个人观点，把 redis 的 save 选项关闭就可以完全当内存数据库用了，需要持久化的时候再把打开即可，这样程序中只要写一套调用 redis 的接口就行了，也能避免重复编程

你用 notepad++看看两次生成的 csv 文件的具体编码
有可能是你调用的那个 jar 库根据环境变量生成了不同的编码格式的 csv 文件

意思就是你这一样必须在主线程执行
crawler = CrawlerProcess(settings)

@jsou 不管“ 并发是不是“同时” ”，就算是真正的“同时”，也不影响服务器通过一个端口和多个客户端进行通讯

@SoloCompany 我很好奇哪里可笑了
作为客户端，连接同一个服务器 ip 和端口最多只能发起 65k 的连接
作为服务器，在一个 ip 上监听一个端口，最多只能接受
全球 ip 地址数^最大端口数
那么要想突破这个限制，要不然就服务器监听多端口，要不然就再给服务器提供个 ip 地址，这个理解难道有什么问题么？

@SoloCompany 不知道我们的语文水平是不是真的不在同一个世界，你倒是说说我的理解和你的理解到底有什么区别，怎么又和知乎上那个半吊子回答观点完全一样了

@est 做了 103 天还没做完，心疼楼主一秒钟

@shoaly 其实“源 Ip ，源端口，目标 Ip ，目标端口”这个还是要相对于客户端和服务端来区别看待的
对于客户端来说就是“源 Ip ，目标 Ip ，目标端口”三源相同，而“源端口”不同，所以带来了 65k 限制
而对于服务器来说，就是“源 Ip ，源端口”相同，而“目标 Ip ，目标端口”不同，这个带来了 c100k 问题

解决上面两者的办法就是服务器提供更多的公开 IP 地址，这样就提供了更多的对于服务器的“源 Ip ”，对于客户端的“目标 Ip ”
而提供更多公开 IP 地址的最常规方法就是通过 DNS 设置多个 A （或 AAAA ）记录来让客户端无感知的提供更多 IP

@SoloCompany 问题是在于"如果一个 IP 后面可以堆一堆机器的话"
你都说了是一个 IP 后面了，那你后面堆多少个机器他的相对于客户端的“目标 ip ”都是一样的呀
所以这种方式并不能提高服务器处理 c100k 的能力
真正需要处理超过 c100k 的能力还是要上多服务器 IP 才行

@lqzhgood 根本原因是“大容量存储” 必须挂载一个完整的块设备，也就是在挂载的同时，安卓会是去对该设备的访问权，访问权将彻底归 PC 操作系统；而自从安卓 4.0 开始大力推行内置存储，此时如果把整个块设备给 PC 的话，安卓系统直接就没法运行了，因为这相当于 umount /dev/sda 你觉得可能成功么？

@sylvos 你可以看看有没有人做出来过嘛，就算微软自己也没实现这个功能呀，你可以自己用 HTML5 写一个仿 excel 界面的网页，想直接调用 excel 除非是 activex 插件这种已经淘汰的方式调用 excel 的 com 组件
另外，这个和 Python 有半毛钱的关系么？

直接用 pymongo 和 redis-py 操作数据库的路过

联通 4g+12306 官方客户端

有可能后台放在一个 memcache 中了，然后这个实例挂掉了（手动滑稽）

@xmoiduts 其实七电那款最大的缺点是不支持边充边放，这就有点不方便了，别的嘛，还有最大供电电流有点小，我老笔记本如果内置的电池在充电的话就会导致超过最大电流而强制关机

@sagaxu 早就有 pypy 支持 jit 了🙄

@kkhu2004 可以自己买笔记本充电宝盒子自己组装，然后自己买 18650 电芯，这样好自己控制容量，也容易带上飞机，因为容量他们在外壳写的都是 20000mAh😂