Scrapy 的优缺点?以及如何设置深度爬取

本文介绍了Scrapy爬虫框架的优缺点,优点包括异步、采用xpath、有强大统计和log系统等;缺点有扩展性差、数据出错难察觉。还说明了可在settings.py中设置depth_limit限制爬取深度,最后对比了Scrapy和Scrapy-Redis,后者让Scrapy支持分布式。

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优点:

1)scrapy 是异步的
2)采取可读性更强的 xpath 代替正则
3)强大的统计和 log 系统
4)同时在不同的 url 上爬行
5)支持 shell 方式,方便独立调试
6)写 middleware,方便写一些统一的过滤器
7)通过管道的方式存入数据库

缺点:

1)基于 python 的爬虫框架,扩展性比较差
2)基于 twisted 框架,运行中的 exception 是不会干掉 reactor(反应器),并且异步框架出错后 是不会停掉其他任务的,数据出错后难以察觉。

设置深度爬取

通过在 settings.py 中设置 depth_limit 的值可以限制爬取深度,这个深度是与 start_urls 中 定义 url 的相对值。也就是相对 url 的深度。若定义 url 为 http://www.domz.com/game/,depth_limit=1 那么限制爬取的只能是此 url 下一级的网页。深 度大于设置值的将被忽视。

scrapy以及scrapy-redis区别

  • scrapy 是一个 Python 爬虫框架,爬取效率极高,具有高度定制性,但是不支持分布式。
  • 而 scrapy-redis 一套基于 redis 数据库、运行在 scrapy 框架之上的组件,可以让 scrapy 支持分布式策略, Slaver 端共享 Master 端 redis 数据库里的 item 队列、请求队列和请求指纹集合。
    • 为什么选择 redis 数据库,因为 redis 支持主从同步,而且数据都是缓存在内存中的,所以基于 redis 的分布式爬虫,对请求和数据的高频读取效率非常高。
<think>好的,我现在需要帮助用户解决在Python爬虫中设置定时任务以启动数据抓取的问题。首先,我得回顾一下用户提供的引用资料,看看里面有没有相关的信息。根据引用[1],提到了使用Python实现Scrapy爬虫每天定时抓取数据的示例代码,其中提到在爬虫启动前做一些准备工作,比如删除续爬文件,确保爬虫正常运行。引用[2]和引用[3]也提到了定时任务和数据库存储,以及使用API来抓取数据。引用[4]则展示了数据可视化的示例代码。 接下来,我需要整理用户的问题:如何在Python爬虫中设置定时任务来开始数据抓取。用户可能希望知道具体的实现方法,比如使用哪些库或者工具。根据已有的知识,常用的方法有使用time.sleep()循环、APScheduler库、操作系统级的crontab(Linux)或任务计划程序(Windows),以及Scrapy的扩展如Scrapyd。 首先,time.sleep()是一个简单的方法,但可能不够灵活,特别是需要长时间运行或者精确控制时。APScheduler则更强大,支持多种触发器和后台执行,适合复杂的调度需求。对于Scrapy框架的项目,可能需要结合Scrapyd或者其他扩展来管理定时任务。另外,操作系统的定时任务工具也是一个可靠的选择,特别是对于生产环境,可以独立于爬虫代码运行。 然后,我需要考虑用户可能的实际情况。比如用户是否在使用Scrapy框架,或者更倾向于简单的脚本。引用[1]中的示例使用了Scrapy,所以可能需要提到Scrapy结合APScheduler的方法。同时,引用[3]提到检查目标网站是否有API,这可能影响爬虫的设计,但用户的问题主要集中在定时任务的设置上,所以这部分可能不需要深入,但可以稍微提及。 接下来,我应该分步骤说明不同的方法,确保每种方法的实现都有示例代码,并且解释其优缺点。例如,使用APScheduler时,需要安装库,然后创建调度器,添加任务,最后启动。而使用操作系统的定时任务,则需要编写启动脚本,并通过crontab -e来添加任务计划。 还需要注意用户可能遇到的常见问题,比如环境变量的问题(在crontab中执行时路径可能不同),或者日志记录的重要性,以便调试定时任务是否正常执行。此外,引用[1]提到删除续爬文件,防止爬虫不运行,这也是需要注意的一点,确保每次任务开始前清理旧数据或状态。 最后,生成的相关问题需要围绕用户的需求展开,比如如何与其他工具结合、处理登录验证、分布式爬虫的定时任务等,这些都能帮助用户进一步扩展他们的项目。</think>### Python爬虫定时任务设置方法 在Python爬虫中设置定时任务可通过以下几种方式实现: --- #### **1. 使用`time.sleep()`循环** 通过`while`循环结合`time.sleep()`实现简单的时间间隔控制: ```python import time from my_spider import run_spider # 假设这是你的爬虫函数 while True: run_spider() # 执行爬虫 time.sleep(3600 * 24) # 间隔24小时执行一次 ``` - **优点**:代码简单,适合快速测试。 - **缺点**:需长期运行脚本,可能因异常中断失效[^1]。 --- #### **2. 使用APScheduler库** APScheduler提供灵活的定时任务配置,支持多种触发器(如间隔、日期、Cron表达式): ```python from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler from my_spider import run_spider scheduler = BlockingScheduler() # 每天凌晨2点执行 scheduler.add_job(run_spider, 'cron', hour=2) scheduler.start() ``` - **安装**:`pip install apscheduler` - **优点**:支持后台运行、异常重试和日志记录[^1][^2]。 --- #### **3. 操作系统级定时任务** 通过系统工具(如Linux的`crontab`或Windows任务计划程序)调用爬虫脚本: - **Linux(crontab)**: ```bash # 编辑定时任务 crontab -e # 添加以下行(每天2点执行) 0 2 * * * /usr/bin/python3 /path/to/spider_script.py ``` - **Windows**:通过任务计划程序设置`.bat`或`.ps1`脚本触发。 - **优点**:独立于代码运行,稳定性高[^2]。 --- #### **4. Scrapy框架扩展** 若使用Scrapy,可结合`scrapyd`或自定义扩展实现定时任务: ```python # 在Scrapy项目的扩展中添加定时逻辑 from apscheduler.schedulers.twisted import TwistedScheduler from scrapy.crawler import CrawlerProcess process = CrawlerProcess() scheduler = TwistedScheduler() scheduler.add_job(process.crawl, 'interval', args=['spider_name'], hours=24) scheduler.start() process.start(False) # 非阻塞启动 ``` - **适用场景**:需要与Scrapy深度集成时[^1][^3]。 --- ### **关键注意事项** 1. **异常处理**:添加`try-except`块避免任务中断。 2. **日志记录**:记录任务执行时间和状态。 3. **资源清理**:任务开始前删除旧数据或续爬文件。 ---
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