提高Scrapy的爬取速度

本文介绍如何通过调整Scrapy爬虫的并发数、日志等级、禁用cookie和重试、减少下载超时等参数来提升爬虫的效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在配置文件中修改相关参数:

  1. 增加并发

默认的scrapy开启的并发线程为32个,可以适当的进行增加,再配置文件中修改CONCURRENT_REQUESTS = 100值为100,并发设置成了为100。

  1. 降低日志等级

在scrapy运行的时候,会输出大量的日志信息,为了减少cpu的使用率,可以设置log输出信息为INFO或者ERROR.在配置文件中编写LOG_LEVEL = ‘INFO’

  1. 禁止cookie

如果不是真的需要cookie,则在scrapy爬取数据的时候可以 禁止cookie从而减少CPU的使用率,提升爬虫效率,在配置文件中编写COOKIES_ENABLED= False

  1. 禁止重试

对失败的HTTP请求进行重新请求(重试),会减慢爬取速度。因此可以禁止重试,在配置文件中编写:RETRY_ENABLED = False

  1. 减少下载超时

如果对一个非常慢的链接进行爬取,减少下载超时可以让卡住的链接被快速放弃,从而提升爬取的效率。在配置文件中进行编写:DOWNLOAD_TIMEOUT = 10 超时时间为10s

# -*- coding: utf-8 -*-

BOT_NAME = 'spider'

SPIDER_MODULES = ['spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'spiders'

ROBOTSTXT_OBEY = False

LOG_LEVEL = "INFO"  # 输出级别
LOG_STDOUT = True  # 是否标准输出

# change cookie to yours
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.13; rv:61.0) Gecko/20100101 Firefox/61.0',
    'Cookie':'SCF=AlvwCT3ltiVc36wsKpuvTV8uWF4V1tZ17ms9t-bZCAuiVJKpCsgvvmSdylNE6_4GbqwA_MWvxNgoc0Ks-qbZStc.; OUTFOX_SEARCH_USER_ID_NCOO=1258151803.428431; SUB=_2A25zjTjHDeRhGeBN6VUX9SvEzT-IHXVQjliPrDV6PUJbkdANLUvskW1NRJ24IEPNKfRaplNknl957NryzKEwBmhJ; SUHB=0ftpSdul-YZaMk; _T_WM=76982927613'
}

CONCURRENT_REQUESTS = 100

DOWNLOAD_DELAY = 3

DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy.downloadermiddlewares.cookies.CookiesMiddleware': None,
    'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.RedirectMiddleware': None,
    'middlewares.IPProxyMiddleware': 100,
    'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware': 101,
}

ITEM_PIPELINES = {
    'pipelines.MongoDBPipeline': 300,
}
RETRY_ENABLED = False

DOWNLOAD_TIMEOUT = 10
MONGO_HOST = '127.0.0.1'
MONGO_PORT = 27017
### 提高 Scrapy 爬取速度的方法 在处理 JavaScript 解密的情况下,Scrapy 的性能可能会受到一定影响。以下是几种优化 Scrapy 性能的方式: #### 1. **减少不必要的请求** 通过分析目标网站的 JS 文件变化规律[^2],可以有效降低重复抓取的概率。如果某些文件(如 `jquery.min.js`)在整个项目周期内保持不变,则只需爬取一次即可。对于随时间变化的动态资源(如 `js_vary`),可以根据其更新频率合理设置抓取间隔。 为了进一步控制请求量,可以在 Scrapy 中启用去重机制的同时灵活调整参数。例如,当需要多次访问相同 URL 时,可以通过设置 `dont_filter=True` 来绕过默认的重复过滤器。 #### 2. **并行化与异步操作** Scrapy 默认支持多线程并发执行,但具体效果取决于配置中的 `CONCURRENT_REQUESTS` 参数值。适当增大该数值能够显著提升效率,不过需要注意服务器端的压力以及反爬策略的影响。 另外,利用中间件拦截响应数据并对其中嵌入的脚本部分提前解析也可能加速整体流程。比如借助第三方库 Pyppeteer 或 Selenium 实现自动化浏览器渲染后再提取所需字段,尽管这一步骤可能稍微拖单个页面加载耗时,但从全局角度看却减少了因频繁调用外部 API 而产生的延迟开销。 #### 3. **缓存已知结果** 针对那些已经成功破译过的加密算法实例[^1],建议将其映射关系存储到本地数据库或者内存结构里以便后续快速检索匹配而无需重新计算。这样不仅节省了 CPU 时间还能缓解网络带宽占用情况。 ```python import hashlib def cache_decrypt_result(encrypted_text): md5_hash = hashlib.md5(encrypted_text.encode()).hexdigest() # Check if the result exists in cache cached_results = {} # Replace with actual caching mechanism if md5_hash not in cached_results: decrypted_value = perform_decryption_logic(encrypted_text) # Placeholder function cached_results[md5_hash] = decrypted_value return cached_results.get(md5_hash) # Example usage within a pipeline or spider method decrypted_data = cache_decrypt_result(js_encrypted_content) ``` 上述代码片段展示了如何基于 MD5 散列创建唯一键来保存和查询先前解码的结果。 --- ### 结论 综上所述,要提高 Scrapy 处理涉及 JS 加密逻辑场景下的运行速率,可以从以下几个方面入手:精简无意义的数据交换;充分发挥框架本身具备的功能特性诸如允许多路复用连接池管理等优势条件;最后再辅以恰当的技术手段完成对特定难题的有效应对措施制定工作。
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