本文实例讲述了Python实现从脚本里运行scrapy的方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
import os
os.environ.setdefault('SCRAPY_SETTINGS_MODULE', 'project.settings') #Must be at the top before other imports
from scrapy import log, signals, project
from scrapy.xlib.pydispatch import dispatcher
from scrapy.conf import settings
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from multiprocessing import Process, Queue
class CrawlerScript():
def __init__(self):
self.crawler = CrawlerProcess(settings)
if not hasattr(project, 'crawler'):
self.crawler.install()
self.crawler.configure()
self.items = []
dispatcher.connect(self._item_passed, signals.item_passed)
def _item_passed(self, item):
self.items.append(item)
def _crawl(self, queue, spider_name):
spider = self.crawler.spiders.create(spider_name)
if spider:
self.crawler.queue.append_spider(spider)
self.crawler.start()
self.crawler.stop()
queue.put(self.items)
def crawl(self, spider):
queue = Queue()
p = Process(target=self._crawl, args=(queue, spider,))
p.start()
p.join()
return queue.get(True)
# Usage
if __name__ == "__main__":
log.start()
"""
This example runs spider1 and then spider2 three times.
"""
items = list()
crawler = CrawlerScript()
items.append(crawler.crawl('spider1'))
for i in range(3):
items.append(crawler.crawl('spider2'))
print items
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一个“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“阵列” isamorememory-效率,均质sepersequeSequeSequeReDencErequiringElements.1)

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。


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