Scrapy框架中allowed_domains行为变更对中间件的影响分析
Scrapy作为Python生态中最流行的网络爬虫框架之一,在2.11.2版本中对allowed_domains的行为进行了重要变更,这一变更虽然解决了某些安全问题,但也带来了与下载中间件的兼容性问题,特别是那些需要重写URL的中间件。
问题背景
在Scrapy 2.11.2版本之前,allowed_domains的过滤功能是通过蜘蛛中间件(Spider Middleware)实现的。而在新版本中,这一功能被迁移到了下载中间件(Downloader Middleware)层。这一变更虽然提高了安全性,但也带来了一个意想不到的副作用:任何在下载中间件中通过request.replace()方法修改URL的中间件都会导致请求被重新调度,从而再次经过所有中间件处理,包括新的OffsiteMiddleware。
技术细节分析
当使用网络请求转发中间件(特别是那些通过API而非透明转发的解决方案)时,中间件通常需要将原始URL重写为转发服务的端点URL。例如,原本访问example.com的请求可能被重写为forward-service.com/api?url=example.com。按照新版本的逻辑,这个被重写的请求会因为目标域名(forward-service.com)不在allowed_domains列表中而被过滤掉。
影响范围
这一变更主要影响以下几类场景:
- 使用第三方请求转发API中间件(如ScraperAPI等)
- 自定义中间件中执行URL重写的逻辑
- 任何在下载阶段修改请求URL的中间件
解决方案探讨
目前可行的解决方案包括:
-
回退到旧版行为:通过禁用新的下载中间件并启用旧的蜘蛛中间件来恢复之前的行为。
-
中间件适配方案:在自定义中间件中设置
dont_filter=True,但这会同时禁用重复过滤器。 -
扩展allowed_domains:将所有可能涉及的转发域名加入allowed_domains列表,但这会破坏封装性并增加维护成本。
-
框架层面的改进:未来版本可能会引入
allow_offsite元数据标志,允许特定请求绕过域名过滤而不影响其他过滤机制。
最佳实践建议
对于当前版本的用户,我们建议:
-
如果使用第三方请求转发中间件,检查其文档或源代码,确认是否已适配新版本行为。
-
在自定义中间件中,如果必须修改URL,考虑同时设置适当的过滤标志。
-
对于关键业务爬虫,可以考虑暂时锁定Scrapy版本至2.11.1,直到有更完善的解决方案。
框架设计思考
这一变更引发了对Scrapy框架设计的深入思考:
-
版本兼容性:安全修复是否应该考虑对现有生态的影响程度。
-
过滤机制粒度:是否需要更细粒度的过滤控制,允许单独控制不同类型的过滤。
-
中间件交互:如何更好地处理中间件链中请求修改和重新调度的边界情况。
Scrapy团队已经意识到这一问题,并计划在后续版本中提供更完善的解决方案,同时也会在文档中加强对这类场景的说明。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00