有时需要根据项目的实际需求向spider传递参数以控制spider的行为,比如说,根据用户提交的url来控制spider爬取的网站。在这种情况下,可以使用两种方法向spider传递参数。

第一种方法,在命令行用crawl控制spider爬取的时候,加上-a选项,例如:

scrapy crawl myspider -a category=electronics

然后在spider里这样写:

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
  name = 'myspider'

  def __init__(self, category=None, *args, **kwargs):
    super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs)
    self.start_urls = ['http://www.example.com/categories/%s' % category]
    # ...

也就是在spider的构造函数里加上带入的参数即可。

第二种方法,在用scrapyd控制spider的时候,可以向schedule.json发送-d选项加入参数,同样的,也需要在spider的构造函数里如上写法。例如:

$ curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=myproject -d spider=somespider -d setting=DOWNLOAD_DELAY=2 -d arg1=val1

另外,如果需要在scrapy发出的request上加入参数,可以使用request的meta参数,然后就可以相应的在返回的respose对象中获得传入的参数。这在某些情况下相当有用,比如说需要确定这个url是哪个用户请求爬取的,可以先用上面两种方法之一将信息传递给spider,spider就可以把这个信息加入到request中,然后在相应的reponse中就可以将这个信息与从url的页面中获得的信息一起存入数据库。例如:

def parse_page1(self, response):
  item = MyItem()
  item['main_url'] = response.url
  request = scrapy.Request("http://www.example.com/some_page.html",
               callback=self.parse_page2)
  request.meta['item'] = item
  return request

def parse_page2(self, response):
  item = response.meta['item']
  item['other_url'] = response.url
  return item

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。