python scrapy增量更新

Python Scrapy是一个强大的网络爬虫框架，它支持增量爬取，这意味着你可以只抓取新的或者已经发生变化的内容，而跳过之前已处理过的页面。Scrapy提供了几种方式来实现增量更新：

1. **使用存储库**：可以将已爬取的数据持久化到数据库（如MongoDB、MySQL等），每次爬取前先查询数据库，找出未爬取的URL列表。

2. **HTTP头信息检查**：如果网站有Etag或Last-Modified头信息，Scrapy可以通过比较这些值来确定内容是否已经改变。

3. **基于时间戳**：记录上次爬取的时间，只抓取自那个时间点之后的内容。

4. **使用中间件**：通过编写自定义中间件，可以在请求发送前或响应解析后判断内容的新旧状态。

5. **使用Scrapy Scheduler的特定功能**，比如`DupeFilterMiddleware`或`DepthLimitMiddleware`可以根据需求避免重复抓取。

相关问题

python scrapy-redis爬取豆瓣电影top250

很好，下面是一个使用 Scrapy-Redis 爬取豆瓣电影 Top250 的示例：

1. 安装 Scrapy-Redis

pip install scrapy-redis

2. 配置 Redis

在 `settings.py` 中添加以下内容：

# 开启调度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
 
# 启用增量式爬取
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
 
# 配置 Redis
REDIS_URL = 'redis://127.0.0.1:6379'

3. 编写 Spider

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
 
 
class DoubanTop250Spider(RedisSpider):
    name = 'douban_top250'
    allowed_domains = ['douban.com']
    redis_key = 'douban_top250:start_urls'
 
 
    def parse(self, response):
        # 解析页面，获取电影信息
        items = response.xpath('//div[@class="info"]')
        for item in items:
            title = item.xpath('div[@class="hd"]/a/span[@class="title"]/text()').extract_first()
            score = item.xpath('div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()').extract_first()
            yield {'title': title, 'score': score}
 
        # 获取下一页 URL，加入 Redis 队列
        next_url = response.xpath('//span[@class="next"]/a/@href')
        if next_url:
            self.server.lpush(self.redis_key, next_url.extract_first())

4. 启动 Redis 和 Spider

在终端中启动 Redis：

redis-server

在项目目录下启动 Spider：

scrapy crawl douban_top250

以上就是使用 Scrapy-Redis 爬取豆瓣电影 Top250 的步骤。

python网络爬虫 scrapy框架 pdf

Python是一种广泛使用的编程语言，在各种领域都有着广泛的应用。其中，网络爬虫是Python的一个重要应用场景，而Scrapy框架则是Python中一个常用的开源网络爬虫框架。Scrapy框架的特点是简洁高效，并且支持对数据的完整性校验、去重以及增量更新等多种功能。

对于网上的PDF文件，Scrapy可以很好地进行抓取和处理。Scrapy支持多线程、多进程和异步IO等技术，能够轻松地实现PDF文件的爬取和解析。同时，Scrapy还支持分布式爬取，即可以将爬虫程序部署在多台计算机上，进行协同爬取。这种方式可以大幅提高爬虫的爬取效率。

在爬取PDF文件时，需要实现的主要功能包括定位PDF文件URL、下载PDF文件、解析PDF文件。在Scrapy中，可以使用XPath、CSS Selector等语言来实现页面元素的定位和抓取。而对于PDF文件的下载和解析，则需要使用Python库中的PDFMiner和PyPDF2等工具来实现。这些工具可以实现对PDF文件的内容解析和提取，以便进一步进行数据分析和处理。

总的来说，Python网络爬虫Scrapy框架可以轻松实现对PDF文件的爬取和解析。通过使用多线程、多进程和异步IO等技术，可以提高爬虫的效率。同时，Python库中的PDFMiner和PyPDF2等工具可以实现对PDF文件的内容解析和提取，为进一步数据处理提供了技术支持。