Tipps zur Scrapy-Optimierung: So reduzieren Sie das Crawling doppelter URLs und verbessern die Effizienz

Scrapy ist ein leistungsstarkes Python-Crawler-Framework, mit dem große Datenmengen aus dem Internet abgerufen werden können. Bei der Entwicklung von Scrapy stoßen wir jedoch häufig auf das Problem, doppelte URLs zu crawlen, was viel Zeit und Ressourcen verschwendet und die Effizienz beeinträchtigt. In diesem Artikel werden einige Scrapy-Optimierungstechniken vorgestellt, um das Crawlen doppelter URLs zu reduzieren und die Effizienz von Scrapy-Crawlern zu verbessern.

1. Verwenden Sie die Attribute „start_urls“ und „allowed_domains“

Im Scrapy-Crawler können Sie das Attribut „start_urls“ verwenden, um die URLs anzugeben, die gecrawlt werden müssen. Gleichzeitig können Sie mit dem Attribut „allowed_domains“ auch die Domänennamen angeben, die der Crawler crawlen kann. Die Verwendung dieser beiden Attribute kann Scrapy dabei helfen, URLs, die nicht gecrawlt werden müssen, schnell herauszufiltern, was Zeit und Ressourcen spart und gleichzeitig die Effizienz verbessert.

2. Verwenden Sie Scrapy-Redis, um verteiltes Crawlen zu implementieren.

Wenn eine große Anzahl von URLs gecrawlt werden muss, ist das Crawlen auf einer einzelnen Maschine ineffizient, sodass Sie die Verwendung verteilter Crawling-Technologie in Betracht ziehen können. Scrapy-Redis ist ein Plug-in für Scrapy, das die Redis-Datenbank verwendet, um verteiltes Crawlen zu implementieren und die Effizienz von Scrapy-Crawlern zu verbessern. Durch Festlegen der Parameter REDIS_HOST und REDIS_PORT in der Datei „settings.py“ können Sie die Adresse und Portnummer der Redis-Datenbank angeben, mit der Scrapy-Redis eine Verbindung herstellt, um verteiltes Crawlen zu erreichen.

3. Verwenden Sie die inkrementelle Crawling-Technologie

Bei der Entwicklung von Scrapy-Crawlern stoßen wir häufig auf Situationen, in denen wir dieselbe URL wiederholt crawlen müssen, was zu einer großen Zeit- und Ressourcenverschwendung führt. Daher können inkrementelle Crawling-Techniken verwendet werden, um wiederholtes Crawlen zu reduzieren. Die Grundidee der inkrementellen Crawling-Technologie besteht darin, die gecrawlte URL aufzuzeichnen und beim nächsten Crawlen zu überprüfen, ob dieselbe URL basierend auf dem Datensatz gecrawlt wurde. Auf diese Weise kann das Crawlen doppelter URLs reduziert und die Effizienz verbessert werden.

4. Verwenden Sie Middleware, um doppelte URLs zu filtern.

Zusätzlich zur inkrementellen Crawling-Technologie können Sie auch Middleware verwenden, um doppelte URLs zu filtern. Die Middleware in Scrapy ist ein benutzerdefinierter Prozessor. Während der Ausführung des Scrapy-Crawlers können Anfragen und Antworten über die Middleware verarbeitet werden. Wir können die URL-Deduplizierung implementieren, indem wir benutzerdefinierte Middleware schreiben. Unter diesen besteht die am häufigsten verwendete Deduplizierungsmethode darin, mithilfe der Redis-Datenbank eine Liste der gecrawlten URLs aufzuzeichnen und die Liste abzufragen, um festzustellen, ob die URL gecrawlt wurde.

5. Verwenden Sie DupeFilter, um doppelte URLs zu filtern

Zusätzlich zur benutzerdefinierten Middleware bietet Scrapy auch einen integrierten Deduplizierungsfilter DupeFilter, der das Crawlen doppelter URLs effektiv reduzieren kann. DupeFilter hasht jede URL und speichert eindeutige Hash-Werte im Speicher. Daher werden während des Crawling-Vorgangs nur URLs mit unterschiedlichen Hash-Werten gecrawlt. Die Verwendung von DupeFilter erfordert keine zusätzliche Redis-Serverunterstützung und ist eine einfache Filtermethode für doppelte URLs.

Zusammenfassung:

Bei der Entwicklung von Scrapy-Crawlern ist das Crawlen doppelter URLs ein häufiges Problem. Um das Crawlen doppelter URLs zu reduzieren und die Effizienz von Scrapy-Crawlern zu verbessern, müssen verschiedene Optimierungstechniken eingesetzt werden. In diesem Artikel werden einige gängige Scrapy-Optimierungstechniken vorgestellt, darunter die Verwendung der Attribute „start_urls“ und „allowed_domains“, die Verwendung von Scrapy-Redis zur Implementierung des verteilten Crawlings, die Verwendung der inkrementellen Crawling-Technologie, die Verwendung benutzerdefinierter Middleware zum Filtern doppelter URLs und die Verwendung des integrierten DupeFilter zum Filtern doppelter URLs . Leser können je nach Bedarf geeignete Optimierungsmethoden auswählen, um die Effizienz von Scrapy-Crawlern zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTipps zur Scrapy-Optimierung: So reduzieren Sie das Crawling doppelter URLs und verbessern die Effizienz. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!