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【scrapy框架】爬取内容后写入数据库

永磁同步电机二阶线性/非线性自抗扰控制器（ADRC）的Matlab Simulink模型与三阶...永磁同步电机二阶线性/非线性自抗扰控制器（ADRC）matlab，simulink模型，三阶观测器。模型，参考资料和文献。

风跟我说过她

基于Scrapy-Redis的分布式房产数据爬虫系统设计与实现本文详细介绍了一个基于Scrapy-Redis框架的分布式房产数据爬虫系统的设计与实现，该系统能够高效爬取房天下网站的二手房和新房数据，支持全国多城市数据采集，具备反爬虫机制、数据清洗、分布式调度等企业级功能。

构网变流器功率控制在dq坐标系下的下垂控制策略：实现准确功率跟踪与电压前馈响应构网变流器功率控制控制（dq坐标系） 1）dq旋转坐标系下实现下垂控制； 2）无功下垂采用比例积分控制，能够实现功率准确、快速无静差跟踪； 3）采用电压电流双闭环、电压前馈实现准确电压跟踪。

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14bit 100M SAR ADC的Matlab建模探索14bit 100M sar adc matlab建模在ADC（模拟数字转换器）的世界里，逐次逼近寄存器型（SAR）ADC因其低功耗、中等分辨率和速度，在许多应用场景中占据着重要地位。今天咱们就来聊聊14bit分辨率、100M采样速率的SAR ADC在Matlab中的建模。

scrcpy 设置手机熄屏后不影响投屏在使用Scrcpy时，可以通过设置“–turn-screen-off”选项使得手机熄屏后不影响投屏。以下是详细的操作步骤和注意事项：

【开题答辩实录分享】以《计算机类专业招聘信息爬取与查询系统设计与实现》为例进行答辩实录分享大家好，我是韩立。写代码、跑算法、做产品，从 Java、PHP、Python 到 Golang、小程序、安卓，全栈都玩；带项目、讲答辩、做文档，也懂降重技巧。这些年一直在帮同学定制系统、梳理论文、模拟开题，积累了不少“避坑”经验。

scrapy的介绍与使用1.request:简单，没有约束 request.get/post,难点在于逆向2.playwright：通过代码操纵浏览器，实际上发送请求的是浏览器，难点在于怎么控制

31.Python语言进阶生成式（推导式）的用法说明：生成式（推导式）可以用来生成列表、集合和字典。嵌套的列表的坑Python Tutor - VISUALIZE CODE AND GET LIVE HELP

网页数据抓取：融合BeautifulSoup和Scrapy的高级爬虫技术在当今的大数据时代，网络爬虫技术已经成为获取信息的重要手段之一。Python凭借其强大的库支持，成为了进行网页数据抓取的首选语言。在众多的爬虫库中，BeautifulSoup和Scrapy是两个非常受欢迎的选择。本文将深入探讨如何结合使用BeautifulSoup和Scrapy，打造高效、精准的网络爬虫，以实现数据的高效抓取与处理。

如何解决pip install网络报错SSLError: TLSV1_ALERT_PROTOCOL_VERSION（OpenSSL过旧）问题在使用pip安装Python包时，我们可能会遇到各种各样的错误，其中包括与网络连接和SSL相关的错误。当你在PyCharm控制台使用pip install命令时，遇到如下错误提示：

爬虫实战｜Scrapy+Selenium 批量爬取汽车之家海量车型外观图（附完整源码）一大家好，我是你们的桃子叔叔！今天给大家带来一个超实用的爬虫项目——批量爬取汽车之家全车型外观图，结合 Scrapy 的高效调度和 Selenium 的动态页面交互能力，完美解决汽车之家的动态加载、反爬限制等问题。

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Scrapy + Scrapy-Redis 分布式爬虫集群部署（2025 最新版）在数据采集需求日益增长的当下，单机爬虫已难以满足大规模、高效率的数据抓取需求，分布式爬虫成为解决这一问题的核心方案。Scrapy 作为 Python 生态中成熟的爬虫框架，结合 Scrapy-Redis 的分布式扩展能力，可快速搭建高可用的爬虫集群。本文基于 2025 年最新技术栈（Python 3.12+、Scrapy 2.11+、Scrapy-Redis 0.7.3+），从环境准备、集群架构设计、核心配置到实战部署、问题排查，完整讲解分布式爬虫集群的搭建流程。

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爬虫界的 “核武器”：Splash + Scrapy 动态渲染终极方案在数据采集领域，“动态页面” 曾是爬虫工程师的 “头号难题”—— 传统爬虫（如纯 Scrapy）只能抓取静态 HTML 源码，而对 JavaScript 渲染的内容（如滚动加载的列表、点击显示的弹窗、SPA 单页应用）束手无策。直到 Splash 与 Scrapy 的组合出现，这一困境被彻底打破。作为爬虫界的 “核武器”，二者的结合不仅能高效处理动态渲染，还能兼顾 Scrapy 的高并发、易扩展优势，成为复杂场景下数据采集的 “终极方案”。

【爬虫】使用 Scrapy 框架爬取豆瓣电影 Top 250 数据的完整教程在大数据和网络爬虫领域，Scrapy 是一个功能强大且广泛使用的开源爬虫框架。它能够帮助我们快速地构建爬虫项目，并高效地从各种网站中提取数据。在本篇文章中，我将带大家从零开始使用 Scrapy 框架，构建一个简单的爬虫项目，爬取豆瓣电影 Top 250 的电影信息。

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用Scrapyd爬取豆瓣图书Top250在数据采集场景中，异步爬虫是提高效率的核心方案，而 Scrapyd 作为 Scrapy 的部署调度工具，能让爬虫实现分布式运行和定时任务管理。本文将基于「豆瓣图书Top250爬取并写入Excel」的实战案例，详细拆解项目搭建、部署流程，以及过程中遇到的6个典型问题和解决方案，适合爬虫新手参考学习。

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Scrapy源码剖析：下载器中间件是如何工作的？在 Scrapy 的爬虫架构中，下载器中间件是连接引擎与下载器的核心桥梁，它承载着请求预处理、响应过滤、异常处理等关键职责。理解其工作机制，不仅能帮助开发者灵活定制爬虫逻辑，更能深入掌握 Scrapy 的底层运行流程。本文将从源码角度出发，拆解下载器中间件的工作原理、核心流程与关键实现。

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解析器的抉择：parsel vs lxml，在 Scrapy 中如何做出最佳选择？在 Scrapy 爬虫开发中，HTML/XML 解析是核心环节之一 —— 解析器的选择直接影响开发效率、代码简洁度与运行性能。parsel与lxml作为 Python 生态中最主流的解析工具，常被开发者置于抉择的十字路口。前者是 Scrapy 官方内置的解析库，后者是业界公认的高性能底层解析引擎，两者并非对立关系，却在适用场景上各有侧重。本文将从核心关系、关键差异、实战场景三个维度，帮你在 Scrapy 中做出最适合的选择。

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集成Scrapy与异步库：Scrapy+Playwright自动化爬取动态内容在技术选型时，我们有必要理解这套组合拳的优势所在：首先，我们需要安装必要的Python包。接下来，创建一个新的Scrapy项目。