1.scrapy结合scrapy-redis开发分布式爬虫
2.Scrapy 爬虫—抓取虎扑社区12W+帖子、爬虫爬虫23W+用户信息并分析
3.Python3爬虫教程-Scapy详解
4.scrapy教程
5.Python爬虫之scrapy_redis原理分析并实现断点续爬以及分布式爬虫

scrapy结合scrapy-redis开发分布式爬虫

       面对单机爬虫速度瓶颈，源码源码我决定转向分布式爬虫，爬虫爬虫以提高数据抓取和解析效率。源码源码在已有的爬虫爬虫scrapy基础上，我着手进行了分布式改造。源码源码记账微商源码

       首先，爬虫爬虫确保所有必要的源码源码模块已安装，如scrapy及其与分布式爬虫配合的爬虫爬虫scrapy-redis。接下来，源码源码我调整了代码结构，爬虫爬虫对爬虫文件的源码源码yield scrapy.Request部分，如果发现有dont_filter=True参数，爬虫爬虫我会将其移除，源码源码因为这可能影响爬取效率。爬虫爬虫

       在连接redis时，务必检查url的正确性，任何输入错误都会导致连接失败。知客crm源码为了实现分布式爬虫的运行，我采用了非正式的部署方法，即手动将爬虫包上传至多台机器，通过redis输入初始url开始爬取。然而，我计划进一步采用scrapyd和scrapyd-client进行更正规的部署。

       在脚本开发中，我添加了起始url的功能，以支持新机器的动态加入。然而，对于分布式爬虫的扩展性，我还存在疑惑：在所有主爬虫和子爬虫运行时，能否随时添加新的子爬虫？据我理解，由于所有的爬取请求都来自redis，这应该不会影响整体性能，但我仍在寻求确认。

       最后，twrp源码汉化关于数据存储，我目前逐条将数据写入mongodb。我想知道，批量写入与逐条写入对服务器资源，特别是CPU和内存的影响。哪一种方式更为高效，我希望能得到解答。

Scrapy 爬虫—抓取虎扑社区W+帖子、W+用户信息并分析

       通过爬虫学习，我利用Scrapy框架抓取了虎扑社区近一个月的万个帖子和万个用户信息。此操作不仅有助于深入了解虎扑社区，也提升了对Scrapy框架和Pandas数据处理的熟练度。

       数据抓取流程：根据虎扑社区网站地图，遍历并抓取每个帖子的标题、所在板块、回复数和发表时间。进一步抓取每个帖子中的mvc 程序源码所有用户链接，以获取用户注册时间、在线时长、地区等信息。

       数据存储：利用自定义的Item Pipeline组件，将帖子和用户信息分别保存至CSV文件中。帖子信息包含发表时间、回复数、所在板块与标题；用户信息包括注册时间、ID、地区、在线时长、等级与性别。

       数据处理：对抓取的用户信息数据进行初步处理，去除了重复的用户信息。

       数据分析：通过分析，可以看出江浙沪与广东地区是活跃用户的主要分布地，海外用户也不少。dnf收信 源码近3年注册的用户占主要群体，但4年以上甚至年以上用户仍占一定比例，说明虎扑是一个历史悠久的社区。用户平均在线时长揭示了老用户对虎扑的热爱。步行街是用户活跃度最高的板块，而专业板块中，勇士等话题也受到用户关注。

       技术实现：在数据分析与可视化过程中，使用了Pandas进行数据处理、WordCloud进行关键词展示，以及百度ECharts进行图表绘制。ECharts在数据可视化方面表现出色，提供了强大的图表生成能力。

Python3爬虫教程-Scapy详解

       安装Scapy

       可以通过命令行或在PyCharm中进行安装。在命令行中输入`pip install scapy`完成安装；在PyCharm中，选择`File->Setting->Python Interpreter`，然后在弹出的窗口中输入`pip install scapy`并执行。

       创建爬虫工程

       创建工程后，根目录下将自动生成`helloworld`文件夹。进入该文件夹。

       编写Item类

       Item用于存储爬取的数据，如爬取**资源时，需要包含**名称、年代、评分等信息。

       设计Pipeline

       Pipeline用于清理HTML数据，将所需信息存储至数据库、文件等介质，爬虫执行完毕后自动调用`process_item`方法。

       配置Pipeline

       可重写四个方法，实现特定功能。可根据需求定义多个Pipeline，并在`setting.py`中配置，权重越小的Pipeline优先级越高。

       设置`setting.py`参数

       解释几个重要参数，如是否启用本地缓存，是否启用随机User-Agent，配置User-Agent等。

       下载器中间件

       使用下载器中间件时需在`settings.py`中设置`DOWNLOADER_MIDDLEWARES`字典，并设置数字优先级，数字越小的中间件优先级越高。

       自定义中间件

       自定义中间件需实现`process_request`、`process_response`和`process_exception`三个重要函数。

       创建爬虫

       使用命令`cd`进入项目目录，然后使用`scrapy`命令创建爬虫文件。`spiders`目录将生成新的爬虫文件。

       配置爬虫类`scrapy.Spider`

       必须定义爬虫名称、允许爬取的域名列表以及开始爬取的URL列表。自定义回调函数以处理返回的数据，还需设置日志处理和资源释放函数。

       爬虫相关命令

       爬虫教程至此结束，后续将详细讲解实例操作。敬请期待！

scrapy教程

       查看所有的环境：

       删除指定环境：

       安装scrapy，验证是否成功安装，创建项目并理解相关概念：

       输入如下代码：

       有如下输出：

       进入项目文件夹，创建一个爬虫，并在spider中的example.py编写爬虫逻辑，运行爬虫：

       举例说明，我们来爬古诗文网：古诗文网-古诗文经典传承，文件目录结构与示例相同。

       点击example.py，进入后修改allowed_domains和start_urls：

       上面的xpath字符串爬取的是诗词标题。

       接下来，到项目根目录输入：

       输出为：

       假设你要爬取诗歌，可以把xpath改成：

       一些其他的定位方式：

       如何保存：

Python爬虫之scrapy_redis原理分析并实现断点续爬以及分布式爬虫

       学习目标：深入理解scrapy_redis在断点续爬和分布式爬虫中的应用，通过实战GitHub demo代码和dmoz文件进行实践。

       首先，我们从dmoz爬虫文件入手，它使用crawlspider类型，但settings.py中新增了关键配置。RedisPipeline用于数据处理，RFPDupeFilter实现指纹去重，Scheduler则负责请求调度，以及SCHEDULER_PERSIST的持久化策略。

       运行dmoz爬虫时，观察到爬虫在前次基础上继续扩展，证明它是基于增量式url的爬虫。RedisPipeline的process_item方法负责数据存储到Redis，RFPDupeFilter对request对象进行加密，而Scheduler则根据策略决定何时加入请求队列并过滤已抓取记录。

       要实现单机断点续爬，可以借鉴网易招聘爬虫的模式，它同样基于增量式url。针对分布式爬虫，我们分析example-project项目中的myspider_redis.py，其中包含分布式爬虫的代码结构。

       实战中，如要将Tencent爬虫改造为分布式，需关注启动方式的变化。整体来说，scrapy_redis的精髓在于高效去重、调度和分布式处理，通过这些组件的整合，我们可以灵活地实现断点续爬和分布式爬取。