处理Python爬虫断点的方式有两种：1. 使用持久化存储记录已爬取页面或数据，以便中断后恢复；2. 使用分布式队列存储任务，中断后从队列中继续执行。具体实现方式包括：持久化存储使用数据库或文件系统记录访问过的页面或下载的数据；分布式队列使用Redis或Kafka等工具存储任务，中断后从队列中恢复执行。
Python爬虫断点处理
如何处理Python爬虫断点？
处理Python爬虫断点的方式主要有两种：
1. 使用持久化存储
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将爬取的页面或数据存储在持久化存储中，例如数据库或文件系统。当爬虫中断后，可以从持久化存储中恢复爬取进度。数据库可以记录已爬取的页面或已提取的数据，文件系统可以存储下载的页面或数据。
2. 使用分布式队列
将任务（例如URL）存储在分布式队列中，例如Redis或Kafka。爬虫可以从队列中获取任务，并在中断后从队列中继续执行。分布式队列具有容错性和可扩展性，可以处理大规模爬取任务。
如何选择断点处理方式？
持久化存储：适合记录已爬取页面或提取的数据，便于中断后的恢复。分布式队列：适合大规模爬取任务，提供容错性和可扩展性。
具体的实现方法
持久化存储：
import sqlite3# 初始化数据库连接conn = sqlite3.connect("crawl_progress.db")cursor = conn.cursor()# 创建表存储已爬取的页面cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS crawled_pages (url TEXT PRIMARY KEY)")# 插入已爬取的页面cursor.execute("INSERT INTO crawled_pages (url) VALUES (?)", (url,))# 提交更改并关闭连接conn.commit()conn.close()
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分布式队列：
使用Redis作为分布式队列：
import redis# 初始化Redis连接r = redis.Redis(host="localhost", port=6379)# 将任务添加到队列r.lpush("task_queue", url)
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使用Kafka作为分布式队列：
from kafka import KafkaProducer# 初始化Kafka生产者producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=["localhost:9092"])# 将任务发布到主题producer.send("task_topic", url.encode("utf-8"))
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