scrapy 定时关闭

Scrapy的CloseSpider扩展会在满足条件时自动终止爬虫程序。可以设置CLOSESPIDER_TIMEOUT(秒)、CLOSESPIDER_ITEMCOUNTCLOSESPIDER_PAGECOUNTCLOSESPIDER_ERRORCOUNT分别代表在指定时间过后、在抓取了指定数目的Item之后、在收到了指定数目的响应之后、在发生了指定数目的错误之后就终止爬虫程序

### 配置 Scrapy 定时任务 为了在 Windows 上配置 Scrapy定时任务,可以采用多种方法来确保爬虫能够按照预定的时间间隔自动运行。以下是几种常见的方案: #### 使用 Windows 任务计划程序 通过 Windows 自带的任务计划程序 (Task Scheduler),可以轻松安排 Scrapy 脚本的定期执行。 1. 创建批处理脚本来启动 Scrapy 爬虫项目: ```batch cd /d F:\path\to\your\project scrapy crawl your_spider_name pause ``` 2. 设置任务计划程序以调用上述批处理文件: - 打开控制面板 -> 行政工具 -> 任务计划程序。 - 创建基本任务并命名该任务。 - 设定触发器(Trigger),即何时以及多久一次要运行此任务。 - 添加操作(Action): 启动程序/脚本,并指向刚才创建好的 `.bat` 文件位置[^4]。 #### 利用第三方库实现更复杂的调度逻辑 对于需要更加灵活或复杂调度机制的情况,则可考虑引入额外的支持包如 `schedule` 或者基于消息队列的服务来进行管理。 例如,在 Python 中可以直接利用 `schedule` 库完成简单的周期性工作流定义: ```python import schedule import time from subprocess import Popen def job(): p = Popen(['scrapy', 'crawl', 'example']) # Schedule the task to run every day at midnight. schedule.every().day.at("00:00").do(job) while True: schedule.run_pending() time.sleep(1) ``` 这种方法允许在同一进程中保持长时间监听状态而不必担心外部因素干扰正常流程。 另外值得注意的是,还可以调整 Scrapy 内部参数来间接影响整个过程的行为模式;比如设置最大活跃时间防止单次作业过长未果而占用资源过多等问题。这可以通过修改项目的 settings.py 来达成目的,具体做法是在其中加入如下所示的一行代码[^3]: ```python CLOSESPIDER_TIMEOUT = 82800 # 即23小时之后停止当前实例 ``` 以上就是在 Windows 平台上针对 Scrapy 实现自动化、规律化运作的一些思路和技术手段介绍。
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