Python爬虫框架Scrapy下载图片到4万张左右总是会卡住，如何解决？

这个问题我遇到过，Scrapy的ImagesPipeline在处理大量图片时确实容易卡住。核心原因是默认配置下图片下载是同步的，大量IO操作会阻塞整个爬虫。

关键是要启用异步下载并调整并发设置。在settings.py里加上这些配置：

# 启用自定义的媒体管道
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline': 1,
}

# 图片存储路径
IMAGES_STORE = './images'

# 异步下载的关键配置
CONCURRENT_REQUESTS = 32  # 总并发数
CONCURRENT_ITEMS = 100    # 每个请求处理的最大item数
IMAGES_EXPIRES = 90       # 图片过期天数

# 调整Twisted反应器线程池大小
REACTOR_THREADPOOL_MAXSIZE = 20

# 下载延迟和超时设置
DOWNLOAD_DELAY = 0.25
DOWNLOAD_TIMEOUT = 30

# 自动限速
AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 1.0

如果还卡，建议用自定义的ImagesPipeline继承类，加入错误重试和日志：

import scrapy
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from scrapy.exceptions import DropItem

class CustomImagesPipeline(ImagesPipeline):
    
    def get_media_requests(self, item, info):
        for image_url in item['image_urls']:
            yield scrapy.Request(image_url, meta={'item': item})
    
    def item_completed(self, results, item, info):
        image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]
        if not image_paths:
            raise DropItem("Item contains no images")
        item['image_paths'] = image_paths
        return item

记得把ITEM_PIPELINES里的路径改成你自己的CustomImagesPipeline。

另外检查下是不是磁盘IO瓶颈，可以试试把图片存到不同目录分散写入压力。还有可能是内存问题，4万张图片的URL和元数据如果全放在内存里也会卡，适当调低CONCURRENT_ITEMS值。

简单说就是调高并发加异步处理。