scrapy爬取（scrapy 爬取数据时报 UnicodeDecodeError: ’utf-8’）
本文目录
- scrapy 爬取数据时报 UnicodeDecodeError: ’utf-8’
- scrapy爬取整个网页时如何避免链接失效
- 为什么说scrapy-redis天然具备断点续爬的功能
- scrapy 将parse获取到的url防入到redis的请求队列中
scrapy 爬取数据时报 UnicodeDecodeError: ’utf-8’
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scrapy爬取整个网页时如何避免链接失效
最近在使用scrapy爬取网页时遇到很多图片不能正常显示、a标签链接失效的情况，多是因为爬下来的网页和图片路径已经失去了原有的结构，网页无法根据标签的src或者标签的href找到对应的资源，下面就这个问题展开一个小研究。
首先，做这个工作是一定要修改网页的，所以我们引入BeautifulSoup库对网页进行解析。
其次，在本文中 所有的网页以域名为目录名进行保存 。
下面我们 分情况讨论 。
大体上看，网页中的链接有以下几种格式：
第一种情况，链接直接以/开头，很明显是从网站的根目录开始检索，那么我们直接将该网站的存储路径加在page前即可（home_path代表当前网页在我们系统中保存的路径，包含域名）：
***隐藏网址*** dir_website为我们保存爬取的网页的路径，不包含域名 。
***隐藏网址***
注意，这个域名一定要从链接中提取，而不是直接插入当前爬取的网站域名，这是因为 href里的链接不一定来源于当前网站 ，有可能索引到其他的网站，这时候如果我们同时爬取了它索引到的网站，通过这种方法我们仍然能够正常访问。
第四种情况——’#content’，href里的链接以’#’开头，代表你点击这个链接后在当前页面内查找id=’content’的元素，并切换到该元素所在的位置。这种链接我们并不需要处理，直接continue即可。
第五种和第六种情况我们可以一起处理，这得益于python中path模块的一个方法：
这个方法是什么意思呢，它可以把传入的url的格式调整为正确的格式，比如：
有了这个方法，我们可以直接转换第五种和第六种情况的链接。
至于第七种情况，很明显这种链接是通过向后端的Servlet发送请求来获取页面，而我们爬下来的网页是没有后端的，但是我们确实能够通过scrapy爬到这个网页，那我们就把爬下来的网页加上.html的后缀，然后给这个链接也加上后缀，我们就可以通过点击链接来访问目标资源了。
当然，在那之前，我们得去掉网页链接里的’/’，因为我们保存的网页文件名字里是不可能包含’/’的。
至此，我们已经解决了大多数爬下来的网页资源不可达的问题了，以上是对于《a》标签做的处理，《img》标签同理，就不再赘述。
还有一种比较少见的情况，就是网页内的资源url是经过编码的，比如’%’会变成’%25’，此时我们只要将保存文件的名称进行解码后再保存即可，相关函数是urllib.unquote()。而网页内的链接无须解码，因为它们在访问资源时会自动解码。
为什么说scrapy-redis天然具备断点续爬的功能
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。只需要在重新启动爬虫之后，从Redis中加载上一次爬虫运行的状态，即可从上次停止的地方继续爬取数据。这种方式不仅可以保证爬虫的可靠性和稳定性，还可以提高爬虫的效率。
scrapy 将parse获取到的url防入到redis的请求队列中
将Scrapy爬取到的URL存储到Redis请求队列中，可以通过使用RedisSpider类和Redis请求队列来实现。下面是一个简单的示例代码：
```python
import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
class MySpider(RedisSpider):
name = ’myspider’
redis_key = ’myspider:start_urls’ # Redis请求队列的key
def parse(self, response):
# 获取页面中的URL，并将其存储到Redis请求队列中
for url in response.css(’a::attr(href)’).getall():
self.rpush(url) # 将URL存储到Redis请求队列中
```
在上面的代码中，`MySpider`类继承了`RedisSpider`类，并设置了`redis_key`属性来指定Redis请求队列的key。在`parse`函数中，遍历页面中的URL，并使用`self.rpush(url)`将URL存储到Redis请求队列中。
需要注意的是，在使用Redis请求队列时，需要安装并配置好Scrapy-Redis组件。具体操作可以参考Scrapy-Redis官方文档中的说明。
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