Scrapy - Silently drop an item
来源： https://stackoverflow.com/questions/13527921/scrapy-silently-drop-an-item
scrapy
Scrapy - Silently drop an item
来源： https://stackoverflow.com/questions/13527921/scrapy-silently-drop-an-item
Crawling a site recursively using scrapy
来源： https://stackoverflow.com/questions/34501458/crawling-a-site-recursively-using-scrapy
Crawling a site recursively using scrapy
来源： https://stackoverflow.com/questions/34501458/crawling-a-site-recursively-using-scrapy
Login to stackoverflow using selenium is working but using scrapy python is not.How can I login with headless browsing?
来源： https://stackoverflow.com/questions/64050022/login-to-stackoverflow-using-selenium-is-working-but-using-scrapy-python-is-not
Update PyQt5 Gui inside a main thread based on signal from scrapy
来源： https://stackoverflow.com/questions/61607889/update-pyqt5-gui-inside-a-main-thread-based-on-signal-from-scrapy
Update PyQt5 Gui inside a main thread based on signal from scrapy
来源： https://stackoverflow.com/questions/61607889/update-pyqt5-gui-inside-a-main-thread-based-on-signal-from-scrapy
5.scrapy过滤器
scrapy过滤器 1. 过滤器 当我们在爬取网页的时候可能会遇到一个调转连接会在不同页面出现，这个时候如果我们的爬虫程序不能识别出 该链接是已经爬取过的话，就会造成一种重复不必要的爬取。所以我们要对我们即将要爬取的网页进行过滤，把重 复的网页链接过滤掉。 2. 指纹过滤器 去重处理可以避免将重复性的数据保存到数据库中以造成大量的冗余性数据。不要在获得爬虫的结果后进行内容过 滤,这样做只不过是避免后端数据库出现重复数据。 去重处理对于一次性爬取是有效的,但对于增量式爬网则恰恰相反。对于持续性长的增量式爬网,应该进行"前置过 滤",这样可以有效地减少爬虫出动的次数。在发出请求之前检查询爬虫是否曾爬取过该URL,如果已爬取过,则让爬 虫直接跳过该请求以避免重复出动爬虫。 Scrapy 提供了一个很好的请求指纹过滤器 (Request Fingerprint duplicates filter) scrapy.dupefilters.ReppupeFilter ,当它被启用后,会自动记录所有成功返回响应的请求的URL，并将其以文件 (requests.seen) 方式保存在项目目录中。请求指纹过滤器的原理是为每个URL生成一个指纹并记录下来,一旦 当前请求的URL在指纹库中有记录,就自动跳过该请求。 默认情况下这个过滤器是自动启用的，当然也可以根据自身的需求编写自定义的过滤器。
Python爬虫之Selector的基本用法正确运用方法，案例详解
Selector 的用法 我们之前介绍了利用 Beautiful Soup、pyquery 以及正则表达式来提取网页数据，这确实非常方便。而 Scrapy 还提供了自己的数据提取方法，即 Selector（选择器）。Selector 是基于 lxml 来构建的，支持 XPath 选择器、CSS 选择器以及正则表达式，功能全面，解析速度和准确度非常高。 本节将介绍 Selector 的用法。 1. 直接使用 Selector 是一个可以独立使用的模块。我们可以直接利用 Selector 这个类来构建一个选择器对象，然后调用它的相关方法如 xpath()、css() 等来提取数据。 例如，针对一段 HTML 代码，我们可以用如下方式构建 Selector 对象来提取数据： from scrapy import Selector body = '<html><head><title>Hello World</title></head><body></body></html>' selector = Selector(text=body) title = selector.xpath('//title/text()').extract_first() print(title) 运行结果： Hello World 另外 注意： 光理论是不够的
Python爬虫入门教程 78-100 用Scrapy+BloomFilter再写个增量爬虫
Python爬虫入门教程 78-100 写在前面 BloomFilter（布隆过滤器）使用场景 pybloom_live快速入门 scrapy爬虫代码 设置scrapy定时任务 写在后面 写在前面 今天是第78篇Python爬虫博客了，在这里立个Flag，争取在10月1日之前把爬虫百例写完，如果你从第一篇看到现在，你应该是一个合格的爬虫Coder了，继续加油！！ 继续搞定增量爬虫，本文涉及两个Python模块，一个为Scrapy，另一个是BloomFilter BloomFilter（布隆过滤器）使用场景 关于BloomFilter是谁发明的以及为什么发明，本文就不在赘述了，下面主要给大家分享一下BloomFilter使用的场景 黑名单应用（邮件黑名单） 网络爬虫去重（和我们要学的增量爬虫产生了关联） KV系统快速判断Key是否存在 减少缓存穿透（具体没尝试过，不做过多的解释，可以参照：http://blog.itpub.net/31561269/viewspace-2639083/ 博客内容） 今天需要掌握的一个库叫做 pybloom_live 关于它的源码，最新的版本参照 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4385177/blog/4534330