本篇文章为大家展示了scrapy在python爬虫中使用时需要注意哪些问题，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
1.如果需要大批量分布式爬取，建议采用Redis数据库存储，可安装scrapy-redis，使用redis数据库来替换scrapy原本使用的队列结构（deque），并配合其它数据库存储，例如MySQL或者MongoDB，爬取效率将会极大提高。并且其自带的dupefilter.py负责执行requst的去重，使用redis的set数据结构，通过settings文件正确设置后，即便停止scrapy爬虫，当下次重新开始后也能自动去重。原因就是在redis已经存储了request的信息。
2.当涉及到代理IP，Headers头中间请求信息处理的时候，可以通过中间件Middleware来实现。Spider中间件是介入到Scrapy的spider处理机制的钩子框架，可以添加代码来处理发送给 Spiders的response及spider产生的item和request。
3.合理设置settings文件，需要熟练掌握settings的各种设置。
4.可以重新定义def start_requests(self)函数来加载cookie信息，form信息的提交用scrapy.FormRequest以及scrapy.FormRequest.from_response这两个函数，scrapy.FormRequest.from_response能实现自动提交form数据。
5.采用Scrapy+phantomJS。 downloadMiddleware 对从 scheduler 送来的 Request 对象在请求之前进行预处理，可以实现添加 headers， user_agent，还有 cookie 等功能 。但也可以通过中间件直接返回 HtmlResponse 对象，略过请求的模块，直接扔给 response 的回调函数处理。
class CustomMetaMiddleware(object):
def process_request(self,request,spider):
dcap = dict(DesiredCapabilities.PHANTOMJS)
dcap["phantomjs.page.settings.loadImages"] = False
dcap["phantomjs.page.settings.resourceTimeout"] = 10
driver = webdriver.PhantomJS("D:xx\xx",desired_capabilities=dcap)
driver.get(request.url)
body = driver.page_source.encode('utf8')
url = driver.current_url
driver.quit()
return HtmlResponse(request.url,body=body)上述内容就是scrapy在python爬虫中使用时需要注意哪些问题，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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