Scrapy问题

最新推荐文章于 2025-03-21 14:20:16 发布
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1. rules规则

start_urls = ['　']
rules = [Rule(SgmlLinkExtractor(allow=[r'　']), callback='　', follow=True)]

　其中callback一般不使用parse，因为parse是默认的，如果用parse的话，会导致重写．

　rules规则是指在start_urls下所有的链接中符合allow规则的，进行搜索

2. 递归调用网址

newsurl = '　'+b.xpath('.//a/@href').extract()[0].encode('utf-8') 
yield Request (url=newsurl, callback=self.parse_item)

　其中需要注意要将list编码成url字符串，然后进行拼接，然后通过引入进行操作．

from scrapy.http import Request

 
3. 编码问题 

 

　当Item在Spider中被收集之后，它将会被传递到Item Pipeline，一些组件会按照一定的顺序执行对Item的处理。
 

　pipelines应用：
 

　　　清理HTML数据
 　　　验证爬取的数据(检查item包含某些字段)
 　　　查重(并丢弃)
 　　　将爬取结果保存到数据库中
 

   通过使用pipelines进行操作，参考网址：
 

http://git.oschina.net/ldshuang/imax-spider/commit/1d05d7bafdf7758f7b422cc1133abf493bf55086#diff-1
 
 

http://www.addbook.cn/blog/scrapy%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%BC%96%E7%A0%81%E9%97%AE%E9%A2%98
 
 

 

 


                

        

    


  



    



                



	

		

			

				
					
爬虫：scrapy面试题大全（60个scrapy经典面试题和详解）

				
			

			

				

					数据知道的博客
				

				

					03-23
					
					9932
					
				

			

		

		

			
				
Scrapy是一个用于Python的开源网络爬虫框架，用于快速、高效地抓取网站数据并提取结构化信息。它提供了强大的工具和组件，如请求调度、数据管道、中间件等，可以让开发者专注于数据提取和处理的逻辑。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Python Scrapy爬虫面试题及参考答案

				
			

			

				

					大模型大数据攻城狮的专栏
				

				

					03-01
					
					1758
					
				

			

		

		

			
				
定义一个Item类来存储提取的数据。在 Scrapy 中，自定义 Downloader Middleware 实现代理 IP 动态切换，可增强爬虫的稳定性和隐蔽性。以下是具体步骤。首先要准备代理 IP 池。可以从代理 IP 提供商处获取代理 IP，或者使用开源的代理 IP 爬虫项目抓取免费代理 IP。将这些代理 IP 存储在一个列表或数据库中，形成代理 IP 池。接着创建自定义的 Downloader Middleware 类。在 Scrapy 项目中创建一个新的 Python 文件，例如。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
又双叒叕Scrapy爬虫相关的面试题及详细解答

				
			

			

				

					HappyAcmen
				

				

					03-21
					
					1898
					
				

			

		

		

			
				
Scrapy是Python开发的一个快速、高层次的网络爬虫框架，专注于高效抓取网页并提取结构化数据。其核心设计基于异步处理机制，适合大规模数据采集任务。

			
		

	





	

		

			

				
					
scrapy常见问题

				
			

			

				

					王轩的博客
				

				

					03-05
					
					528
					
				

			

		

		

			
				
文章目录scrapy常见问题dont_filter:默认为False，会过滤请求的url地址，即请求过的url地址不会继续被请求scrapy如何使用多个items模型类

scrapy常见问题
dont_filter:默认为False，会过滤请求的url地址，即请求过的url地址不会继续被请求
scrapy.Request(url[,callback,method="GET",headers,body,cookies,meta,dont_filter=False])

dont_filter:默认为Fals

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
使用Scrapy遇到的问题

				
			

			

				

					梦想是很难很难的，所以先勇敢一点
				

				

					02-18
					
					3259
					
				

			

		

		

			
				
twisted.internet.error.TimeoutError	请求超时
在使用 scapy 进行大批量爬取的时候，少数请求链接会出现请求超时，当出现请求超时时，爬虫会自动重试三次。
可以 通过 设置 RETRY_ENABLED = False 来关闭重试机制
若超过 180s 且三次后且还是没有得到数据，就会出现 twisted.internet.error.TimeoutError 错误。
超时时间可以通过DOWNLOAD_TIMEOUT设置

解决办法

降低同时请求的数量

CONCURRE

			
		

	





	

		

			

				
					
【Python爬虫必备—＞Scrapy框架快速入门篇——上】

					
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					孤寒者的博客
				

				

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					64万+
					
				

			

		

		

			
				
【Python爬虫必备—＞Scrapy框架快速入门篇——上】

			
		

	





	

		

			

				
					
scrapy-scrapy

				
			

			

				

					12-20
				

			

		

		

			
				
Scrapy是一个开源的、高层次的网页爬取和网络抓取框架，用于在Python编程语言中爬取网站并从页面中提取结构化的数据。它被广泛应用于数据挖掘、信息处理和自动化测试等领域。Scrapy使用Twisted异步网络框架来处理...

			
		

	





	

		

			

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scrapy知网专利爬虫

				
			

			

				

					04-05
				

			

		

		

			
				
使用Scrapy框架开发爬取中国知网专利信息的爬虫,可以提供以下500字的说明:  Scrapy是一个功能强大、高效的Python网络爬虫框架,非常适合用于爬取中国知网这样的专业学术资源网站。利用Scrapy可以快速开发一个高质量的...

			
		

	





	

		

			

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Python爬虫框架Scrapy教程《PDF文档》

				
			

			

				

					10-02
				

			

		

		

			
				
Python爬虫框架Scrapy教程《PDF文档》 Scrapy，Python开发的一个快速,高层次的web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。任何人都可以根据...

			
		

	





	

		

			

          精选资源
				
					
django+scrapy结合

				
			

			

				

					06-23
				

			

		

		

			
				
本篇文章将详细探讨如何将两个强大的Python库——Django和Scrapy结合，以实现通过Django的Web界面控制Scrapy爬虫的运行，并将爬取的数据存入数据库。  首先，让我们了解这两个框架的基本概念。Django是一个高级的Web...

			
		

	





	

		

			

				
					
Scrapy框架使用过程中可能出现的问题（更新ing）

				
			

			

				

					穹顶之下
				

				

					01-16
					
					1154
					
				

			

		

		

			
				
在cmd中输入Scrapy crawl mySpider，出现错误提示： 
Scrapy 1.3.0 - no active project 
Unknown command: crawl 
Use “scrapy” to see available commands 
根据scrapy官方文档中的解释，crawl会去搜索cmd目录下的scrapy.cfg，当前crawl的目录中没有scrapy.

			
		

	





	

		

			

				
					
scrapy常见问题与解决方案

				
			

			

				

					黄油猫
				

				

					02-26
					
					1522
					
				

			

		

		

			
				
1.输出不正确、改代码结果不变？其实是因为反复使用命令scrapy crawl spider -o 1.json时候，增加的输出数据不会覆盖，而是继续往后面添加。2.request不执行Request(url,meta={'item':item},callback=self.parse2, dont_filter=True)dont_filter=True让allowed_domains失效了。但...

			
		

	





	

		

			

				
					
Scrapy工作流程[面试题系列]

				
			

			

				

					weixin_48167124的博客
				

				

					07-28
					
					697
					
				

			

		

		

			
				
[面试题]scrapy工作流程

			
		

	





	

		

			

				
					
解决初次使用Scrapy的问题

				
			

			

				

					
				

				

					04-30
					
					340
					
				

			

		

		

			
				
1、安装Scrapy

使用命令


pip install scrapy

安装。安装过程中出现以下错误：



解决办法：

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted下载对应的twisted版本。cp后面表示的是python版本，amd64代表64位



使用命令


pip installC:\Users\Administra...

			
		

	





	

		

			

				
					
scrapy面试相关问题

				
			

			

				

					weixin_45387317的博客
				

				

					09-29
					
					4712
					
				

			

		

		

			
				
1. scrapy的基本结构？
调度器（请求队列）， 下载器（下载网页），spider（解析提取数据），pipeline（验证和持久化，一般用于存储数据库），引擎（核心）
==>resquests  分析接口，构造请求 =》 发送请求 =》数据清洗解析提取=>入库存储

2.scrapy的中间件？
下载中间件：
爬虫中间件：	


...

			
		

	





	

		

			

				
					
scrapy面试个人总结问题

				
			

			

				

					阿泽的个人博客
				

				

					05-20
					
					1426
					
				

			

		

		

			
				
简单爬虫：
使用Python内置的urlib 库 获取网页的Html信息
用的方法的 request
使用Request可以添加请求头参数，模拟浏览器发送请求

scrapy爬虫：
爬虫原理
1）Scrapy Engine引擎
    负责控制数据流在系统组件的流动，当特定动作发生时触发事件
  2）Scheduler调度器
    从引擎中接收request并且将他们入队
  3）Downloader下载器
    负责获取页面数据并且提供给引擎，之后提供给spider...

			
		

	





	

		

			

				
					
python爬虫从0到1-Scrapy框架的介绍

				
			

			

				

					苏凉.py的博客
				

				

					03-16
					
					1032
					
				

			

		

		

			
				
Scrapy框架！

			
		

	





	

		

			

				
					
阿里程序员面试难度Python爬虫：用Scrapy框架爬取漫画，面试总结+解答分享

				
			

			

				

					2401_83621784的博客
				

				

					04-06
					
					906
					
				

			

		

		

			
				
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

			
		

	





	

		

			

				
					
python -- scrapy  问题小结

				
			

			

				

					sych888的专栏
				

				

					07-11
					
					436
					
				

			

		

		

			
				
1、 scrapy运行项目error：unknown command crawl
在32位WINDOW7下运行项目，抛出unknown command crawl，发现是环境变量和执行路径问题
首先在PATH中加入D:\Python27\Scripts 环境变量，这样才能保证在项目目录下执行scrapy命令能找到


执行时，把路径切换到项目目录下


2、1ImportError

			
		

	





	

		

			

				
					
scrapy面试常见问题

					
最新发布

				
			

			

				

					07-18
				

			

		

		

			
				
<think>首先，用户要求准备Scrapy相关的面试问题及答案。用户说：“我想准备Scrapy相关的面试问题及答案 请问Scrapy框架常见面试问题及解答”。所以，我需要基于提供的引用内容，生成Scrapy框架的常见面试问题和解答。

系统级指令包括：

1. 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。但在这个上下文中，Scrapy是Python框架，没有数学表达式，所以可能不需要。

2. 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。同样，可能不适用。

3. LaTeX语法正确。确保数学表达式正确，但这里可能没有。

4. 使用中文回答。整个回答必须用中文。

5. 生成相关问题。在回答末尾生成相关问题，就像示例中那样。

6. 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。参考提供的引用内容，我需要引用它们。

提供的引用：

- 引用[1]: 关于Scrapy的面试题，提到了EXTENSIONS、DOWNLOAD_TIMEOUT等。

- 引用[2]: 描述了Scrapy的特点，如并发请求、数据管道等。

- 引用[3]: 似乎是关于面试的一般性内容，但提到Scrapy框架和加入圈子，不太相关。

用户说：“上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求”，所以我应该基于这些引用，但专注于Scrapy的面试问题和解答。

回答结构：

- 结构清晰，帮助用户逐步解决问题。

- 保证回答真实可靠。

从引用中提取关键点：

- 引用[1]: 提到EXTENSIONS、DOWNLOAD_TIMEOUT。

- 引用[2]: 提到Scrapy的特点：并发请求、数据管道、分布式爬取、中间件机制。

所以，常见的Scrapy面试问题可能包括：

1. 什么是Scrapy框架？

2. Scrapy的主要组件是什么？

3. 解释Scrapy的架构。

4. 什么是Spider、Item、Pipeline、Middleware？

5. 如何设置DOWNLOAD_TIMEOUT？

6. 什么是EXTENSIONS？

7. Scrapy的并发控制？

8. 如何处理数据存储？

9. Scrapy的优化方法？

10. 应用场景？

我需要生成问题和解答。

结构回答：

1. 先介绍Scrapy框架。

2. 列出常见面试问题并解答。

3. 在末尾生成相关问题。

在解答中，引用提供的引用内容。例如，提到EXTENSIONS时，引用[^1]。

用中文回答。

大纲：

- 引言：简要介绍Scrapy。

- 常见面试问题及答案：

  - 问题1: 什么是Scrapy框架？解答基于引用[2]。

  - 问题2: Scrapy的主要组件是什么？解答。

  - 问题3: 什么是EXTENSIONS？解答基于引用[1]。

  - 问题4: 什么是DOWNLOAD_TIMEOUT？解答基于引用[1]。

  - 问题5: Scrapy的并发机制？基于引用[2]。

  - 问题6: 数据管道的作用？基于引用[2]。

  - 其他常见问题。

- 结尾：生成相关问题。

确保回答真实可靠，基于标准知识。

生成相关问题：在末尾，像示例那样，列出几个相关问题。</think>### Scrapy框架常见面试问题及解答

Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，专为高效抓取网站数据和提取结构化信息而设计。它支持分布式爬取、并发请求处理，并提供了丰富的扩展机制，如中间件和管道，使其成为大规模数据采集任务的理想选择[^2]。下面，我将基于常见面试需求，逐步介绍Scrapy的核心概念和常见问题解答。解答内容参考了相关文献，确保真实可靠。

#### 1. 什么是Scrapy框架？它的主要特点是什么？
Scrapy是一个开源的Web爬虫框架，用于自动化抓取网站内容并解析数据。它采用异步处理机制，支持高并发请求，能高效处理大规模爬虫任务。主要特点包括：
- **并发请求**：通过内置的异步引擎，Scrapy可以同时发起多个请求，显著提升爬取速度。
- **数据管道（Pipeline）**：用于清洗、验证和存储抓取的数据，支持自定义处理逻辑。
- **中间件机制**：允许开发者扩展框架功能，例如修改请求头、处理代理或添加自定义下载器。
- **分布式支持**：可以集成分布式队列（如Redis），实现多机协作爬取。
- **自动链接处理**：内置的链接提取器能自动跟踪和抓取新链接，简化爬虫开发[^2]。

Scrapy的这些特点使其在电商数据抓取、新闻聚合、SEO分析等场景中广泛应用[^2]。

#### 2. Scrapy的主要组件有哪些？请简要解释。
Scrapy架构包含多个核心组件，协同工作完成爬取任务：
- **Spider**：定义爬虫逻辑，包括如何发起请求、解析响应。例如，`scrapy.Spider`类用于编写自定义爬虫。
- **Item**：表示抓取的数据结构，类似字典，用于定义字段（如标题、URL）。
- **Pipeline**：数据处理管道，负责清洗、验证和存储Items。例如，可以将数据保存到数据库或导出为JSON。
- **Middleware**：中间件，分为下载器中间件和Spider中间件，用于拦截和修改请求/响应。例如，添加User-Agent或处理重定向。
- **Engine**：控制整个爬取流程，调度请求和响应。
- **Scheduler**：管理请求队列，决定请求的执行顺序。
- **Downloader**：执行HTTP请求，获取网页内容。

这些组件通过Scrapy引擎协调，形成一个高效的数据流管道[^2]。

#### 3. 什么是Scrapy的EXTENSIONS？它有什么作用？
EXTENSIONS（扩展）是Scrapy中用于扩展框架功能的机制。开发者可以通过定义扩展类，在Scrapy的生命周期事件（如爬虫启动或关闭）中插入自定义逻辑。常见用途包括：
- **性能监控**：统计请求耗时或错误率。
- **日志记录**：添加自定义日志输出。
- **资源管理**：在爬虫结束时清理临时文件。

例如，你可以创建一个扩展来发送爬虫状态通知到Slack。EXTENSIONS通过Scrapy的设置文件激活，例如在`settings.py`中添加`EXTENSIONS`配置项[^1]。

#### 4. Scrapy中的DOWNLOAD_TIMEOUT是什么？如何设置它？
DOWNLOAD_TIMEOUT是Scrapy的一个下载设置，用于控制HTTP请求的超时时间（单位：秒）。如果请求在指定时间内未完成，Scrapy会将其视为失败并重试或丢弃。这有助于防止爬虫因慢速网站而阻塞。设置方法：
- 在Scrapy项目的`settings.py`文件中添加：`DOWNLOAD_TIMEOUT = 30`（默认值为180秒）。
- 可以根据目标网站响应速度调整：值越小，爬虫越敏捷，但可能增加失败率；值越大，更稳定，但可能降低效率。

DOWNLOAD_TIMEOUT是优化爬虫性能的关键参数，尤其在处理不稳定网络时[^1]。

#### 5. Scrapy如何处理并发请求？有哪些优化方法？
Scrapy通过异步I/O模型处理并发请求，默认并发数由`CONCURRENT_REQUESTS`设置控制（默认16）。优化方法包括：
- **调整并发设置**：增加`CONCURRENT_REQUESTS`值（如设置为100）以提升吞吐量，但需注意服务器负载。
- **使用下载延迟**：设置`DOWNLOAD_DELAY`（如0.5秒）避免被封IP。
- **启用自动限速**：通过`AUTOTHROTTLE`扩展动态调整请求速率，基于服务器响应优化性能。
- **分布式爬取**：集成Scrapy-Redis等工具，实现多节点并行爬取。

这些方法能显著提升爬虫效率，适用于高流量网站的数据采集[^2]。

#### 6. Scrapy的数据管道（Pipeline）有什么作用？如何实现一个自定义管道？
数据管道用于处理Spider提取的Items，执行清洗、验证和存储操作。作用包括：
- **数据清洗**：移除无效字段或格式化数据。
- **去重**：使用数据库检查重复项。
- **存储**：保存到文件（如JSON）或数据库（如MySQL）。

实现自定义管道步骤：
1. 在`pipelines.py`中定义一个类，实现`process_item`方法。
2. 在`settings.py`中激活管道，设置优先级顺序。
示例代码：
```python
# pipelines.py
class CustomPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        # 清洗数据：例如，转换标题为大写
        item['title'] = item['title'].upper()
        return item  # 返回处理后的Item

# settings.py
ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.CustomPipeline': 300,  # 优先级数字越小，越早执行
}
```
管道机制使Scrapy灵活适应各种数据存储需求[^2]。

#### 7. Scrapy的中间件有哪些类型？如何自定义一个下载器中间件？
Scrapy中间件分为两类：
- **下载器中间件（Downloader Middleware）**：处理请求和响应，例如修改请求头或处理代理。
- **Spider中间件（Spider Middleware）**：处理Spider的输入输出，例如过滤Items。

自定义下载器中间件步骤：
1. 在`middlewares.py`中定义一个类，实现`process_request`或`process_response`方法。
2. 在`settings.py`中激活中间件。
示例代码（添加随机User-Agent）：
```python
# middlewares.py
from fake_useragent import UserAgent

class RandomUserAgentMiddleware:
    def process_request(self, request, spider):
        ua = UserAgent()
        request.headers['User-Agent'] = ua.random  # 设置随机User-Agent
        return None  # 继续处理请求

# settings.py
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'myproject.middlewares.RandomUserAgentMiddleware': 543,  # 优先级数值
}
```
中间件机制扩展了Scrapy的功能，支持高级定制如反反爬策略[^2]。

#### 8. Scrapy有哪些常见应用场景？
Scrapy广泛应用于需要高效数据采集的领域，包括：
- **电商价格监控**：实时抓取商品价格和库存。
- **内容聚合**：收集新闻或社交媒体数据用于分析。
- **SEO优化**：爬取搜索引擎结果分析关键词排名。
- **研究数据收集**：学术研究中抓取公开数据集。

在这些场景中，Scrapy的并发和管道功能确保数据采集的高效性和可靠性[^2]。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

              红包
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          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
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