虽然GlobalKey允许轻松访问任何小部件的状态；避开它。窗口小部件应 不 直接与其他部件进行交互。这是Flutter的核心原则之一。 Flutter改用反应式编程。小部件之间通过提交事件进行通信。不能直接编辑所需的小部件。 明显的好处是小部件保持独立。并且可能有数十个小部件可以使用相同的原理相互通信。 如果要调用方法，则使用相同的原理：A
App Widget布局基于RemoteView，不支持许多类型的View Widget。由于a href="https:github.comflutterengineblobmastershellplatformandroi
你返回了一个空值items，需要附加item到items。 你也可以yield item在循环中。
我的工作最终结果是： spider.py： import scrapy import re import urlparse from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.loader.processors import Join, M
你实际上已经通过编辑回答了它。最好的选择是设置scrapyd服务并进行API调用schedule.json以触发抓取作业运行。 要进行该API http调用，你可以使用urllib2 requests，也可以在scrapydAPI- 周围使用包装器python-scrapyd-api： from scrapyd_api import Sc
首先，检查所需的数据是否已经存在-在html中（它在背景中-在那里）。 另一种选择是selenium:： from selenium import webdriver import time browser = webdriver.Firefox browser.get"http:www.prudential.com.hkPruServlet?module=fundpur
这花了我一段时间才能弄清楚，但这是我使用的： self.crawler.engine.slot.scheduler 那是调度程序的实例。然后，你可以调用__len__它的方法，或者如果你只需要对等待的请求为true false，请执行以下操作： self.crawler.engine.scheduler_cl
你可以通过scrapy crawl -h在项目目录中键入来查看可用命令的列表。 scrapy crawl spidername -o items.json -t json -o 指定转储项目的输出文件名（items.json） -t 指定转储项目的格式（json） c
有一个内置设置CLOSESPIDER_PAGECOUNT，可以通过命令行-s参数传递或更改设置：scrapy crawl spider -s CLOSESPIDER_PAGECOUNT=100 一个小警告是，如果启用了缓存，它将缓存命中数也计入页数。
Scrapy的文档在给出两者的实际应用示例方面做得非常糟糕。 CrawlerProcess假设scrapy是唯一使用twisted反应堆的东西。如果你在python中使用线程来运行其他代码，则并非总是如此。让我们以此为例。 from scrapy.crawler import CrawlerProcess import scrapy def notThreadSafe
事实证明，数据中还存在许多空格，因此结合Steven的回答和更多研究后，数据就可以删除所有标记，行返回和重复的空格。工作代码如下。请注意，在加载程序行上添加了text（），它删除了标记，并且split and join处理器删除了空格和行返回。 def parseself, response: items = [] l = XPathItemLoaderitem=Greenh
确保已设置spider网的“名称”属性。例： class campSpiderBaseSpider: name = 'campSpider' 如果没有name属性，那么抓痒的经理将无法找到你的spider。
You can use this middleware to have a random user agent every request the spider makes. # You can define a user USER_AGEN_LIST in your settings and the spider will chose a random user agent from that list every time.
做了之后pip install txsocksx，我需要更换scrapy的ScrapyAgent使用txsocksx.http.SOCKS5Agent。 我只是复制代码HTTP11DownloadHandler，并ScrapyAgent从scrapycored
我能够弄清楚发生了什么。 1：这被视为“ DOWNLOADER_MIDDLEWARE”，而不是“ SPIDER_MIDDLEWARE”。 DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'test.ntlmauth.NTLM_Middleware': 400, } 2：我尝试使用的中间件需要进行重大修改。这对我有用：
使用PhantomJS驱动程序时，请添加以下参数： driver = webdriver.PhantomJSservice_log_path='varlogphantomjsghostdriver.log' 相关代码，虽然可以选择关闭日志功能，但似乎还不支持： selenium webdriver phantomjs service.
要抓取整个网站，你应该使用CrawlSpider而不是scrapy.Spider 这是一个例子 为了你的目的，请尝试使用如下所示的内容： import scrapy from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from scrapy.linkextractors import LinkExtractor class MySpide
你可以使用Custom Retry Middleware来做到这一点，你只需要覆盖process_response当前Retry Middleware的方法即可： from scrapy.downloadermiddlewares.retry import RetryMiddleware from scrapy.utils.respon
这是由链接的scraper’s settings:引起的： ITEM_PIPELINES = ['linkedIn.pipelines.LinkedinPipeline'] 但是，根据doc，ITEM_PIPELINES这应该是一个命令： 要激活Item Pipeline组件，必须将其类添加到ITEM_PIPELINES设置中，如以下示例所示：
当前没有直接在cli上添加标头的方法，但是你可以执行以下操作： $ scrapy shell ... ... from scrapy import Request req = Request'yoururl.com', headers={"header1":"value1"} fetchreq
你应该scrapy crawl spider_name在scrapy.cfg文件所在的scrapy项目文件夹中运行命令。 从文档： `Crawling 为了使我们的spider工作，请转到项目的顶级目录并运行： `scrapy crawl dmoz``
你还需要重定向stderr。你仅重定向标准输出。你可以像这样以某种方式重定向它： scrapy crawl someSpider -o some.json -t json 2 some.text 密钥是数字2，它“选择” stderr作为重定向源。 如果要将stderr和stdout都重定向到一个文件中，可以使用： scrapy
start_urlsclass属性包含起始网址-仅此而已。如果你要提取其他网页的网址，parse请使用[another]回调从相应的回调请求中获取收益： class SpiderBaseSpider: name = 'my_spider' start_urls = [ 'http:
尝试这个。 pip install pypiwin32
有很多解决方案是一个非常深入的话题。但是，如果你想应用在帖子中定义的逻辑，则可以使用scrapy Downloader Middlewares。 就像是： class CaptchaMiddlewareobject: max_retries = 5 def process_responserequest, response, spider: if not
这是一个效果很好的scraper： from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider,Rule from scrapy.selector import HtmlXPathSelector from scrapy.http import Request from scrapySpider.items import SPage from scrapy.contrib.lin
对于蜘蛛，抓取周期经历如下过程： 首先，生成初始请求以爬网第一个URL，然后指定要调用的回调函数，并从这些请求中下载响应。 要执行的第一个请求是通过调用 start_requests（默认情况下）Request为方法中指定的URL 生成start_urls的parse方法以及作为请求的回调函数的
如何使用蜘蛛网中的物品？ 好吧，项目的主要目的是存储你爬网的数据。scrapy.Items基本上是字典。要声明你的物品，你将必须创建一个类并添加一个类scrapy.Field： import scrapy class Productscrapy.Item: url = scrapy.Field
这里是一些可以尝试的事情： 使用最新的scrapy版本（如果尚未使用） 检查是否使用了非标准中间件 尝试增加CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN，CONCURRENT_REQUESTS设置（docs） 关闭日志记录LOG_ENABLED = False（docs） 尝试yield循环输入项目，
你要使用ScrapyFileLogObserver。 import logging from scrapy.log import ScrapyFileLogObserver logfile = open'testlog.log', 'w' log_observer = ScrapyFileLogObserverlogfile, level=logging.DEBUG log_o
使用Scrapy的方法将利用两个组件，RandomProxy和RotateUserAgentMiddleware。 修改DOWNLOADER_MIDDLEWARES如下。你将必须在中插入新组件settings.py： DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'scrapy
你有两种选择可以解决你的问题。一般的做法是使用yield来生成新请求return。这样，你可以从单个回调中发出多个新请求。 在你的情况下，可能有一个更简单的解决方案：只需从这样的模式中生成启动urs列表： class MySpiderBaseSpider: start_urls = ['http:example.comfoo
Scrapy是一个Web-spider或Web scraper框架，你为Scrapy提供一个根URL以开始爬网，然后你可以指定要爬网和获取的URL数量的限制。它是用于Web 爬网或爬网的完整框架。 而 BeautifulSoup是一个解析库，它在从URL提取内容方面也做得很好，并且允许你轻松解析其中的某些部分。它只会获取你提供的URL的内容，然后停止。除非你使用某些条件将其手动放入无限循环内，否则它不会爬网。
对于通过解析找到的每个链接，你都可以请求它，并使用其他函数来解析内容： class MySpiderscrapy.Spider: name = "myspider" start_urls = [ ..... ] def parseself, response: rows = response.css'table.apas_tbl tr'.extrac
XPath通常无法选择不存在的内容。这些东西在你的HTML中不存在： [ 'This is a link', 'This is another link.' ] 从概念上讲，它们可能存在于更高的抽象级别上，即浏览器对源代码的呈现，但严格来说，即使它们是分开的，例如在颜色和功能上也是如此。 在DOM级别上，只有单独的文本节点，并且XPath可以
你应该将print语句更改为yield： import scrapy class HackerItemscrapy.Item: #declaring the item hackertitle = scrapy.Field class HackerSpiderscrapy.Spider: name = 'hackernewscra
你发布的代码对我来说不起作用： TypeError: __init__ takes exactly 2 arguments 1 given 这是因为该__init__方法需要一个table_name未传递的参数。你需要from_crawler在管道对象中实现class方法，例如：
我可以使它起作用的唯一方法是以下列方式使用此解决方案。 我的items.py档案： from scrapy.item import Item, Field from collections import OrderedDict from types import FunctionType class StaticOrderHelpertype: # Req
我解决了。 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from v4.items import Product class GardenaCoopBricoLoisirsSpiderscrapy.Spider: name = "Gardena_Coop_Brico_Loisirs_py" start_urls = [ 'http
尝试改为导入HtmlXPathSelector。 from scrapy.selector import HtmlXPathSelector 然后使用.select（）方法解析出你的html。例如， sel = HtmlXPathSelectorresponse site_names = sel.select'
