Scrapy是一个用于爬取网站数据的Python框架。在Scrapy中,可以通过设置合适的参数来实现在不重新下载HTML的情况下重现结果。
要在Scrapy中实现这一功能,可以使用Scrapy的缓存功能。Scrapy提供了一个名为HttpCacheMiddleware的中间件,可以将已下载的响应缓存到本地磁盘上,以便在后续的请求中重用。
下面是实现在不重新下载HTML的情况下重现结果的步骤:
HTTPCACHE_ENABLED = True
# 缓存存储路径
HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'
# 缓存的有效期(单位:秒)
HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0
# 缓存的响应最大大小(单位:字节)
HTTPCACHE_IGNORE_RESPONSE_CACHE_CONTROLS = ['no-store', 'max-age']
# 缓存的忽略状态码
HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []
# 缓存的忽略响应头
HTTPCACHE_IGNORE_RESPONSE_VARY = []
# 缓存的忽略请求头
HTTPCACHE_IGNORE_REQUEST_HEADERS = []
# 缓存的忽略响应头
HTTPCACHE_IGNORE_RESPONSE_HEADERS = []
Request
对象发送请求时,可以通过设置dont_cache
参数来控制是否使用缓存。将dont_cache
参数设置为True
,则该请求将不会使用缓存,而是重新下载HTML。例如:yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, dont_cache=True)
通过以上步骤,可以在Scrapy中实现在不重新下载HTML的情况下重现结果。使用缓存功能可以提高爬取效率,减少对目标网站的请求压力。
关于Scrapy的更多信息和详细介绍,可以参考腾讯云的相关产品文档:Scrapy。
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