scrapy

作者的话 对Python爬虫如何实现大批量爬取感兴趣的读者可以看下scrapy爬虫框架，并且使用本文的scrapy-redis将你的爬虫升级为分布式爬虫。 前言 阅读本文章，您需要： 了解scrapy爬虫框架，知道scrapy的基本使用，最好已经有了可以单机运行的scrapy爬虫。 了解scrapy-redis可以用来干嘛。 已经尝试了一些反反爬措施后仍然觉得爬取效率太低。 已经看了无数scrapy-redis文章,却和我一样不得要领。（自己太笨） 已经看了无数scrapy-redis文章，被辣鸡文章坑的生活不能自理，到现在还没配置好。（可能还是自己太笨） 提示：本文为快速上手文章，有些操作的具体步骤不详细讲，自行百度通用解法，省略的部分我认为你可以自行解决，如果遇到问题，请留言提问 使用scrapy-redis将scrapy改造为分布式 安装需要的python库和数据库 安装scrapy-redis：pip install scrapy-redis 安装redis：可以仅在master（主）端安装 安装其他数据库（可选）：mysql，mangoDB，用来保存大量数据，当然也可以选择不安装。用其他方法处理数据。 提示：请注意版本问题，不要过低。 配置redis master（主）上的redis安装后，需要做以下几件事： 配置redis.conf设置从外网访问：#bind 127.0

pip安装scrapy失败：twisted安装失败 error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required.. 解决方法 参考文章： （1）pip安装scrapy失败：twisted安装失败 error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required.. 解决方法 （2）https://www.cnblogs.com/jinghun/p/9092984.html 备忘一下。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4438370/blog/4782882

现在转 Python 还来得及吗？来得及！目前企业招聘 Python 相关岗位的需求很大，现在上车虽然稍晚，但刚好也是 Python 的红利期。学会 Python 可以做测试开发、运维、Python Web 开发，还可以做爬虫、数据分析、数据挖掘、算法、人工智能等高薪岗位。 最近花了很长时间整理了很多 Python 基础+爬虫+数据挖掘+人工智能核心资料 ，有视频，也有学习文档，遇到问题直接打开文档学一学就好了！今天分享给你！也能给你节省很多时间，底部加好友领取福利吧！ 一、Python 基础入门 Python 安装包 Python开发环境、函数应用、文件操作、面向对象、异常处理 二、Python 高级知识点讲解 网络编程、并发编程、数据库 Linux 系统应用 Python 语法进阶 HTML、CSS 三、Web开发精选好文+项目实战 Django 框架环境搭建及入门案例 ORM 原理及数据库配置 项目实战：CSDN 微课商城开发实战 四、Python 爬虫精选好文 网络爬虫基础知识大全 Hader 伪装与模拟登陆 如何使用Scrapy 框架、Middleware中间件 数据持久化储存开发方式 Redis 可视化工具的使用 项目实战：Python分布式爬虫+数据分析 项目实战：2020最新热点反爬机制与绕过 五、数据分析与数据挖掘工具+实战项目 数据分析好助手 Jupyter

为 aiohttp 爬虫注入灵魂 摄影：产品经理 与产品经理在苏州的小生活 听说过异步爬虫的同学，应该或多或少听说过aiohttp这个库。它通过 Python 自带的async/await实现了异步爬虫。 使用 aiohttp，我们可以通过 requests 的api写出并发量匹敌 Scrapy 的爬虫。 我们在 aiohttp 的官方文档上面，可以看到它给出了一个代码示例，如下图所示： 我们现在稍稍修改一下，来看看这样写爬虫，运行效率如何。 修改以后的代码如下： import asyncio import aiohttp template = 'http://exercise.kingname.info/exercise_middleware_ip/{page}' async def get(session, page): url = template.format(page=page) resp = await session.get(url) print(await resp.text(encoding='utf-8')) async def main(): async with aiohttp.ClientSession() as session: for page in range(100): await get(session, page) loop = asyncio