可以不加上start_requests吗

可以的。如果您不想使用`start_requests`方法生成起始的请求，也可以使用`start_urls`属性来指定起始的URL列表，`Scrapy`会自动为您生成起始的请求，并使用默认的回调函数`parse`来解析响应。以下是一个示例：

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://www.example.com']

    def parse(self, response):
        # 在这里编写您的解析代码
        pass

在这个示例中，我们在`MySpider`类中定义了`start_urls`属性，它是一个包含起始URL的列表。当我们运行这个爬虫时，`Scrapy`会自动为我们生成起始的请求，并使用默认的回调函数`parse`来处理响应。在`parse`方法中，我们可以编写自己的解析代码，提取网页中的数据。需要注意的是，如果您使用`start_urls`属性，就无法像`start_requests`方法那样为请求指定回调函数，而是必须使用默认的回调函数`parse`。

相关问题

指出下面这段代码存在的问题import scrapy from scrapy import Request,Selector from TaobaoSpider.items import TaobaospiderItem class TaobaoSpider(scrapy.Spider): name = 'taobao' allowed_domains = ['taobao.com'] def start_requests(self): keywords = ['手机', '笔记本电脑', '键鼠套装'] for keyword in keywords: for page in range(2): url = f'https://s.taobao.com/search?q={keyword}&s={48 * page}' yield Request(url=url) # def parse_detail(self, response, **kwargs): # pass def parse(self, response, **kwargs): # 通过selenium帮助我们拿到淘宝页数据,在数据管道中实现 sel = Selector(response) selectors = sel.css('div.items > item.J_MouserOnverReq.item-ad > div.ctx-box.J_MouseEneterLeave.J_IconMoreNew') for selector in selectors: # type: Selector item = TaobaospiderItem() item['title'] = ''.join(selector.css('div.row.row-2.title > a> span::text').extract()).strip() item['price'] = selector.css('div.row.row-1.g-clearfix > div.price.g_price.g_price-highlight > strong::text').extract_first().strip() item['deal_count'] = selector.css('div.row.row-1.g-clearfix > div.deal-cnt::text').extract_first().strip() item['shop'] = selector.css('div.row.row-3.g-clearfix > div.shop > a > span:nth-child(2)::text').extract_first().strip() item['location'] = selector.css('div.row.row-3.g-clearfix > div.location::text').extract_first().strip() yield item

这段代码存在以下问题：

1. 第二行的 import Selector 应该改为 from scrapy.selector import Selector，因为 scrapy 模块中没有 Selector 类，Selector 类是在 scrapy.selector 模块中定义的。同时，import Request 也应该改为 from scrapy import Request。
2. 第三行的 from TaobaoSpider.items import TaobaospiderItem 没有问题，但需要确保 TaobaospiderItem 在当前路径下存在。
3. 在 start_requests 函数中，参数 page 的范围应该是从 0 开始，而不是从 2 开始，否则会漏掉第一页的数据。
4. 在 parse 函数中，selectors 的 CSS 选择器应该是 'div.items > div.J_MouserOnverReq'，而不是 'div.items > item.J_MouserOnverReq.item-ad > div.ctx-box.J_MouseEneterLeave.J_IconMoreNew'，因为 item 和 ctx-box 这两个类名可能会变化。另外，应该在选择器后面加上 :not(.item-service)'，以排除广告。
5. 在 parse 函数中，item['price'] 可能为 None，需要做异常处理。

给任意项目加上scrapy-redis，体现分布式抓取

好的，我可以回答这个问题。首先，让我们来了解一下什么是Scrapy-Redis和分布式抓取。

Scrapy-Redis是Scrapy框架的一个插件，它提供了一个分布式抓取的解决方案。它利用Redis数据库来管理请求队列和去重集合，使得多个Scrapy进程可以共享同一个请求队列和去重集合，从而实现分布式抓取。

在将Scrapy-Redis应用到任意项目中时，我们需要先安装Scrapy-Redis插件。然后，在项目的settings.py文件中，配置如下：

# 使用Redis调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

# 使用Redis去重
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

# 允许暂停，redis请求记录不丢失
SCHEDULER_PERSIST = True

# 设置Redis为item pipeline
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300,
}

# 配置Redis连接
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379

配置好后，我们需要将Spider中的start_urls和start_requests方法替换为RedisSpider中的相应方法，如下：

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class MySpider(RedisSpider):
    name = 'myspider'
    allowed_domains = ['example.com']

    def parse(self, response):
        # 解析页面
        pass

    def make_request_from_data(self, data):
        # 从Redis中获取请求并生成Scrapy请求对象
        pass

最后，我们需要启动Redis服务器，并在Scrapy项目中运行多个爬虫进程，它们将共享同一个Redis数据库，实现分布式抓取。

这就是如何在任意项目中使用Scrapy-Redis实现分布式抓取的方法。希望这能对您有所帮助！