记忆碎片之scrapy中使用logging模快

快马平台+Playwright:AI驱动动态新闻抓取实战指南 动态网页数据抓取是爬虫领域的常见挑战,其核心在于处理JavaScript异步加载内容。传统方案如Requests+BeautifulSoup难以应对,而Selenium等工具又存在效率与维护成本问题。Playwright作为现代浏览器自动化框架,以其多浏览器支持、智能等待和高效API脱颖而出,为动态内容抓取提供了稳定可靠的技术基础。结合快马平台的AI驱动能力,用户可通过自然语言描述或可视化操作快速生成Playwright脚本,大幅降低开发门槛。这种组合不仅提升了开发效率,更在舆情监控、新闻聚合等场景中实现了 阅读详情

在 scrapy中使用logging

# settings.py
LOG_LEVEL="WARNING"	# 设置日志显示的等级
LOG_FILE="./a.log"	# 设置日志保存的位置,设置后界面不会显示日志内容
# spider.py
import logging
import logging

"""
logging.basicConfig函数各参数:
    filename: 指定日志文件名
    filemode: 和file函数意义相同,指定日志文件的打开模式,'w'或'a'
    format: 指定输出的格式和内容,format可以输出很多有用信息,如上例所示:
    %(levelno)s: 打印日志级别的数值
    %(levelname)s: 打印日志级别名称
    %(pathname)s: 打印当前执行程序的路径,其实就是sys.argv[0]
    %(filename)s: 打印当前执行程序名
    %(funcName)s: 打印日志的当前函数
    %(lineno)d: 打印日志的当前行号
    %(asctime)s: 打印日志的时间
    %(thread)d: 打印线程ID
    %(threadName)s: 打印线程名称
    %(process)d: 打印进程ID
    %(message)s: 打印日志信息
    datefmt: 指定时间格式,同time.strftime()
    level: 设置日志级别,默认为logging.WARNING
    stream: 指定将日志的输出流,可以指定输出到sys.stderr,sys.stdout或者文件,
            默认输出到sys.stderr,当stream和filename同时指定时,stream被忽略
# """
# logging.basicConfig(level=logging.INFO,
#                     format='%(asctime)s %(thread)d %(threadName)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s',
#                     datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S', filename="logfile_path", filemode='w')
# 如果启用了上面的配置,界面就不会显示内容了
# logger.warning会显示
# 实例化的logger可以在任何.py文件中调用,并显示属于哪个文件的logging,根据__name__显示
logger = logging.getLogger(__name__)	

if __name__ == '__main__':
    # logger.debug('This is debug message')
    logger.info('This is info message')
    # logger.warning('This is warning message')

当xpath时,td是tr里面的最后一个

# 使用last()定位位置
tr.xpath("./td[last()]/text()").extract_first()
# 使用条件定位(可以是标签内的文本)
next_url = response.xpath("//a[text()='下一页']/@href").extract_first()
# 当需要的N个标签都包含class="i"时定位
div_list = response.xpath("//div[contains(@class,'i')]"
for div in div_list:
	pass

程序根据完整url,将获取到的不完整的url补充完整

import urllib

# 		urljoin会根据完整的url,将不完整URL补充完整
#									完整的       刚提前的不完整URL
item["href"] = urllib.parse.urljoin(response.url,href)

对当前获取到的URL解码,切片,取出需要的那一部分

import requests
# unquote()就是解码的函数
item["img_list"] = [requests.utils.unquote(i).split("src=")[-1] for i in item["img_list"]]

保存MongoDB

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如果翻页的时候,遇见JavaScript:;的时候,就查看网页源代码里面的JavaScript数据,里面可能有总页码,当前页码等数据,要仔细查看一下,用正则拿出来使用

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查看cookie的传递

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下载中间件

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模拟登录之发送post请求

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模拟登录之自动登录

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item数据重复,在传值的时候深拷贝一下,数据就不会覆盖了,在for循环里面实例化item

from copy import deepcopy
for i in url_list:
    item={}
# 注意:	meta={"item":deepcopy(item)}

图片

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Codex+Skills:构建AI智能体驱动的自动化科研工作流 如果你是一名科研工作者、学生,或者任何需要与海量文献打交道的人,那么过去几个月里,你很可能被一个词反复刷屏: Codex 。但当你兴冲冲地想去体验时,却发现网上信息零散,安装复杂,更别提如何用它真正提升效率了。你可能会困惑:Codex 到底是什么?它和 Claude Code、Skills 又是什么关系?它真的能帮我从选题、找文献、写综述,一路干到论文润色和降重吗? 这篇文章要解决的,正是这个核心痛点。我们不止步于介绍概念,而是要给你一套 从零到一、即装即用 的完整工作流。我的核心判断是: Codex + 阅读详情

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