Scrapy_LinkExtractor

Scrapy中的LinkExtractor专门用于提取网页链接,尤其适合处理复杂提取规则。它提供了多种构造器参数,如allow、deny用于正则过滤,allow_domains、deny_domains用于限制域名,restrict_xpaths、restrict_css用于定位提取区域,tag和attrs指定标签和属性,process_value允许自定义链接处理函数。通过这些参数,可以精细化地控制链接提取过程。

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使用LinkExtractor提取链接

提取页面链接有Selector和LinkExtractor两种方法

因为链接也是页面中的数据,所以可以使用与提取数据相同的方法进行提取,在提取少量(几个)链接或提取规则比较简单时,使用selector就足够了

Scrapy提供了一个专门用于提取链接的类LinkExtractor,在提取大量链接或提取规则比较复杂时,使用LinkExtractor更加方便

描述LinkExtractor提取规则

导入LinkExtractor,位于scrapy.linkextractors模块
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

创建一个LinkExtractor对象,使用一个或多个构造器参数描述提取规则,下面详见
le = LinkExtractor(构造器参数)

调用LinkExtractor对象的extract_links方法传入一个Response对象,该方法依据创建对象时所描述的提取规则,
在Response对象所包含的页面中提取链接,最终返回一个列表,其中的每一个元素都是一个Link对象,即提取到的一个链接
links = le.extract_links(respons)

用links[index]获取Link对象,Link对象的url属性便是链接页面的绝对url地址(无须再调用response.urljoin方法)
url = link[index].url

LinkExtractor构造器参数描述

为了讲解举例,首先制造一个实验环境,创建两个包含多个链接的HTML页面

<!--example1.html-->
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
	<title>LinkExtractor</title>
</head>
<body>
	<div id="top">
		<p>下面是一些站内链接</p>
		<a class="internal" href="/intro/install.html">Installation guide</a>
		<a class="internal" href="/intro/tutorial.html">Tutorial</a>
		<a class="internal" href="../examples.html">Examples</a>
<think>嗯,用户遇到了Scrapy Redis的重复请求被过滤的问题,需要解决。首先,我需要回忆一下Scrapy Redis的工作原理。根据引用[1],RFPDupeFilter是基于Redis的请求去重过滤器,负责生成指纹和判断重复。引用[2]提到调度器使用Dupefilter来过滤重复请求,而引用[4]指出问题可能出在链接提取或请求生成时出现了重复。 可能的原因有几个:一是爬虫生成的请求本身就有重复的URL;二是RFPDupeFilter的设置问题,比如过期时间不够;三是Redis中的指纹未被正确清理。用户需要检查LinkExtractor和Rule的设置,确保没有生成重复的链接。同时,可能需要调整DUPEFILTER_CLASS或者DUPEFILTER_DEBUG的设置,或者在生成请求时添加dont_filter=True来跳过去重检查。另外,清理Redis中的dupefilter数据也是一个办法,但需要谨慎操作。可能还需要考虑使用布隆过滤器来优化内存使用,特别是当数据量大的时候。需要一步步引导用户排查这些可能性,并提供具体的配置和代码示例。</think>### Scrapy Redis去重过滤器重复请求解决方案 Scrapy Redis出现`Filtered duplicate request`提示时,说明系统检测到重复请求并进行了过滤。以下是分步解决方案: #### 1. 确认问题根源 - **检查爬虫逻辑**:确认是否在`LinkExtractor`或`Rule`中生成重复URL,或在`yield scrapy.Request()`时重复生成相同请求[^4] - **查看Redis数据**:通过`redis-cli`检查`dupefilter`键(默认`scrapy:dupefilter`)中的指纹数量 ```bash redis-cli ZCARD scrapy:dupefilter ``` #### 2. 核心配置调整 在`settings.py`中添加以下配置: ```python # 延长指纹过期时间(默认1周) DUPEFILTER_DEBUG = True SCHEDULER_DUPEFILTER_EXPIRE_SECONDS = 604800 # 7天 # 关闭默认去重过滤器 DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy.dupefilters.BaseDupeFilter' # 临时关闭 # 使用优化后的去重类(需自定义) # DUPEFILTER_CLASS = 'your_project.custom_dupefilter.RedisDupeFilter' ``` #### 3. 请求生成优化 在爬虫文件中强制覆盖默认去重逻辑: ```python yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_item, meta={'dont_filter': True}) # 跳过去重检查 ``` #### 4. Redis数据维护 清理历史指纹(生产环境慎用): ```python # 在爬虫启动时自动清理 def start_requests(self): self.server.delete("scrapy:dupefilter") return super().start_requests() ``` #### 5. 高级优化方案 使用布隆过滤器替代默认去重(需安装`redisbloom`): ```python # settings.py DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis_bloomfilter.dupefilter.RFPDupeFilter' BLOOMFILTER_HASH_NUMBER = 6 BLOOMFILTER_BIT = 30 # 占用内存约1GB ``` #### 6. 分布式环境注意事项 - 确保所有节点使用相同的`REDIS_URL`配置 - 检查网络延迟是否导致重复请求生成 - 监控Redis内存使用情况,避免OOM错误
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