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这是我用来调用scrapy的python脚本，答案是

从脚本抓取抓取总是在抓取后阻止脚本执行

def stop_reactor():
    reactor.stop()
dispatcher.connect(stop_reactor, signal=signals.spider_closed)
spider = MySpider(start_url='abc')
crawler = Crawler(Settings())
crawler.configure()
crawler.crawl(spider)
crawler.start()
log.start()
log.msg('Running reactor...')
reactor.run()  # the script will block here until the spider is closed
log.msg('Reactor stopped.')

这是我的 pipelines.py 代码

from scrapy import log,signals
from scrapy.contrib.exporter import JsonItemExporter
from scrapy.xlib.pydispatch import dispatcher

class scrapermar11Pipeline(object):


    def __init__(self):
        self.files = {}
        dispatcher.connect(self.spider_opened , signals.spider_opened)
        dispatcher.connect(self.spider_closed , signals.spider_closed)


    def spider_opened(self,spider):
        file = open('links_pipelines.json' ,'wb')
        self.files[spider] = file
        self.exporter = JsonItemExporter(file)
        self.exporter.start_exporting()

    def spider_closed(self,spider):
       self.exporter.finish_exporting()
       file = self.files.pop(spider)
       file.close()

    def process_item(self, item, spider):
        self.exporter.export_item(item)
        log.msg('It reached here')
        return item

这段代码取自这里

Scrapy :: JSON导出问题

当我像这样运行爬虫时

scrapy crawl MySpider -a start_url='abc'

创建了一个具有预期输出的链接文件。但是当我执行 python 脚本时，它不会创建任何文件，尽管爬虫运行，因为转储的scrapy stats 类似于之前运行的那些。我认为python脚本中有一个错误，因为文件是在第一种方法中创建的。我如何让脚本输出文件？

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2 回答 2

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这段代码对我有用：

from scrapy import signals, log
from scrapy.xlib.pydispatch import dispatcher
from scrapy.conf import settings
from scrapy.http import Request
from multiprocessing.queues import Queue
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from multiprocessing import Process
# import your spider here
def handleSpiderIdle(spider):
        reactor.stop()
mySettings = {'LOG_ENABLED': True, 'ITEM_PIPELINES': '<name of your project>.pipelines.scrapermar11Pipeline'} 

settings.overrides.update(mySettings)

crawlerProcess = CrawlerProcess(settings)
crawlerProcess.install()
crawlerProcess.configure()

spider = <nameofyourspider>(domain="") # create a spider ourselves
crawlerProcess.crawl(spider) # add it to spiders pool

dispatcher.connect(handleSpiderIdle, signals.spider_idle) # use this if you need to handle idle event (restart spider?)

log.start() # depends on LOG_ENABLED
print "Starting crawler."
crawlerProcess.start()
print "Crawler stopped."
于 2013-09-30T07:09:56.097 回答
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一个对我有用的解决方案是放弃运行脚本和使用内部 API，而是使用命令行和 GNU Parallel 来并行化。

要运行所有已知的蜘蛛，每个核心一个：

scrapy list | parallel --line-buffer scrapy crawl

scrapy list每行列出所有蜘蛛，允许我们将它们作为参数附加到scrapy crawl传递给 GNU Parallel 的命令 () 中。--line-buffer意味着从进程接收到的输出将被混合打印到标准输出，但在逐行的基础上，而不是 quater/half 行一起乱码（对于其他选项，请查看--groupand --ungroup）。

注意：显然这在具有多个 CPU 内核的机器上效果最好，因为默认情况下，GNU Parallel 将每个内核运行一个作业。请注意，与许多现代开发机器不同，廉价的 AWS EC2 和 DigitalOcean 层只有一个虚拟 CPU 内核。因此，如果您希望在一个内核上同时运行作业，您将不得不使用--jobsGNU Parellel 的参数。例如，每个核心运行 2 个 scrapy 爬虫：

scrapy list | parallel --jobs 200% --line-buffer scrapy crawl
于 2015-04-03T00:23:54.320 回答