⑴ scrapy爬蟲爬取長度怎麼設置
對於只是讀取某幾個網站更新內容的爬蟲完全沒必要在python代碼中實現增量的功能，直接在item中增加Url欄位。 item['Url'] = response.url 然後在數據端把儲存url的column設置成unique。 之後在python代碼中捕獲資料庫commit時返回的異常
⑵ python爬蟲一秒鍾最快爬多少條數據
我見過3秒鍾喝完一「瓶」啤酒的人，也見過一小時才喝完一「杯」啤酒的人；
我見過一口吃完像巴掌大的麵包的人，也見過幾天才吃完像手指頭大的麵包；
——————我是一條可愛的分割線——————
回到正題：
爬蟲能爬多少，能爬多快。取決於演算法和網速。當然，說白了還是和工程師自己的實力有關。
# 好的爬蟲一秒可以爬上萬條數據，
# 有的爬蟲一天只能爬一條。
print 「人生苦短，python當歌」
⑶ python爬蟲爬一個網站要多久
Python爬蟲爬取一個網站需要多久無法一概而論，需要結合多方面因素來決定，比如網站的頁面數量、你的爬蟲經驗、網站反爬蟲力度等，這些都會影響抓取時間。
⑷ 如何用Python做爬蟲
1）首先你要明白爬蟲怎樣工作。
想像你是一隻蜘蛛，現在你被放到了互聯「網」上。那麼，你需要把所有的網頁都看一遍。怎麼辦呢？沒問題呀，你就隨便從某個地方開始，比如說人民日報的首頁，這個叫initial pages，用$表示吧。
在人民日報的首頁，你看到那個頁面引向的各種鏈接。於是你很開心地從爬到了「國內新聞」那個頁面。太好了，這樣你就已經爬完了倆頁面（首頁和國內新聞）！暫且不用管爬下來的頁面怎麼處理的，你就想像你把這個頁面完完整整抄成了個html放到了你身上。
突然你發現， 在國內新聞這個頁面上，有一個鏈接鏈回「首頁」。作為一隻聰明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因為你已經看過了啊。所以，你需要用你的腦子，存下你已經看過的頁面地址。這樣，每次看到一個可能需要爬的新鏈接，你就先查查你腦子里是不是已經去過這個頁面地址。如果去過，那就別去了。
好的，理論上如果所有的頁面可以從initial page達到的話，那麼可以證明你一定可以爬完所有的網頁。
那麼在python里怎麼實現呢？
很簡單
import Queue
initial_page = "初始化頁"
url_queue = Queue.Queue()
seen = set()
seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)
while(True): #一直進行直到海枯石爛
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的url
store(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
寫得已經很偽代碼了。
所有的爬蟲的backbone都在這里，下面分析一下為什麼爬蟲事實上是個非常復雜的東西——搜索引擎公司通常有一整個團隊來維護和開發。
2）效率
如果你直接加工一下上面的代碼直接運行的話，你需要一整年才能爬下整個豆瓣的內容。更別說Google這樣的搜索引擎需要爬下全網的內容了。
問題出在哪呢？需要爬的網頁實在太多太多了，而上面的代碼太慢太慢了。設想全網有N個網站，那麼分析一下判重的復雜度就是N*log(N)，因為所有網頁要遍歷一次，而每次判重用set的話需要log(N)的復雜度。OK，OK，我知道python的set實現是hash——不過這樣還是太慢了，至少內存使用效率不高。
通常的判重做法是怎樣呢？Bloom Filter. 簡單講它仍然是一種hash的方法，但是它的特點是，它可以使用固定的內存（不隨url的數量而增長）以O(1)的效率判定url是否已經在set中。可惜天下沒有白吃的午餐，它的唯一問題在於，如果這個url不在set中，BF可以100%確定這個url沒有看過。但是如果這個url在set中，它會告訴你：這個url應該已經出現過，不過我有2%的不確定性。注意這里的不確定性在你分配的內存足夠大的時候，可以變得很小很少。一個簡單的教程:Bloom Filters by Example
注意到這個特點，url如果被看過，那麼可能以小概率重復看一看（沒關系，多看看不會累死）。但是如果沒被看過，一定會被看一下（這個很重要，不然我們就要漏掉一些網頁了！）。 [IMPORTANT: 此段有問題，請暫時略過]
好，現在已經接近處理判重最快的方法了。另外一個瓶頸——你只有一台機器。不管你的帶寬有多大，只要你的機器下載網頁的速度是瓶頸的話，那麼你只有加快這個速度。用一台機子不夠的話——用很多台吧！當然，我們假設每台機子都已經進了最大的效率——使用多線程（python的話，多進程吧）。
3）集群化抓取
爬取豆瓣的時候，我總共用了100多台機器晝夜不停地運行了一個月。想像如果只用一台機子你就得運行100個月了...
那麼，假設你現在有100台機器可以用，怎麼用python實現一個分布式的爬取演算法呢？
我們把這100台中的99台運算能力較小的機器叫作slave，另外一台較大的機器叫作master，那麼回顧上面代碼中的url_queue，如果我們能把這個queue放到這台master機器上，所有的slave都可以通過網路跟master聯通，每當一個slave完成下載一個網頁，就向master請求一個新的網頁來抓取。而每次slave新抓到一個網頁，就把這個網頁上所有的鏈接送到master的queue里去。同樣，bloom filter也放到master上，但是現在master只發送確定沒有被訪問過的url給slave。Bloom Filter放到master的內存里，而被訪問過的url放到運行在master上的Redis里，這樣保證所有操作都是O(1)。（至少平攤是O(1)，Redis的訪問效率見:LINSERT – Redis)
考慮如何用python實現：
在各台slave上裝好scrapy，那麼各台機子就變成了一台有抓取能力的slave，在master上裝好Redis和rq用作分布式隊列。
代碼於是寫成
#slave.py
current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)
store(current_url);
send_to_master(to_send)
#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()
initial_pages = "www.renmingribao.com"
while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)
好的，其實你能想到，有人已經給你寫好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub
4）展望及後處理
雖然上面用很多「簡單」，但是真正要實現一個商業規模可用的爬蟲並不是一件容易的事。上面的代碼用來爬一個整體的網站幾乎沒有太大的問題。
但是如果附加上你需要這些後續處理，比如
有效地存儲（資料庫應該怎樣安排）
有效地判重（這里指網頁判重，咱可不想把人民日報和抄襲它的大民日報都爬一遍）
有效地信息抽取（比如怎麼樣抽取出網頁上所有的地址抽取出來，「朝陽區奮進路中華道」），搜索引擎通常不需要存儲所有的信息，比如圖片我存來幹嘛...
及時更新（預測這個網頁多久會更新一次）
如你所想，這里每一個點都可以供很多研究者十數年的研究。雖然如此，
「路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索」。
所以，不要問怎麼入門，直接上路就好了：）
⑸ 剛開始學習 Python 到可以寫出一個爬蟲大約需要多長時間
有沒有編程基礎？如果以前學過其他語言，底子比較好，那麼從開始學Python到寫出一個最簡單的爬蟲幾天就可以搞定。如果沒有編程基礎，對普通人來說需要的時間就長了，光是學Python就很費時間，因為要打基礎。
⑹ python爬蟲下來的數據怎麼存
如果是存到mysql中，可以設置為欄位類型為text。
mysql中text 最大長度為65,535(2的16次方–1)字元的TEXT列。
如果你覺得text長度不夠，可以選擇
MEDIUMTEXT最大長度為16,777,215。
LONGTEXT最大長度為4,294,967,295
Text主要是用來存放非二進制的文本，如論壇帖子,題目，或者網路知道的問題和回答之類。
需要弄清楚的是text 和 char varchar blob這幾種類型的區別
如果真的特別大，就用python在某一路徑下建一個文件，把內容write到文件中就可以了
⑺ Python 到可以寫出一個爬蟲大約需要多長時間
簡單的三分鍾
復雜的一個小時
再復雜的24個小時？
更復雜，根據被採集的網站來一直變幻~
⑻ python爬蟲遇到的問題
這個是http頭文件，發送request請求，通過它定義一些相關的規范參數。
Accept-Charset：瀏覽器可接受的字元集。
Accept-Encoding：瀏覽器能夠進行解碼的數據編碼方式，比如gzip。Servlet能夠向支持gzip的瀏覽器返回經gzip編碼的HTML頁面。許多情形下這可以減少5到10倍的下載時間。
Accept-Language：瀏覽器所希望的語言種類，當伺服器能夠提供一種以上的語言版本時要用到。
Authorization：授權信息，通常出現在對伺服器發送的WWW-Authenticate頭的應答中。
Connection： 表示是否需要持久連接。如果Servlet看到這里的值為「Keep-Alive」，或者看到請求使用的是HTTP 1.1（HTTP 1.1默認進行持久連接），它就可以利用持久連接的優點，當頁麵包含多個元素時（例如Applet，圖片），顯著地減少下載所需要的時間。要實現這一 點，Servlet需要在應答中發送一個Content-Length頭，最簡單的實現方法是：先把內容寫入 ByteArrayOutputStream，然後在正式寫出內容之前計算它的大小。
Content-Length：表示請求消息正文的長度。
Cookie：這是最重要的請求頭信息之一，參見後面《Cookie處理》一章中的討論。
From：請求發送者的email地址，由一些特殊的Web客戶程序使用，瀏覽器不會用到它。
Host：初始URL中的主機和埠。
If-Modified-Since：只有當所請求的內容在指定的日期之後又經過修改才返回它，否則返回304「Not Modified」應答。
Pragma：指定「no-cache」值表示伺服器必須返回一個刷新後的文檔，即使它是代理伺服器而且已經有了頁面的本地拷貝。
Referer：包含一個URL，用戶從該URL代表的頁面出發訪問當前請求的頁面。
User-Agent：瀏覽器類型，如果Servlet返回的內容與瀏覽器類型有關則該值非常有用。
UA-Pixels，UA-Color，UA-OS，UA-CPU：由某些版本的IE瀏覽器所發送的非標準的請求頭，表示屏幕大小、顏色深度、操作系統和CPU類型。
⑼ python 爬蟲 大概要多久爬完一個網站
這個問題沒法回答 ，因為影響的因素太多，要看網站的結構、復雜度、寬度、網站伺服器性能、自身機器性能、爬蟲演算法！