scrapy中关于meta深浅复制传参的问题

scrapy入门之meta——不同解析函数之间数据的传递不对应问题 meta参数传递数据不对应问题 这是个困扰我好几天的大坑,工作中需要爬去新闻网站的新闻数据,总出现item在不同函数之间传递时出现数据不对应的问题,比如url和title对不上之类的,后来知道是由于meta传递的数据是浅层拷贝的原因导致的。 scrapy的meta的作用就是在执行scrapy.Request()函数时把一些回掉函数中需要的数据传进去,meta必须是一个字典,在下一个函数中可以使用r... 阅读详情

scrapy中关于meta深浅复制传参的问题

为什么scrapy用meta深度复制传参后的键值对顺序是错误的,而且还有许多重复的,大佬们可以救救我嘛

-- coding: utf-8 --

import scrapy
import os
import copy
from chanel_spider.items import ChanelSpiderItem

class ChanelSpider(scrapy.Spider):
name = ‘chanel’
allowed_domains = [‘chanel.cn’]
start_urls = [‘https://www.chanel.cn/zh_CN/’]
# start_urls = [‘https://www.chanel.cn/zh_CN/fragrance-beauty/makeup/p/lips/liquid-lipsticks/’
# ‘rouge-allure-ink-fusion-second-skin-intense-matte-liquid-lip-colour-p165802.html#skuid-0165818’]

# 得到产品类型名、URL
def parse(self, response):
    type_url = response.xpath("//ul[@class='cc-nav-list valign-middle-box']/li[8]/h2/a/@href").extract()[0]
    yield response.follow(url=type_url, callback=self.parse_type)

# 得到产品分类以及产品系列的URL
def parse_type(self, response):
    for sel in response.xpath("//div[@class='bloccategory section']/div"):
        item = ChanelSpiderItem()
        item['category'] = sel.xpath("div[1]/a/text()").extract()  # 产品分类名
        series_names = sel.xpath("div[2]/ul/li/a/text()").extract()
        for i in range(0, len(series_names)):
            item['series_name'] = series_names[i]  # 产品系列名
            series_url = sel.xpath("div[2]/ul/li/a/@href").extract()[i]  # 产品系列的url
            print(item)
            print(series_url)
            yield response.follow(url=series_url, meta={"item": copy.deepcopy(item)}, callback=self.parse_series)

def parse_series(self, response):
    item = response.meta['item']
    print(response.url)
    for sel in response.xpath("//div[@class='quickbuyButton button']/div/div"):
        item['springboard'] = sel.xpath("button/@data-href").extract()[0]
        yield item
【Rcode】生存分析: KM & COX回归& 随机森林& nomogram 本文使用了R——survival包下的lung数据进行方法测试: 1)KM 2) Cox回归:多因素 3)随机森林因子(根据cox回归结果) 4)nomogram ( 根据cox回归结果,建立了中位生存时间,1年5年生存率的概率计算) -------------------????????‍♀️本文只有干货,非常干!????----------------------------- 一、数据加载 #生存分析 library("survival") library("survminer") data(" 阅读详情

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