《精通Python爬虫框架Scrapy》第7章 配置与管理

本文档介绍了Scrapy框架的配置与管理,包括使用Scrapy设置、基本设置和进阶设置。基本设置涵盖日志、性能、提前终止爬取、HTTP缓存等方面,进阶设置涉及项目相关设置、Scrapy扩展、下载调优等。Scrapy提供了丰富的设置选项,允许开发者根据需求调整爬虫行为,如限制并发请求、启用HTTP缓存、设置爬取风格等,以提高爬取效率和应对各种场景。

前面章节讲解了使用Scrapy开发一个简单爬虫,并用它从网络上抽取数据是多么简单。Scrapy包含很多工具和功能,可以通过设置使它们可用。对于许多软件框架来说,设置是“令人讨厌的东西”,因为它需要根据系统如何运转进行调整。而对于Scrapy来说,设置则是其最重要的基本机制之一,除了调优和配置外,还可以启用功能,以及允许我们扩展框架。我们不打算与优秀的Scrapy文档竞争,只想辅助你更快地浏览设置概况,并找出与你最相关的内容。当你准备在生产环境中进行变更之前,请仔细阅读Scrapy文档。

在Scrapy中,可以按照5个递增的优先级修改设置。我们将会依次看到这 5 个等级。第一级是默认设置,通常不需要修改它,不过scrapy/settings/default_settings.py(在系统的Scrapy源代码或Scrapy的GitHub中可以找到)中的代码确实值得一读。默认设置在命令级别中得以优化。实际上,除非想要实现自定义命令,否则无需考虑它。通常情况下,我们只会在命令级别下一级的项目<project_name>/settings.py文件中修改设置。这些设置只应用于当前项目。该级别最为方便,因为当我们将项目部署到云服务时,settings.py文件将会打包在其中,并且由于它是一个文件,因此可以使用自己喜欢的文本编辑器轻松调整几十个设置。接下来一级是每个爬虫的设置。通过在爬虫定义中使用custom_settings属性,可以轻松地为每个爬虫自定义设置。比如,可以通过该设置为一个指定

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可属性表中的相应记录关联,实现空间数据统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码案例进行实践操作,重点关注双层优化结构场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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