Spidermon1.10版引入了一个新的统计信息收集器，它可以在.scrapy目录中保存上次作业执行的统计信息（https://spidermon.readthedocs.io/en/latest/stats-collection.html）。所以每次执行spider时，您将在Spider示例中提供一个stats_history属性，该属性包含之前执行的作业的所有统计信息列表。不要再像Luiz在他的回答中建议的那样手动处理你的统计数据的存储了（但是原理基本上是相同的）。
有了这些信息，你就可以创建自己的监视器来处理这些统计数据，计算项目的平均值，并将它们与你最近的执行进行比较（或者你可以根据需要使用统计数据）。你可以在前面提到的文档中看到类似的监视器示例。

要比较当前刮出的物品与以前的运行，你首先需要存储的统计数据，以前的运行某处。
以Github上的Spidermon example project文件为例，特别是monitors.py文件，它定义了两个监视器，ItemCountMonitor和ItemValidationMonitor，前者检查spider是否抓取了少于1000个项目，如果是，它将在Slack上发送一条消息;后者检查项目模式是否被正确验证，如果不是，它也将在Slack上发送一条消息。
现在来回答你的问题。
如果你想检测当前抓取是否比上一次抓取少提取了50%的项目，你应该在某个地方存储scape的统计信息，甚至存储抓取的项目，假设你将抓取的项目存储在目录/home/user/scraped_items/%(date)s.json中，其中%（date）s是蜘蛛运行的日期（例如：2019-01-01）。为了简化，假设您每天运行蜘蛛，每天有一个文件。
然后，您可以编写如下的监视器：

import json
from datetime import datetime, timedelta

@monitors.name("Item count dropped")
class ItemCountDroppedMonitor(Monitor):
    @monitors.name("Item count dropped since previous run")
    def test_item_count_dropped(self):
        yesterday = (datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d')
        last_day_item_path = f'/home/user/scraped_items/{yesterday}.json'
        minimum_threshold = 0.5  # 50%
        items_extracted_now = getattr(self.data.stats, "item_scraped_count", 0)
        items_extracted_last_run = json.loads(open(last_day_item_path).read())
        items_extracted_last_run = len(items_extracted_last_run)
        diff = items_extracted_last_run - items_extracted_now
        self.assertFalse(
            diff >= (items_extracted_last_run * minimum_threshold),
            msg="Extracted less items than expected"
        )