Scrapy爬虫中合理使用time.sleep和Request

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概述

在Scrapy爬虫中，我们需要深入分析time.sleep和Request对象对并发请求的影响。time.sleep函数用于在发起请求之前等待一段时间，而Request对象用于发送HTTP请求。我们必须仔细考虑这些操作对其他并发请求的潜在影响，以及在异步情况下可能会导致所有并发请求被阻塞。这种分析需要Python的协程机制、异步IO操作以及Scrapy框架的异步特性，以便全面理解这些操作对爬虫性能和效率的影响。

time.sleep对象的影响

time.sleep函数会阻塞当前线程的执行，延迟请求和处理过程，可能导致整个爬虫的并发请求受到影响，降低爬虫性能。在编写Scrapy爬虫时，我们经常需要在发送请求后等待一段时间再进行下一步操作。接下来就需要用到time.sleep函数。然而，不合理的使用time.sleep可能会导致爬虫效率低下，因此需要注意以下几点：

  1. 阻止整个爬虫：在Scrapy中，如果在回调函数中使用time.sleep，会导致整个爬虫停止工作，Scrapy是基于异步框架Twisted因为构建的。为了避免这种情况，使用Twisted可以提供延迟调度器延期。
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from twisted.internet import reactor

from scrapy.crawler import CrawlerProcess


def parse(self, response):

# 在回调函数中使用延迟调度器

d = defer.Deferred()

reactor.callLater(3, d.callback, None)

return d

随机化等待时间：为了模拟人类的行为，可以随机化等待时间，避免在固定的时间点发送请求，从而降低被网站识别为爬虫的概率。

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import random


def parse(self, response):

time.sleep(random.uniform(1, 3))

Request对象的影响

当使用Scrapy中的Request对象发送HTTP请求时，通常情况下是非阻塞的，这意味着程序可以同时发送多个请求而等待每个请求的响应。然而，在某些情况下，使用Request对象也可以可能会导致并发请求被阻塞，这可能会影响爬虫的性能和效率。

一个常见的情况是，当使用同一个域名发送大量请求时，目标网站可能会限制并发连接数，导致部分请求被阻塞。为了解决这个问题，可以通过调整Scrapy的并发请求设置来限制对同一个域名的并发连接数连接数，或者使用代理服务器来分散请求，减少对单个域名的压力。

下面是一个示例代码，演示了如何在Scrapy中使用Request对象发送HTTP请求：

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import scrapy


class MySpider(scrapy.Spider):

name = 'my_spider'


def start_requests(self):
    proxyHost = "www.16yun.cn"
    proxyPort = "5445"
    proxyUser = "16QMSOML"
    proxyPass = "280651"
    proxyMeta = "http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s" % {
        "host": proxyHost,
        "port": proxyPort,
        "user": proxyUser,
        "pass": proxyPass,
    }
    proxies = {
        "http": proxyMeta,
        "https": proxyMeta,
    }
    yield scrapy.Request(url='http://example.com/page1', callback=self.parse_page1, meta={'proxy': proxies})

def parse_page1(self, response):
    # 执行一些操作
    # 发送第二个请求
    yield scrapy.Request(url='http://example.com/page2', callback=self.parse_page2)

面对上面的问题我们可以设置回调函数、请求头、请求体等参数。合理的使用Request对象可以帮助我们更好地控制爬虫的行为，提高效率。

  1. 设置请求头：在发送请求时，设置合理的请求头可以降低被网站封禁的风险，例如设置User-Agent、Referer等字段。
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import scrapy


class MySpider(scrapy.Spider):

name = 'example.com'

start_urls = ['http://www.example.com']


def start_requests(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'
    }
    for url in self.start_urls:
        yield scrapy.Request(url, headers=headers, callback=self.parse)

def parse(self, response):
    # 解析响应</code></pre></div></div><p>2 .设置回调函数：合理设置回调函数可以实现页面解析、数据提取等操作，从而实现爬虫的功能。</p><div class="rno-markdown-code"><div class="rno-markdown-code-toolbar"><div class="rno-markdown-code-toolbar-info"><div class="rno-markdown-code-toolbar-item is-type"><span class="is-m-hidden">代码语言：</span>python</div><div class="rno-markdown-code-toolbar-item is-num"><i class="icon-code"></i><span class="is-m-hidden">代码</span>运行次数：<!-- -->0</div></div><div class="rno-markdown-code-toolbar-opt"><div class="rno-markdown-code-toolbar-copy"><i class="icon-copy"></i><span class="is-m-hidden">复制</span></div><button class="rno-markdown-code-toolbar-run"><i class="icon-run"></i><span class="is-m-hidden">Cloud Studio</span> 代码运行</button></div></div><div class="developer-code-block"><pre class="prism-token token line-numbers language-python"><code class="language-python" style="margin-left:0">Python



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import scrapy


class MySpider(scrapy.Spider):

name = 'example.com'

start_urls = ['http://www.example.com']


def start_requests(self):
    for url in self.start_urls:
        yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)

def parse(self, response):
    # 解析响应，提取数据</code></pre></div></div><p></p><p>综上所述，合理使用time.sleep和Request对象是Scrapy爬虫中的关键。避免停止其他请求可以提高爬虫的繁殖能力和效率。</p>
#python#scrapy#request