悠悠楠杉
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Scrapy深度爬取：优化内部链接与分页处理，避免重复与数据丢失，scrapy爬取网站
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为了避免重复抓取，Scrapy内置的dupefilter虽然提供了基础的去重功能，但在分布式或多任务场景下仍显不足。默认的内存去重集合在重启后失效，可能导致历史URL再次入队。因此，有必要将指纹存储升级至持久化数据库，如Redis或SQLite。通过自定义RFPDupeFilter类，将请求的URL哈希值写入外部存储，并在调度前进行查重验证，从而实现跨会话的去重保障。
与此同时，数据丢失问题往往源于异常处理不当。网络超时、目标服务器5xx错误、DOM结构突变等情况都可能导致解析中断。为提升容错能力，应在关键解析节点添加try-except块，记录失败日志而非直接抛出异常。对于重要字段，可设置备用选择器路径——当主选择器匹配失败时，自动切换至备选方案，最大限度保留可用信息。
在实际部署中，还应合理配置下载延迟（DOWNLOAD_DELAY）和并发数（CONCURRENT_REQUESTS），避免对目标服务器造成过大压力。结合AutoThrottle扩展，可根据响应时间动态调整请求频率，既保护对方服务稳定性，又维持自身采集效率。日志级别建议设为INFO以上，便于追踪请求流程与错误源头。
最终，一个理想的深度爬虫应当像一位经验丰富的调查员：有明确的目标导向，懂得甄别线索真伪，能在复杂环境中自主决策，并始终保持着条理清晰的工作节奏。它不只是机械地遍历链接，而是通过规则与智能的结合，在浩瀚的信息海洋中精准打捞有价值的数据珍珠。
