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㈠ 基於python的scrapy爬蟲，關於增量爬取是怎麼處理的

我也遇到了這個問題，我的解決方法是，先將列表按照時間排序後再抓取，每次抓取完記錄最後一條的url，下載再抓取時，遇到這個url，抓取就自動退出。
如果解決了您的問題請採納！
如果未解決請繼續追問！

㈡ 怎樣使用scrapy爬取js動態生成的數據

解決方案：
利用第三方中間件來提供JS渲染服務： scrapy-splash 等。
利用webkit或者基於webkit庫
Splash是一個Javascript渲染服務。它是一個實現了HTTP API的輕量級瀏覽器，Splash是用Python實現的，同時使用Twisted和QT。Twisted（QT）用來讓服務具有非同步處理能力，以發揮webkit的並發能力。
下面就來講一下如何使用scrapy-splash：
利用pip安裝scrapy-splash庫：
$ pip install scrapy-splash
scrapy-splash使用的是Splash HTTP API， 所以需要一個splash instance，一般採用docker運行splash，所以需要安裝docker。
安裝docker, 安裝好後運行docker。
拉取鏡像(pull the image)：
$ docker pull scrapinghub/splash
用docker運行scrapinghub/splash：
$ docker run -p 8050:8050 scrapinghub/splash
配置splash服務（以下操作全部在settings.py）：
1）添加splash伺服器地址：
SPLASH_URL = 'http //localhost:8050'
2）將splash middleware添加到DOWNLOADER_MIDDLEWARE中：
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'scrapy_splash.SplashCookiesMiddleware': 723,
'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725,
'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware': 810,
}
3)Enable SplashDeplicateArgsMiddleware:
SPIDER_MIDDLEWARES = {
'scrapy_splash.SplashDeplicateArgsMiddleware': 100,
}
4)Set a custom DUPEFILTER_CLASS:
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_splash.SplashAwareDupeFilter'
5)a custom cache storage backend:
HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage'
例子
獲取HTML內容：
import scrapy
from scrapy_splash import SplashRequest
class MySpider(scrapy.Spider):
start_urls = ["http //example com", "http //example com/foo"]
def start_requests(self):
for url in self.start_urls:
yield SplashRequest(url, self.parse, args={'wait': 0.5})
def parse(self, response):
# response.body is a result of render.html call; it
# contains HTML processed by a browser.
# ...

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書名：《精通Python爬蟲框架Scrapy》

作者：[美]迪米特里奧斯 考奇斯-勞卡斯

譯者：李斌

豆瓣評分：5.9

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-2-1

頁數：239

內容簡介：Scrapy是使用Python開發的一個快速、高層次的屏幕抓取和Web抓取框架，用於抓Web站點並從頁面中提取結構化的數據。《精通Python爬蟲框架Scrapy》以Scrapy 1.0版本為基礎，講解了Scrapy的基礎知識，以及如何使用Python和三方API提取、整理數據，以滿足自己的需求。

本書共11章，其內容涵蓋了Scrapy基礎知識，理解HTML和XPath，安裝Scrapy並爬取一個網站，使用爬蟲填充資料庫並輸出到移動應用中，爬蟲的強大功能，將爬蟲部署到Scrapinghub雲伺服器，Scrapy的配置與管理，Scrapy編程，管道秘訣，理解Scrapy性能，使用Scrapyd與實時分析進行分布式爬取。本書附錄還提供了各種軟體的安裝與故障排除等內容。

本書適合軟體開發人員、數據科學家，以及對自然語言處理和機器學習感興趣的人閱讀。

作者簡介：作者:[美]迪米特里奧斯 考奇斯-勞卡斯（Dimitrios Kouzis-Loukas） 譯者:李斌

Dimitrios Kouzis-Loukas作為一位軟體開發人員，已經擁有超過15年的經驗。同時，他還使用自己掌握的知識和技能，向廣大讀者講授如何編寫軟體。

他學習並掌握了多門學科，包括數學、物理學以及微電子學。他對這些學科的透徹理解，提高了自身的標准，而不只是「實用的解決方案」。他知道真正的解決方案應當是像物理學規律一樣確定，像ECC內存一樣健壯，像數學一樣通用。

Dimitrios目前正在使用新的數據中心技術開發低延遲、高可用的分布式系統。他是語言無關論者，不過對Python、C++和Java略有偏好。他對開源軟硬體有著堅定的信念，他希望他的貢獻能夠造福於各個社區和全人類。

關於譯者

李斌，畢業於北京科技大學計算機科學與技術專業，獲得碩士學位。曾任職於阿里巴巴，當前供職於凡普金科，負責應用安全工作。熱愛Python編程和Web安全，希望以更加智能和自動化的方式提升網路安全。

㈣ 基於python的scrapy爬蟲，關於增量爬取是怎麼處理的

new to scrapy， 僅提供幾個思路，詳細解決方案，自己解決後後續跟進。

• 如果只是一次性的抓取某個網站的全部內容， 中途需要暫停並且恢復，只需要

  scrapy crawl somespider -s JOBDIR=crawls/somespider-1
  

  參考：Jobs: pausing and resuming crawls

• 如果需求是過濾某些url，但是網站的主入口不被過濾掉，比如典型的論壇類網站，你只想過濾掉帖子，但是卻不想過濾掉板塊，你可以定製一下requestSeen

scrapy/pefilter.py at 0.24 · scrapy/scrapy · GitHub
python - how to filter plicate requests based on url in scrapy


• 如果使所有網站的動態過濾，比如是不是多了一個新回復，在url上的變化並不能體現出來，搜索引擎採用的是一系列的演算法，判斷某一個頁面的更新時機。個人應用一般不會使用到（其實是自己也不懂，寫出來提供一下思路，也許你會呢）。大部分的網頁在進入下一級頁面的時候都會有一個類似於最後更新時間，最後活動時間等等，可以根據這個來進行判斷。

㈤ 基於python的scrapy爬蟲，關於增量爬取是怎麼處理的

一、增量爬取的思路：即保存上一次狀態，本次抓取時與上次比對，如果不在上次的狀態中，便視為增量，保存下來。對於scrapy來說，上一次的狀態是抓取的特徵數據和上次爬取的 request隊列（url列表），request隊列可以通過request隊列可以通過scrapy.core.scheler的pending_requests成員得到，在爬蟲啟動時導入上次爬取的特徵數據，並且用上次request隊列的數據作為start url進行爬取，不在上一次狀態中的數據便保存。
二、選用BloomFilter原因：對爬蟲爬取數據的保存有多種形式，可以是資料庫，可以是磁碟文件等，不管是資料庫，還是磁碟文件，進行掃描和存儲都有很大的時間和空間上的開銷，為了從時間和空間上提升性能，故選用BloomFilter作為上一次爬取數據的保存。保存的特徵數據可以是數據的某幾項，即監控這幾項數據，一旦這幾項數據有變化，便視為增量持久化下來，根據增量的規則可以對保存的狀態數據進行約束。比如：可以選網頁更新的時間，索引次數或是網頁的實際內容，cookie的更新等

㈥ python爬蟲必知必會的幾個工具包

爬蟲是學習python有趣途徑，同樣有強大的框架
python自帶的urllib其實使用起來有點麻煩，推薦你使用requests庫，這是一個非常強大，使用方便的庫，而且有全面的中文文檔，網上爬數據爬圖片都不在話下。
還有更高級的庫-scrapy庫。
Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 其可以應用在數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。Scrapy 使用了 Twisted非同步網路庫來處理網路通訊。爬取網站數據，當然少不了正則模塊re，還有beautiful soup模塊
re模塊具有強大的處理字元串的能力，但是使用起來並不簡單，因為當你覺得可以使用正則表達式的時候，這本身就是一個問題，因為寫出一個正則表達式就是一個大問題。不過不用怕，在處理網站結構的數據時，有更強大的庫-beautiful soup
Beautiful Soup 是一個可以從HTML或XML文件中提取數據的Python庫，擁有完善的中文文檔，提供了種類繁多的屬性和方法供你選擇，讓你解析網站數據更加的得心應手！
web後端框架django，flask
python在web開發方面也是多面手，既有大而全的框架django，又有小而精的框架flask。
雖說在web開發方面有許多框架，但是最常用的還是這兩種，如果你想做中方面的工作，學好這兩個框架就夠用了，而且，目前的python後端開發的招聘需求多半是要求會這兩個框架。

㈦ 請教使用 scrapy 爬取豆瓣讀書的時候，無法多頁面爬取的解決辦法

scrapy在爬網頁的時候是自動採用多線程的。 scrapy基於twisted非同步IO框架，downloader是多線程的。