FEEDS 必须为字典类型，因其设计要求每个键为导出路径、值为配置参数，Scrapy 初始化时直接遍历键以创建独立导出任务；若误用列表或字符串，系统跳过配置且不报错，导致无任何导出。
Scrapy 2.6+ 版本起，FEEDS 是唯一推荐的多格式导出配置方式；旧版 FEED_URI/FEED_FORMAT 已弃用，混用会导致部分格式不生效或静默失败。
为什么 FEEDS 字典必须用字典，不能用列表或字符串
Scrapy 的 Feed 导出系统在初始化时会直接遍历 FEEDS 的 key（即文件路径），每个 key 对应一个独立导出任务。如果误写成列表：FEEDS = ['a.json', 'b.csv']，Scrapy 会跳过整个配置，不报错但也不导出任何内容。字符串同理——它只接受 dict 类型。
- 正确写法：
FEEDS = {'data/a.json': {'format': 'json'}, 'data/b.csv': {'format': 'csv'}} - 路径支持变量：
'data/%(name)s_%(time)s.json'中的%(name)s会被替换为爬虫名，%(time)s是 ISO 格式时间戳（如2026-10-14T23:49:05） - 注意：路径中不能含空格或非法字符，否则导出时会抛出
ValueError: invalid URI
FEEDS 中不同格式对 fields 参数的敏感度差异
CSV 必须显式指定 fields（或设为 None），否则导出的 CSV 文件头缺失、字段顺序随机，Excel 打开后列错位；JSON/XML 则无此限制，fields=None 表示导出所有字段（包括 Item 中未赋值的 key，值为 None）。
- 安全写法（推荐）：
'fields': ['title', 'url', 'publish_time']—— 明确字段名和顺序 - 偷懒但有风险：
'fields': None—— 若 Item 类字段动态增减，CSV 会报KeyError，JSON 则正常 - XML 导出时若字段含特殊字符（如
&、），<code>XmlItemExporter会自动转义，无需额外处理
中文导出乱码或 Unicode 转义的根因与修复
常见现象是 JSON 文件里中文变成 \u4f60\u597d，或 CSV 在 Windows 上用 Excel 打开显示方块。这不是编码设置错了，而是导出器默认行为：JSON 默认启用 ensure_ascii=True，CSV 默认用 utf-8 编码但 Excel for Windows 默认读 gbk。
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- JSON 去 Unicode：
'item_export_kwargs': {'ensure_ascii': False}（必须嵌套在格式配置内） - CSV 兼容 Excel：
'encoding': 'gbk'（仅限 Windows 环境；Linux/macOS 请坚持utf-8+ 用 LibreOffice 打开） - 全局编码设置
FEED_EXPORT_ENCODING只影响文件写入字节流，不改变 JSON 的ensure_ascii行为
大体积数据导出时 JSON 和 JSON Lines 的取舍
当单次爬取超 5 万条 Item 时，用 format: 'json' 容易触发内存溢出（OOM），因为 Scrapy 会先把全部 Item 缓存在内存里，最后一次性序列化成一个大数组；而 jsonlines 是流式逐行写入，内存占用恒定。
- 改用 JSON Lines：
'format': 'jsonlines'，输出每行一个 JSON 对象，无括号和逗号分隔 - 注意：JSON Lines 不支持
indent参数，设了也无效 - 后续处理建议：用
jq或 Python 的jsonlines库读取，不要用json.load()直接读整个文件
真正容易被忽略的是时间戳变量 %(time)s 的精度——它只精确到秒，同一秒内多次运行爬虫会导致文件覆盖。如果需要毫秒级隔离，得自己在 FEEDS 路径中拼接 %(time)s_%(job)s 或改用信号钩子动态生成路径。
