執行requst的去重,使用redis的set數據結構,通過settings文件正確設置后,即便停止scrapy爬蟲,當下次重新開始后也能自動去重。原因就是在redis已經存儲了request的信息。


2.當涉及到代理IP,Headers頭中間請求信息處理的時候,可以通過中間件Middleware來實現。Spider中間件是介入到Scrapy的spider處理機制的鉤子框架,可以添加代碼來處理發送給 Spiders的response及spider產生的item和request。

3.合理設置settings文件,需要熟練掌握settings的各種設置。

4.可以重新定義def start_requests(self)函數來加載cookie信息,form信息的提交用scrapy.FormRequest以及scrapy.FormRequest.from_response這兩個函數,scrapy.FormRequest.from_response能實現自動提交form數據。

5.采用Scrapy+phantomJS。 downloadMiddleware 對從 scheduler 送來的 Request 對象在請求之前進行預處理,可以實現添加 headers, user_agent,還有 cookie 等功能 。但也可以通過中間件直接返回 HtmlResponse 對象,略過請求的模塊,直接扔給 response 的回調函數處理。

class CustomMetaMiddleware(object):
  def process_request(self,request,spider):
    dcap = dict(DesiredCapabilities.PHANTOMJS)   
    dcap["phantomjs.page.settings.loadImages"] = False 
    dcap["phantomjs.page.settings.resourceTimeout"] = 10
    driver = webdriver.PhantomJS("D:xx\xx",desired_capabilities=dcap)
    driver.get(request.url)
    body = driver.page_source.encode('utf8')
    url = driver.current_url
    driver.quit()
    return HtmlResponse(request.url,body=body)

本文名稱:scrapy在python爬蟲中使用時需要注意哪些問題-創新互聯
當前路徑:http://vcdvsql.cn/article36/ddhopg.html

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