要设置爬虫软件为同步模式，可以通过调整并发请求参数实现。以下是具体方法及注意事项：

一、调整Scrapy的并发数

Scrapy框架允许通过修改配置文件中的`CONCURRENT_REQUESTS`参数来控制并发行为。将并发数设置为1即可实现同步请求。

修改配置文件

打开Scrapy项目的`settings.py`文件，找到以下参数并修改：

```python

CONCURRENT_REQUESTS = 1

```

这将强制Scrapy每次仅处理一个请求，等待响应后再发送下一个请求。

代码中动态设置（不推荐）

虽然可以通过代码动态设置并发数（如设置为1），但通常建议在配置文件中统一管理：

```python

settings.py

def get_settings(self):

settings = super().get_settings()

settings.set('CONCURRENT_REQUESTS', 1)

return settings

```

但需注意，这种方式仅适用于开发环境，生产环境建议通过配置文件管理。

二、其他注意事项

代理与超时设置

- 若使用代理，需在`settings.py`中配置代理参数：

```python

PROXY = {

'http': 'http://your_proxy_ip:port',

'https': 'http://your_proxy_ip:port'

}

```

- 设置合理的超时时间，避免因网络问题导致请求长时间阻塞：

```python

DOWNLOAD_TIMEOUT = 30 单位：秒

```

错误处理与重试机制

- 配置重试策略，确保在网络波动时能够重试请求：

```python

RETRY_ENABLED = True

RETRY_TIMES = 3

```

- 使用中间件处理异常请求，避免因单个请求失败影响整体流程。

分布式爬虫的替代方案

若需在分布式环境中实现类似同步效果，建议使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）或分布式锁（如Redis）来协调节点间的数据同步。但需注意，这些方案会增加系统复杂性，需根据实际需求权衡。

三、总结

通过将`CONCURRENT_REQUESTS`设置为1，可以轻松实现同步爬取。但需注意，这种方式会显著降低爬虫效率，适用于数据量较小或对实时性要求不高的场景。对于大规模爬取任务，建议结合异步处理或分布式架构优化性能。