使用Scrapy爬取RSS源需遵循四项最佳实践：1. 使用FeedSpider类自动解析XML格式，简化开发；2. 设置合理延迟、User-Agent和并发请求，避免被封IP；3. 处理编码问题与异常数据，确保字段安全提取和日期标准化；4. 利用guid实现增量抓取与去重，结合Redis或本地集合保存状态，支持断点续爬。
使用Python Scrapy框架爬取RSS源并不复杂，但要高效、稳定地运行，需要遵循一些最佳实践。Scrapy本身是为HTML页面设计的，但通过合理配置，它同样适用于处理XML格式的RSS源。
1. 使用FeedSpider简化开发
Scrapy内置了FeedSpider类，专为解析RSS和Atom等feed格式而设计，能自动识别并提取条目内容，无需手动解析XML。
示例代码：
class RssFeedSpider(FeedSpider):
name = 'rss_spider'
allowed_domains = ['example.com']
start_urls = ['https://example.com/feed.rss']
itertag = 'item' # RSS条目标签名
iterator = 'xml' # 指定解析器为XML
def parse_item(self, response, node):
item = {}
item['title'] = node.xpath('title/text()').get()
item['link'] = node.xpath('link/text()').get()
item['pub_date'] = node.xpath('pubDate/text()').get()
return item
2. 正确设置请求头与延迟
RSS源通常由中小型网站提供，频繁请求可能被封IP。应模拟真实访问行为。
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建议做法：
- 在settings.py中启用
AUTOTHROTTLE机制 - 设置
DOWNLOAD_DELAY为1~2秒 - 添加
User-Agent伪装浏览器或合法爬虫身份 - 避免并发过高，
CONCURRENT_REQUESTS设为1~2
3. 处理编码与异常数据
RSS源常存在编码不一致或字段缺失问题。
应对策略：
- 确保response正确解码，必要时用
response.body.decode('utf-8', errors='ignore') - 提取字段时统一使用
.get()防止XPath返回None导致报错 - 对日期字段做标准化处理，如用
dateutil.parser.parse转换为标准datetime - 在
parse_item中加入try-except捕获异常节点
4. 增量抓取与去重
重复抓取相同内容会浪费资源。可利用RSS项中的唯一标识（如guid）进行去重。
实现方式：
- 将已抓取的
guid或link存入Redis或本地集合 - 在
parse_item中先判断是否已存在 - 结合
close_spider信号保存状态，支持断点续爬
基本上就这些。合理使用FeedSpider、控制请求频率、处理异常数据、实现增量采集，就能稳定高效地用Scrapy抓取RSS源。不复杂但容易忽略细节。
