scrapy爬取页数不全

您好，对于 scrapy 爬取页数不全的问题，有几个常见的可能原因和解决方法：

1. 网站反爬虫机制：有些网站会设置反爬虫机制，例如基于 IP 的访问频率限制、验证码等。您可以尝试设置合理的下载延迟（DOWNLOAD_DELAY）来降低请求频率，或者使用代理 IP 来进行爬取。

2. 没有正确处理翻页：有些网页的翻页是通过 JavaScript 动态加载的，而不是直接在 HTML 中呈现。在使用 scrapy 进行爬取时，需要确保正确处理翻页逻辑。您可以查看网页源代码中是否存在类似下一页的链接或按钮，然后通过 scrapy 的链接提取器（LinkExtractor）来提取和跟踪这些链接。

3. 没有正确设置爬取深度：scrapy 默认只会爬取起始 URL 的页面，而不会自动跟踪其他页面。您可以通过设置深度限制（DEPTH_LIMIT）来控制要爬取的页面层数，以确保爬取到更多的页面。

4. 页面结构变化：有些网站可能会定期更改其页面结构，导致之前编写的爬虫无法正确提取数据。您可以检查网站是否发生了改变，并相应地更新爬虫代码。

5. 其他问题：如果以上方法仍然无法解决问题，可以考虑使用浏览器自动化工具（如 Selenium）来模拟真实浏览器行为进行爬取。

希望以上解答能对您有所帮助，如果还有其他问题，请随时提问！

相关问题

scrapy爬取智联招聘只能爬到一页

scrapy是一个强大的Python爬虫框架，可以爬取到网站的所有内容。但是，有些网站会对爬虫进行限制，防止过多的流量访问导致网站崩溃。

对于智联招聘，它的反爬虫机制可能会限制爬虫只能爬取一页的数据。因此，如果想要爬取智联招聘更多的页数，需要采取一些措施，比如在爬取过程中添加多个user-agent（用户代理）以及身份验证等措施来伪装爬虫的身份，使得网站无法判断出这是一个爬虫程序，从而继续爬取更多的数据。

另外，如果仍然无法爬取到多页数据，可能是因为智联招聘网站采用了JavaScript动态渲染技术，这就需要使用Selenium等工具来模拟用户操作，从而获取到渲染后的网页内容，从而实现对多页数据的爬取。

总之，要想爬取智联招聘的多页数据，需要加强反爬虫措施，并采用适当的技术手段，才能避免被限制，从而获得所需的数据。

使用xpath编写多线程爬虫(线程数量至少4个，不使用scrapy)爬取杂文标签下 所有书籍(至少爬取前10页)的信息(包括书名、作者、出版社、出版 日期、页数、价格、ISBN号、豆瓣评分、评价人数、书籍封面、 URL)，并按照豆瓣评分降序保存(以标签名称命名)

好的，这是一个比较复杂的任务，需要使用多线程和xpath进行爬取数据，并按照豆瓣评分进行排序。下面是一份可供参考的Python代码，希望对你有所帮助：

import requests
from lxml import etree
import threading
from queue import Queue
import time

# 定义爬虫类
class Spider:
    def __init__(self, tag):
        self.tag = tag
        self.base_url = 'https://book.douban.com/tag/' + tag
        self.headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
        self.q = Queue()  # URL队列
        self.book_list = []  # 书籍列表

    # 获取页面内容并解析
    def get_html(self, url):
        try:
            r = requests.get(url, headers=self.headers, timeout=30)
            r.raise_for_status()
            r.encoding = 'utf-8'
            return r.text
        except:
            return ''

    # 获取书籍信息
    def get_book_info(self, url):
        html = self.get_html(url)
        if html:
            tree = etree.HTML(html)
            name = tree.xpath('//*[@id="wrapper"]/h1/span/text()')[0]  # 书名
            author = tree.xpath('//*[@id="info"]/span[1]/a/text()')[0]  # 作者
            press = tree.xpath('//*[@id="info"]/span[2]/a/text()')[0]  # 出版社
            date = tree.xpath('//*[@id="info"]/span[3]/text()')[0]  # 出版日期
            page = tree.xpath('//*[@id="info"]/span[4]/text()')[0]  # 页数
            price = tree.xpath('//*[@id="wrapper"]/div[2]/div/div[1]/div[1]/span[1]/text()')[0]  # 价格
            isbn = tree.xpath('//*[@id="info"]/span[11]/text()')[0]  # ISBN号
            score = tree.xpath('//*[@id="interest_sectl"]/div/div[2]/strong/text()')[0]  # 豆瓣评分
            num = tree.xpath('//*[@id="interest_sectl"]/div/div[2]/div/div[2]/a/span/text()')[0]  # 评价人数
            cover = tree.xpath('//*[@id="mainpic"]/a/img/@src')[0]  # 书籍封面
            info = {'name': name, 'author': author, 'press': press, 'date': date, 'page': page, 'price': price, 'isbn': isbn, 'score': score, 'num': num, 'cover': cover, 'url': url}
            self.book_list.append(info)

    # 获取所有书籍的URL
    def get_book_urls(self, page):
        url = self.base_url + '?start=' + str(page * 20) + '&type=T'
        html = self.get_html(url)
        if html:
            tree = etree.HTML(html)
            urls = tree.xpath('//ul[@class="subject-list"]/li/div[@class="info"]/h2/a/@href')
            for u in urls:
                self.q.put(u)

    # 线程函数
    def worker(self):
        while not self.q.empty():
            url = self.q.get()
            self.get_book_info(url)
            self.q.task_done()

    # 启动爬虫
    def start(self, thread_num=4):
        # 获取所有书籍的URL
        for page in range(10):
            self.get_book_urls(page)

        # 创建线程
        for i in range(thread_num):
            t = threading.Thread(target=self.worker)
            t.start()

        # 阻塞主线程，等待所有任务完成
        self.q.join()

        # 按照豆瓣评分降序保存书籍信息
        self.book_list = sorted(self.book_list, key=lambda x: float(x['score']), reverse=True)
        with open(self.tag + '.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
            for book in self.book_list:
                f.write('书名：' + book['name'] + '\n')
                f.write('作者：' + book['author'] + '\n')
                f.write('出版社：' + book['press'] + '\n')
                f.write('出版日期：' + book['date'] + '\n')
                f.write('页数：' + book['page'] + '\n')
                f.write('价格：' + book['price'] + '\n')
                f.write('ISBN号：' + book['isbn'] + '\n')
                f.write('豆瓣评分：' + book['score'] + '\n')
                f.write('评价人数：' + book['num'] + '\n')
                f.write('书籍封面：' + book['cover'] + '\n')
                f.write('URL：' + book['url'] + '\n\n')


if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    spider = Spider('杂文')  # 爬取杂文标签下的书籍
    spider.start()
    end_time = time.time()
    print('爬取完成，用时%.2f秒' % (end_time - start_time))

在上面的代码中，我们首先定义了一个Spider类，其中包含了获取页面内容、获取书籍信息、获取所有书籍的URL、线程函数、启动爬虫等方法。在启动爬虫时，我们首先获取所有书籍的URL，然后创建指定数量的线程，每个线程从URL队列中取出一个URL，获取该书籍的信息，并将信息添加到书籍列表中。在所有线程完成任务后，我们按照豆瓣评分降序保存书籍信息。

这份代码使用了多线程和xpath技术，可以爬取杂文标签下的所有书籍信息，包括书名、作者、出版社、出版日期、页数、价格、ISBN号、豆瓣评分、评价人数、书籍封面和URL，并按照豆瓣评分进行排序。如果你需要爬取其他标签下的书籍信息，只需要修改Spider类的构造函数中的tag变量即可。