本篇文章给大家谈谈scrapy如何停止爬虫，以及scrapy 运行爬虫对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、scrapy爬取的网址遇到404应该怎么处理
- 2、scrapy-redis分布式爬虫启动为什么会等待
- 3、scrapy爬虫,不到一个小时就假死了怎么回事
- 4、Python爬虫Scrapy框架简单使用方法
scrapy爬取的网址遇到404应该怎么处理
1、我也遇到了这个问题，我的解决方法是，先将列表按照时间排序后再抓取，每次抓取完记录最后一条的url，下载再抓取时，遇到这个url，抓取就自动退出。
2、先把不存在的图片链接记录下来，再到百度站长工具后台提交死链接。百度站长平台有非常详细的提示说明，你应该去看看。其次，将某一种格式的图片禁止抓取，比如你测试时用的是jpg的，那么就在robots文件里面禁止抓取图片后缀为jpg的。不让搜索引擎抓取图片并没有不好的地方，抓取图片是浪费自己的空间带宽。
3、爬数据的时候，有时会遇到被该网站封IP等情况，response的状态码为403，那么这时候我们希望能够抛出 CloseSpider的异常。但是如scrapy官网提到的，Scrapy默认的设置是过滤掉有问题的HTTP response(即response状态码不在200-300之间)。
4、对于存在的网页内容由于路径改变而导致访问不了时，可在IIS 中定义404错误指向一个动态页面，在页面里面使用301永久重定向跳转到新的地址，此时服务器返回301状态码。 设置404指向一个设计好的html 文件，此时页面返回的404状态码。不同的空间商基本都提供404设置的功能，直接上传文件设置即可。
5、遇到此类问题，可以采取以下几种解决办法： 降低爬取速度：减少对目标网站的访问压力，这样可以减少单位时间内的爬取量。通过测试确定网站设定的速度限制，并据此设定合理的访问速度。 设置合理的访问时间间隔：先测试目标网站允许的最大访问频率，太接近这个频率的访问容易被封IP。
scrapy-redis分布式爬虫启动为什么会等待
scrapy-redis所实现的两种分布式：爬虫分布式以及item处理分布式就是由模块scheduler和模块pipelines实现。上述其它模块作为为二者辅助的功能模块。（VI）spider.py 设计的这个spider从redis中读取要爬的url，然后执行爬取，若爬取过程中返回更多的url，那么继续进行直至所有的request完成。
第一步，分布式并不是爬虫的本质，也并不是必须的，对于互相独立、不存在通信的任务就可手动对任务分割，随后在多个机器上各自执行，减少每台机器的工作量，费时就会成倍减少。例如有200W个网页页面待爬，可以用5台机器各自爬互不重复的40W个网页页面，相对来说单机费时就缩短了5倍。
Scrapy-redis可以通过Redis数据库实现分布式爬虫，其天然具备断点续爬的功能。因为在使用Redis作为调度器和去重器时，所有的请求、URL队列和爬取过的数据都被存储在Redis数据库中，而Redis具有持久化存储的功能，因此在Scrapy-redis中实现断点续爬就非常简单了。
放慢爬取速度，减少对于目标网站带来的压力，但会减少单位时间类的爬取量。测试出网站设置的限制速度阈值，设置合理的访问速度。
通过多线程或多进程可以同时进行多个爬取任务，提高数据爬取的效率。另外，可以使用一些优化技巧来提高爬取速度，例如使用异步请求库（如aiohttp、requests-async）来发送异步请求，使用代理IP池来避免IP被封禁，使用分布式爬虫框架（如Scrapy-Redis）来实现分布式爬取等。
在Scrapy中，我们实际是把爬取队列保存到本地，第二次爬取直接读取并恢复队列即可。那么在分布式架构中我们还用担心这个问题吗？不需要。因为爬取队列本身就是用数据库保存的，如果爬虫中断了，数据库中的Request依然是存在的，下次启动就会接着上次中断的地方继续爬取。
scrapy爬虫,不到一个小时就假死了怎么回事
1、有可能你频繁的爬取同一个网站的数据，这个网站把你的ip暂时或者永久的加入了黑名单，一段时间内或者永久限制你的访问。网站可能有最大访问频率的限制，根据这个时间来设置时延可以解决这个问题。或者可能由于网络不稳定等原因。至于其他的问题就不清楚了。
2、爬数据的时候，有时会遇到被该网站封IP等情况，response的状态码为403，那么这时候我们希望能够抛出 CloseSpider的异常。但是如scrapy官网提到的，Scrapy默认的设置是过滤掉有问题的HTTP response(即response状态码不在200-300之间)。
3、没有安装必要的依赖库。在执行命令前，需要确保已经安装了相关的Python依赖库。指定的爬虫名称不存在。如果要运行某个特定的爬虫，需要确保在Scrapy项目中存在这个爬虫，并且在方法中指定了正确的爬虫名称。爬虫代码存在错误。如果爬虫代码中存在语法错误或者逻辑错误，就会导致无法正常启动爬虫。
4、一些用户在运用Scrapy爬虫时，遇到了即便配置了IP代理，仍然无法成功发送请求的问题。这种情况出现的原因可能是爬虫的使用方法不正确，或者所选用的代理IP质量不佳。遇到此类问题，可以采取以下几种解决办法： 降低爬取速度：减少对目标网站的访问压力，这样可以减少单位时间内的爬取量。
5、时间间隔访问，对于多少时间间隔进行采集，可以先测试目标网站所允许的最大访问频率，越贴近最大访问频率，越容易被封IP，这就需要设置一个合理的时间间隔，既能满足采集速度，也可以不被限制IP。
Python爬虫Scrapy框架简单使用方法
下面用一个例子来学习一下命令的使用：建立一个Scrapy爬虫工程，在已启动的Scrapy中继续输入：执行该命令，系统会在PyCharm的工程文件中自动创建一个工程，命名为pythonDemo。
下载器中间件（Downloader middlewares）：是在引擎即下载器之间的特定钩子（special hook），处理Downloader传递给引擎的Response。其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能（后面会介绍配置一些中间并激活，用以应对反爬虫）。
爬虫跟踪下一页的方法是自己模拟点击下一页连接，然后发出新的请求。请看：item1 = Item()yield item1item2 = Item()yield item2req = Request(url=下一页的链接， callback=self.parse)yield req 注意使用yield时不要用return语句。
Python提供了许多强大的库和框架，可以帮助您编写网络爬虫程序。其中，常用的库包括BeautifulSoup、Scrapy和Requests等。使用Python编写网络爬虫程序的一般步骤如下： 导入所需的库：使用import语句导入所需的库，如BeautifulSoup、Scrapy和Requests等。
scrapy如何停止爬虫的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于scrapy 运行爬虫、scrapy如何停止爬虫的信息别忘了在本站进行查找喔。
