爬虫工作量由小到大的思维转变---＜第十九章 Scrapy抛弃项目的隐患---处理无效数据＞

前言:

(如果你的scrapy项目运行到最后,卡住不动了---且也没有任务在运行! 这种情况,大概率就是因为.这个了 )

在Scrapy爬虫开发中，正确处理项目丢弃异常是至关重要的。如果我们没有适当地抛弃项目，可能会导致一些潜在的问题和隐患。

危害和隐患：

• 数据污染：在爬虫的处理过程中，如果存在无效或不符合条件的数据，却没有正确抛弃这些项目，这些无效数据可能会被错误地处理、存储或分析，导致数据污染的问题。
• 任务卡住：当遇到异常未被正确处理时，爬虫可能会陷入死循环或卡住的状态。这是因为异常的未处理可能会中断正常的流程，导致爬虫无法继续执行后续任务。
• 资源浪费：未正确抛弃项目可能会导致资源的浪费。例如，在网络爬虫中，未正确抛弃项目可能会导致无效的网络请求继续发送，浪费网络带宽和计算资源。

正文

解决这个隐患的关键就是scrapy.exceptions.DropItem(但在新版本,需要引入,如下:)

from scrapy.exceptions import DropItem
    
      try:
           ...
                yield item
        except Exception as exc:
           
            raise DropItem(f"由于异常原因，放弃处理该项数据: {exc}")

解决方案：

• 使用Scrapy提供的scrapy.exceptions.DropItem异常类，对于无效或不符合条件的项目，应该适时抛弃它们。这样可以避免将无效数据引入后续处理流程，减少数据污染的风险。
• 在异常处理逻辑中，可以记录日志或发送警报，以便在出现异常时及时发现问题并进行修复。这样可以防止任务卡住或浪费资源的情况，并提高爬虫的稳定性和可靠性。
• 对于无效项目的丢弃，可以根据具体的业务需求进行进一步处理。例如，可以统计丢弃的项目数量、针对特定类型的项目进行相应的转发或通知，以便进一步处理或修复相关问题。

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假设我们正在开发一个名为"MySpider"的爬虫，用于爬取某网站上的商品信息。我们的爬虫通过目标网页逐一解析每个商品，并将信息存储在一个自定义的Item类中。然而，该网站有些商品信息是无效的或包含错误的数据。我们需要在处理过程中将这些无效的商品丢弃。

解决问题的关键：

合适的判断条件：首先，我们需要确定哪些数据被视为无效数据。例如，我们可能根据价格范围、缺少关键信息或其他自定义规则进行判断。

丢弃项目的方式：Scrapy提供了scrapy.exceptions.DropItem异常类，可用于将项目丢弃，不再进行后续处理。这是一个优雅的方式，避免处理无效数据的浪费。

解决方案：

在Spider中编写适当的条件判断，以确定无效数据。例如，在解析每个商品时，可以检查是否满足价格在有效范围内、关键信息是否完整等条件。

当遇到无效数据时，使用scrapy.exceptions.DropItem抛出异常，将该项目丢弃，并附上详细的提示信息。

在Item Pipeline中捕获scrapy.exceptions.DropItem异常。根据需要，可以进行日志记录、统计或其他处理操作。

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = "my_spider"
    # ... 爬虫配置和其他方法 ...

    def parse(self, response):
        # 解析每个商品
        for product in response.xpath("//div[@class='product']"):
            item = {}
            # 解析商品信息

            if self.is_valid_product(item):
                yield item
            else:
                raise scrapy.exceptions.DropItem("Discarding invalid product")

    def is_valid_product(self, item):
        # 判断商品是否有效
        # 根据需求编写判断逻辑，如价格范围、关键信息是否存在等
        # 返回True表示有效，返回False表示无效
        pass

class MyPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        # 其他处理逻辑

        return item

通过以上步骤，我们可以准确判断哪些数据是无效的，并使用scrapy.exceptions.DropItem异常将其丢弃。这种方式让我们的爬虫更加智能和高效，只处理有效的数据。

总结：

在Scrapy爬虫开发中，正确处理项目丢弃异常至关重要。如果我们没有适当地抛弃项目，可能会导致数据污染、任务卡住和资源浪费等危害。

为了解决这个问题，我们引入了`scrapy.exceptions.DropItem`异常类来丢弃无效的项目。通过合适的判断条件，我们能够确定哪些数据是无效的，并使用该异常来丢弃它们。

我们的解决方案包括以下几个步骤：

• 1. 在Spider中编写适当的条件判断，例如根据价格范围、关键信息是否完整等来判断数据的有效性。
• 2. 当遇到无效数据时，使用`scrapy.exceptions.DropItem`抛出异常，丢弃该项目，并附上详细的提示信息。
• 3. 在Item Pipeline中捕获`scrapy.exceptions.DropItem`异常，并根据需要进行相应的处理操作，如记录日志、统计或其他操作。

这样，我们能够避免数据污染、任务卡住和资源浪费等潜在的问题和隐患。正确处理项目丢弃异常是确保爬虫可靠性和效率的关键步骤。

记住，通过适时抛弃无效项目，我们能够提高爬虫的智能性和高效性，只处理有效的数据，以确保爬虫任务的正常执行和数据的准确性。