我正在使用 scrapy
使用非常简单的网络抓取工具抓取 23770 个网页。我对 scrapy 甚至 python 都很陌生,但设法编写了一个可以完成这项工作的蜘蛛。但是,它确实很慢(抓取 23770 个页面大约需要 28 小时)。
我查看了 scrapy
网页和邮件列表以及 stackoverflow
,但我似乎找不到编写初学者可以理解的快速爬虫的通用建议。也许我的问题不是蜘蛛本身,而是我运行它的方式。欢迎所有建议!
如果需要,我在下面列出了我的代码。
from scrapy.spider import BaseSpider
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
from scrapy.item import Item, Field
import re
class Sale(Item):
Adresse = Field()
Pris = Field()
Salgsdato = Field()
SalgsType = Field()
KvmPris = Field()
Rum = Field()
Postnummer = Field()
Boligtype = Field()
Kvm = Field()
Bygget = Field()
class HouseSpider(BaseSpider):
name = 'House'
allowed_domains = ["http://boliga.dk/"]
start_urls = ['http://www.boliga.dk/salg/resultater?so=1&type=Villa&type=Ejerlejlighed&type=R%%C3%%A6kkehus&kom=&amt=&fraPostnr=&tilPostnr=&iPostnr=&gade=&min=&max=&byggetMin=&byggetMax=&minRooms=&maxRooms=&minSize=&maxSize=&minsaledate=1992&maxsaledate=today&kode=&p=%d' %n for n in xrange(1, 23770, 1)]
def parse(self, response):
hxs = HtmlXPathSelector(response)
sites = hxs.select("id('searchresult')/tr")
items = []
for site in sites:
item = Sale()
item['Adresse'] = site.select("td[1]/a[1]/text()").extract()
item['Pris'] = site.select("td[2]/text()").extract()
item['Salgsdato'] = site.select("td[3]/text()").extract()
Temp = site.select("td[4]/text()").extract()
Temp = Temp[0]
m = re.search('\r\n\t\t\t\t\t(.+?)\r\n\t\t\t\t', Temp)
if m:
found = m.group(1)
item['SalgsType'] = found
else:
item['SalgsType'] = Temp
item['KvmPris'] = site.select("td[5]/text()").extract()
item['Rum'] = site.select("td[6]/text()").extract()
item['Postnummer'] = site.select("td[7]/text()").extract()
item['Boligtype'] = site.select("td[8]/text()").extract()
item['Kvm'] = site.select("td[9]/text()").extract()
item['Bygget'] = site.select("td[10]/text()").extract()
items.append(item)
return items
谢谢!
最佳答案
这里有一些可以尝试的东西:
- 使用最新的 scrapy 版本(如果还没有使用的话)
- 检查是否使用了非标准中间件
- 尝试增加
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN
,CONCURRENT_REQUESTS
设置(docs) - 关闭日志记录
LOG_ENABLED = False
( docs ) - 尝试在循环中
yield
一个项目,而不是将项目收集到items
列表中并返回它们 - 使用本地缓存 DNS(参见 this thread)
- 检查此站点是否使用下载阈值并限制您的下载速度(参见 this thread)
- 记录蜘蛛运行期间的 CPU 和内存使用情况 - 查看那里是否有任何问题
- 尝试在 scrapyd 下运行同一个蜘蛛服务
- 看看是否grequests + lxml会表现得更好(询问您是否需要实现此解决方案的任何帮助)
- 尝试在
pypy
上运行Scrapy
,参见 Running Scrapy on PyPy
希望对您有所帮助。
关于python - 加速网页抓取工具,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17029752/