win7环境scrapy输出错误日志报错解决方案
win7下调试scrapy代码时,出现代码报错,但是未输出到log日志,而是在cmd中报如下错误:
Traceback (most recent call last):
File "d:\python27\lib\logging\__init__.py", line 884, in emit
stream.write(fs % msg.encode("UTF-8"))
UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode bytes in position 1274-1275: illegal multibyte sequence
Logged from file scraper.py, line 158
各种尝试均告失败,后来在论坛中发现有人说这个bug在python3环境不存在,于是尝试升级python2.7的logging组件。
Shell代码
pip install --upgrade logging
升级logging后再无此报错出现。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Scrapy melaksanakan rangkak artikel dan analisis akaun awam WeChat WeChat ialah aplikasi media sosial yang popular dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dan akaun awam yang dikendalikan di dalamnya juga memainkan peranan yang sangat penting. Seperti yang kita sedia maklum, akaun awam WeChat adalah lautan maklumat dan pengetahuan, kerana setiap akaun awam boleh menerbitkan artikel, mesej grafik dan maklumat lain. Maklumat ini boleh digunakan secara meluas dalam banyak bidang, seperti laporan media, penyelidikan akademik, dsb. Jadi, artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja Scrapy untuk merangkak dan menganalisis artikel akaun awam WeChat. Scr

Scrapy ialah rangka kerja perangkak Python sumber terbuka yang boleh mendapatkan data daripada tapak web dengan cepat dan cekap. Walau bagaimanapun, banyak tapak web menggunakan teknologi pemuatan tak segerak Ajax, menjadikannya mustahil untuk Scrapy mendapatkan data secara langsung. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah pelaksanaan Scrapy berdasarkan pemuatan tak segerak Ajax. 1. Prinsip pemuatan tak segerak Ajax Pemuatan tak segerak Ajax: Dalam kaedah pemuatan halaman tradisional, selepas pelayar menghantar permintaan kepada pelayan, ia mesti menunggu pelayan mengembalikan respons dan memuatkan keseluruhan halaman sebelum meneruskan ke langkah seterusnya.

Scrapy ialah rangka kerja perangkak berasaskan Python yang boleh mendapatkan maklumat berkaitan dengan cepat dan mudah di Internet. Dalam artikel ini, kami akan menggunakan kes Scrapy untuk menganalisis secara terperinci cara merangkak maklumat syarikat di LinkedIn. Tentukan URL sasaran Mula-mula, kita perlu menjelaskan dengan jelas bahawa sasaran kita ialah maklumat syarikat di LinkedIn. Oleh itu, kita perlu mencari URL halaman maklumat syarikat LinkedIn. Buka laman web LinkedIn, masukkan nama syarikat dalam kotak carian, dan

Scrapy ialah rangka kerja perangkak Python yang berkuasa yang boleh digunakan untuk mendapatkan sejumlah besar data daripada Internet. Walau bagaimanapun, apabila membangunkan Scrapy, kami sering menghadapi masalah merangkak URL pendua, yang membuang banyak masa dan sumber serta menjejaskan kecekapan. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa teknik pengoptimuman Scrapy untuk mengurangkan rangkak URL pendua dan meningkatkan kecekapan perangkak Scrapy. 1. Gunakan atribut start_urls dan allowed_domains dalam perangkak Scrapy untuk

Menggunakan Selenium dan PhantomJSScrapy dalam perangkak Scrapy Scrapy ialah rangka kerja perangkak web yang sangat baik di bawah Python dan telah digunakan secara meluas dalam pengumpulan dan pemprosesan data dalam pelbagai bidang. Dalam pelaksanaan perangkak, kadangkala perlu untuk mensimulasikan operasi penyemak imbas untuk mendapatkan kandungan yang dibentangkan oleh tapak web tertentu Dalam kes ini, Selenium dan PhantomJS diperlukan. Selenium mensimulasikan operasi manusia pada penyemak imbas, membolehkan kami mengautomasikan ujian aplikasi web

Scrapy ialah rangka kerja perangkak Python yang berkuasa yang boleh membantu kami mendapatkan data di Internet dengan cepat dan fleksibel. Dalam proses merangkak sebenar, kami sering menghadapi pelbagai format data seperti HTML, XML dan JSON. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan Scrapy untuk merangkak ketiga-tiga format data ini masing-masing. 1. Merangkak data HTML dan mencipta projek Scrapy Pertama, kita perlu membuat projek Scrapy. Buka baris arahan dan masukkan arahan berikut: scrapys

Memandangkan aplikasi Internet moden terus berkembang dan meningkat dalam kerumitan, perangkak web telah menjadi alat penting untuk pemerolehan dan analisis data. Sebagai salah satu rangka kerja perangkak paling popular dalam Python, Scrapy mempunyai fungsi yang berkuasa dan antara muka API yang mudah digunakan, yang boleh membantu pembangun merangkak dan memproses data halaman web dengan cepat. Walau bagaimanapun, apabila berhadapan dengan tugas merangkak berskala besar, satu contoh perangkak Scrapy mudah dihadkan oleh sumber perkakasan, jadi Scrapy biasanya perlu disimpan dalam bekas dan digunakan ke bekas Docker.

Dengan perkembangan Internet, orang ramai semakin bergantung kepada Internet untuk mendapatkan maklumat. Bagi pencinta buku, Douban Books telah menjadi platform yang sangat diperlukan. Di samping itu, Douban Books juga menyediakan banyak penilaian dan ulasan buku, membolehkan pembaca memahami buku dengan lebih komprehensif. Walau bagaimanapun, mendapatkan maklumat ini secara manual adalah sama dengan mencari jarum dalam timbunan jerami Pada masa ini, kita boleh menggunakan alat Scrapy untuk merangkak data. Scrapy ialah rangka kerja perangkak web sumber terbuka berdasarkan Python, yang boleh membantu kami dengan cekap
