在学习中，如果遇到问题把它们都收集整理出来，长期保存之后也是一份经验之谈。小编跟大家讲了这么久的scrapy框架，在自己学习的整理和小伙伴们的交流反馈中也累积了不少心得。想着有些小伙伴在python学习的时候有点丢三落四的毛病，特意整理出来scrapy在python爬虫使用中需要注意的事项，大家一起看看吧。

1.如果需要大批量分布式爬取，建议采用Redis数据库存储，可安装scrapy-redis，使用redis数据库来替换scrapy原本使用的队列结构（deque），并配合其它数据库存储，例如MySQL或者MongoDB，爬取效率将会极大提高。并且其自带的dupefilter.py负责执行requst的去重，使用redis的set数据结构，通过settings文件正确设置后，即便停止scrapy爬虫，当下次重新开始后也能自动去重。原因就是在redis已经存储了request的信息。

2.当涉及到代理IP，Headers头中间请求信息处理的时候，可以通过中间件Middleware来实现。Spider中间件是介入到Scrapy的spider处理机制的钩子框架，可以添加代码来处理发送给 Spiders的response及spider产生的item和request。

3.合理设置settings文件，需要熟练掌握settings的各种设置。

4.可以重新定义def start_requests(self)函数来加载cookie信息，form信息的提交用scrapy.FormRequest以及scrapy.FormRequest.from_response这两个函数，scrapy.FormRequest.from_response能实现自动提交form数据。

5.采用Scrapy+phantomJS。 downloadMiddleware 对从 scheduler 送来的 Request 对象在请求之前进行预处理，可以实现添加 headers， user_agent，还有 cookie 等功能 。但也可以通过中间件直接返回 HtmlResponse 对象，略过请求的模块，直接扔给 response 的回调函数处理。

class CustomMetaMiddleware(object): def process_request(self,request,spider): dcap = dict(DesiredCapabilities.PHANTOMJS) dcap["phantomjs.page.settings.loadImages"] = False dcap["phantomjs.page.settings.resourceTimeout"] = 10 driver = webdriver.PhantomJS("D:xx\xx",desired_capabilities=dcap) driver.get(request.url) body = driver.page_source.encode('utf8') url = driver.current_url driver.quit() return HtmlResponse(request.url,body=body)

到此这篇关于python爬虫使用scrapy注意事项的文章就介绍到这了,更多相关scrapy在python爬虫使用中需要注意什么内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！