Scrapy ist ein sehr nützliches Python-Crawler-Framework, mit dem wir problemlos Daten von verschiedenen Websites abrufen können. Gleichzeitig verwenden immer mehr Benutzer Scrapy zum Crawlen von Daten. Daher müssen wir bei der Verwendung von Scrapy darüber nachdenken, wie wir unsere Crawler optimieren können, damit wir die erforderlichen Daten effizienter crawlen können. In diesem Artikel werden einige Tipps zur Crawler-Optimierung in Scrapy gegeben.
Wenn wir Scrapy zum Crawlen von Webseitendaten verwenden, kann es sein, dass wir auf wiederholte Anfragen stoßen. Wenn Situationen wie diese nicht behandelt werden, verschwenden sie Netzwerkressourcen und Zeit. Daher müssen wir bei der Verwendung von Scrapy darauf achten, doppelte Anfragen zu vermeiden.
In Scrapy können wir doppelte Anfragen vermeiden, indem wir den Parameter DUPEFILTER_CLASS setzen. Wir können Redis oder ein Speicherdeduplizierungsmodul verwenden, um wiederholte Anfragen zu vermeiden. Die Einstellungen lauten wie folgt:
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
Beim Crawlen von Webseitendaten stoßen wir möglicherweise auf den Anti-Crawling-Mechanismus der Website und werden möglicherweise aufgrund zu häufiger Anfragen von der Website blockiert. Daher müssen wir eine Erhöhung der Verzögerung in Betracht ziehen, damit die Häufigkeit der Crawler-Anfragen stabiler wird.
In Scrapy können wir die Verzögerung von Anfragen erhöhen, indem wir den Parameter DOWNLOAD_DELAY festlegen.
DOWNLOAD_DELAY=3 # 设置下载延迟为3秒
Um zu verhindern, dass die Website als Crawler erkannt wird, müssen wir den User Agent des Browsers simulieren. In Scrapy können wir diese Funktion erreichen, indem wir den Parameter USER_AGENT in der Datei „settings.py“ festlegen. Hier ist ein Beispiel:
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
In Scrapy wird standardmäßig jede Anfrage einem Deduplizierungsvorgang unterzogen, wenn die Anzahl der Wiederholungsversuche das Maximum erreicht. Wenn Sie viele Anfragen haben, verursacht dieser Vorgang daher viele Netzwerk-E/A-Vorgänge, was zu einem langsameren Programm führt. Um diese Situation zu optimieren, können wir den URL-Hashwert der Anforderungsdaten und die angeforderte Methode im Speicher speichern, sodass wir schnell feststellen können, ob die URL angefordert wurde. Dies kann mit dem folgenden Code erreicht werden:
from scrapy.utils.request import request_fingerprint
seen = set()
fp = request_fingerprint(request)
if fp in seen:
return
seen.add(fp)In Scrapy können wir XPath- oder CSS-Selektoren verwenden, um Elemente zu lokalisieren. XPath kann mehr als CSS-Selektoren, aber CSS-Selektoren sind schneller als XPath. Daher sollten wir wann immer möglich CSS-Selektoren verwenden, um unsere Crawler zu optimieren.
Scrapy verwendet standardmäßig blockierende E/A-Vorgänge, aber asynchrone E/A-Vorgänge können eine bessere Leistung bieten. Wir können die asynchronen E/A-Operationen des Twisted-Pakets nutzen, um Scrapy in ein asynchrones Framework zu verwandeln.
Beim Crawlen von Daten können wir Multithreading verwenden, um unseren Crawler zu beschleunigen. In Scrapy können wir die Anzahl der Threads festlegen, indem wir den Parameter CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP festlegen. Das Folgende ist ein Beispielcode:
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP=16
Zusammenfassung
Scrapy ist ein ausgezeichnetes Python-Crawler-Framework, aber während der Verwendung müssen wir darauf achten, unseren Crawler zu optimieren, um die benötigten Daten effizienter zu crawlen. In diesem Artikel finden Sie einige Tipps zur Crawler-Optimierung in Scrapy. Ich hoffe, er hilft Ihnen weiter.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWeitergabe von Tipps zur Crawler-Optimierung in Scrapy. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
