1.Scrapy对接Selenium
2.python安装scrapy，源码所需要安装的组件包都安装好了，但是源码在最后安装scrapy时，老是组件出现错误
3.Scrapy—redis动态变化redis_key

Scrapy对接Selenium

       Scrapy抓取网页的方式与Requests库相似，主要通过HTTP请求。源码然而，组件qrspeed插件源码遇到JavaScript渲染的源码页面，Scrapy就无法直接获取数据。组件针对这种情况，源码有两种常用处理方式：一是组件分析Ajax请求，抓取其对应的源码接口数据；二是利用Selenium或Splash模拟浏览器行为，获取页面最终展示的组件结果。在Scrapy中，源码对接苹果cms安卓源码如果能与Selenium结合，组件就能处理各种网站的源码抓取。

       本文将介绍如何在Scrapy框架中集成Selenium，以抓取淘宝商品信息为例。首先，创建一个名为scrapyseleniumtest的新项目，并在Spider中进行设置。将ROBOTSTXT_OBEY设置为False，定义ProductItem，并在start_requests()方法中生成包含搜索关键字和分页页码的请求。

       在Middleware中，我们实现process_request()方法，同城社区h5源码利用PhantomJS加载URL并渲染页面。当接收到Request时，通过PhantomJS加载对应的URL，获取页面源代码并构造一个HtmlResponse对象。这样，Scrapy不再直接下载页面，而是通过Middleware将Response传递给Spider进行解析。

       Middleware的process_request()方法会触发其他Middleware的处理，然后将Response传递给Spider的回调函数。在回调函数中，使用XPath解析网页内容，构造ProductItem对象，淘宝api源码怎么弄并通过Item Pipeline将结果存储到MongoDB。

       在settings.py中开启Middleware和Item Pipeline的调用，最后通过命令行启动爬虫。运行后，会看到MongoDB中存储的抓取结果。

       整个过程通过Scrapy与Selenium的集成，实现了对JavaScript渲染页面的抓取，代码示例可在GitHub上找到。作者崔庆才为Python爱好者社区的作者，如需进一步交流，可以添加其个人微信。

python安装scrapy，kdj高抛低吸源码所需要安装的包都安装好了，但是在最后安装scrapy时，老是出现错误

       scapy安装的错误有几种类型。

       因为网络限制，你无法自动下载依赖的库

       因为版本冲突问题，导致你安装scapy时无法完成安装，或者是安装无法正确使用

       因为编译的位数不同位和位不同，导致的问题

       解决办法：

       简单的解决办法。如果scrapy对你很重要。重新安装一套python2.7然后从头安装scrapy，可以从pypi网站上下载。也可以从unofficial来源，一口气安装好的包。

       耐心的解决办法。把scrapy的源码拿过来，执行python setup.py install，遇到哪个包不好用，就替换掉。办法是将那个包的源代码拿过来，先删除site-packages里的相应包，再手工执行python setup.py install。要有心理准备，很可能需要vc++ 的编译器。

       最简单的办法，使用pip install scrapy。 如果你是在ubuntu下面apt-get install python-scrapy就搞定了。

       关于爬虫框架，你可以看下这本书，里面很详细的讲解到了这块的东西，希望能够解决你在学习Python的过程中遇到的问题

Scrapy—redis动态变化redis_key

       对于有一定Scrapy经验的人来说，scrapy_redis组件常用于分布式开发和部署。它具有分布式爬取、分布式数据处理、Scrapy即插即用组件等优势，支持多个spider工程共享redis的requests队列，以及通过启动多个处理程序共享item队列进行数据持久化。

       然而，某些业务场景下，redis_key非动态性和不符合业务需求的url拼接问题使得scrapy_redis使用并不顺手，甚至无法适应业务需求。为解决这一问题，通过修改源码的方式使得redis_key动态变化，并实现url自由拼接，成为了一种有效的解决策略。

       在具体实现中，我们需要关注框架的make_request_from_data方法，这一方法主要用于url拼接和获取任务所需参数，是实现动态变化的关键。接下来的重点在于修改next_requests方法，这是对动态redis_key适应的关键修改步骤。这一部分的修改需要仔细阅读代码注释，确保理解其逻辑，耐心进行调整。

       start_requests方法的修改则主要涉及到初始化数据库链接，确保整体流程的顺畅进行。最后，将修改后的代码打包为docker镜像部署到k8s上，实现高效稳定的服务。

       对于在这一过程中遇到困难的朋友，可以加入交流群进行讨论，共同解决问题。同时，希望大家能为这一创新实践点赞，给予支持和鼓励，推动更多开发者在Scrapy框架上进行更深入的探索和优化。