1.Scrapy—redis动态变化redis_key
2.[scrapy]scrapy-redis快速上手/scrapy爬虫分布式改造
3.Python爬虫入门：Scrapy框架—Spider类介绍
4.Scrapy对接Selenium

Scrapy—redis动态变化redis_key

       对于有一定Scrapy经验的项目人来说，scrapy_redis组件常用于分布式开发和部署。源码源码它具有分布式爬取、分析分布式数据处理、项目Scrapy即插即用组件等优势，源码源码支持多个spider工程共享redis的分析源码下载拼车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。项目

       然而，源码源码某些业务场景下，分析redis_key非动态性和不符合业务需求的项目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。源码源码为解决这一问题，分析通过修改源码的项目方式使得redis_key动态变化，并实现url自由拼接，源码源码成为了一种有效的分析解决策略。

       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，位置模拟源码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，钱宝 源码推动更多开发者在Scrapy框架上进行更深入的探索和优化。

[scrapy]scrapy-redis快速上手/scrapy爬虫分布式改造

       本篇文章旨在快速上手使用scrapy-redis将Scrapy爬虫改造为分布式安装。首先，确保已安装所需python库和数据库，注意版本问题，避免过低。

       在配置redis时，修改scrapy项目中的setting.py文件，添加代码以适应分布式需求。对于item pipeline，您可以按照原有逻辑存储数据，或选择先使用redis存储，之后统一转移，例如直接存入mysql。

       修改spiders目录下的爬虫文件，将类继承改为Redisspider。若需让slave直接将数据存储至master数据库，aosp 源码 目录别忘了调整slave的数据库连接设置。

       启动分布式爬虫，通过命令scrapy crawl xxxxx启动master，crawl xxxxx启动slave。提供了一个demo源码供参考和修改使用，代码链接：github.com/qqxx/scr...-demo。在遇到问题时，欢迎留言提问或通过邮箱qqxx@gmail.com寻求帮助。

       参考资源：cnblogs.com/zjl6/p/...

Python爬虫入门：Scrapy框架—Spider类介绍

       Spider是什么？它是一个Scrapy框架提供的基本类，其他类如CrawlSpider等都需要从Spider类中继承。Spider主要用于定义如何抓取某个网站，包括执行抓取操作和从网页中提取结构化数据。Scrapy爬取数据的过程大致包括以下步骤：Spider入口方法（start_requests()）请求start_urls列表中的url，返回Request对象（默认回调为parse方法）。下载器获取Response后，回调函数解析Response，返回字典、学校跑腿源码Item或Request对象，可能还包括新的Request回调。解析数据可以使用Scrapy自带的Selector工具或第三方库如lxml、BeautifulSoup等。最后，数据（字典、Item）被保存。

       Scrapy.Spider类包含以下常用属性：name（字符串，标识每个Spider的唯一名称），start_url（包含初始请求页面url的列表），custom_settings（字典，用于覆盖全局配置），allowed_domains（允许爬取的网站域名列表），crawler（访问Scrapy组件的Crawler对象），settings（包含Spider运行配置的Settings对象），logger（记录事件日志的Logger对象）。

       Spider类的常用方法有：start_requests（入口方法，请求start_url列表中的url），parse（默认回调，处理下载响应，解析网页数据生成item或新的请求）。对于自定义的Spider，start_requests和parse方法需要重写以实现特定抓取逻辑。

       以《披荆斩棘的哥哥》评论爬取为例，通过分析网页源代码，发现评论数据通过异步加载，需要抓取特定请求网址（如comment.mgtv.com/v4/com...）以获取评论信息。在创建项目、生成爬虫类（如MgtvCrawlSpider）后，需要重写start_requests和parse方法，解析JSON数据并保存为Item，进一步处理数据入库。

       在Scrapy项目中，设置相关配置项（如启用爬虫）后，通过命令行或IDE（如PyCharm）运行爬虫程序。最终，爬取结果会以JSON形式保存或存储至数据库中。

       为帮助初学者和Python爱好者，推荐一系列Python爬虫教程视频，覆盖从入门到进阶的各个阶段。学习后，不仅能够掌握爬虫技术，还能在实践中提升解决问题的能力，实现个人项目或职业发展的目标。

       祝大家在学习Python爬虫的过程中取得显著进步，祝你学习顺利，好运连连！

Scrapy对接Selenium

       Scrapy抓取网页的方式与Requests库相似，主要通过HTTP请求。然而，遇到JavaScript渲染的页面，Scrapy就无法直接获取数据。针对这种情况，有两种常用处理方式：一是分析Ajax请求，抓取其对应的接口数据；二是利用Selenium或Splash模拟浏览器行为，获取页面最终展示的结果。在Scrapy中，如果能与Selenium结合，就能处理各种网站的抓取。

       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，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，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。