爬虫软件设置同步的方法主要依赖于爬虫框架的设计和配置。以下是几种常见的同步设置方法：

设置并发数为1

在Scrapy框架中，可以通过设置`CONCURRENT_REQUESTS`参数为1来实现同步爬取。这样，爬虫在发送一个请求后会等待响应返回后才继续发送下一个请求。

使用同步编程

同步编程意味着在同一时间只能执行一个任务，任务完成后才能继续执行下一个任务。可以使用Python的`requests`库进行同步HTTP请求，例如：

```python

import requests

response = requests.get('http://example.com')

处理响应

```

使用异步编程

异步编程允许在同一时间执行多个任务，但任务之间会有先后顺序。可以使用Python的`asyncio`库进行异步操作，例如：

```python

import asyncio

async def fetch(url):

response = await asyncio.wait_for(asyncio.get_event_loop().run_in_executor(None, requests.get, url), timeout=10)

处理响应

asyncio.run(fetch('http://example.com'))

```

使用数据库连接库

可以使用数据库连接库（如PyMySQL、psycopg2等）直接连接数据库，执行SQL语句进行数据操作，从而实现数据的同步更新。

使用消息队列

使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka等）作为爬虫和数据处理系统之间的通信中间件，确保数据的实时同步和更新。

使用文件系统

将爬取到的数据存储在分布式文件系统中（如Hadoop HDFS、Amazon S3等），在爬虫运行过程中将新数据追加到文件中，从而实现数据的同步更新。

使用缓存

使用缓存（如Redis、Memcached等）存储爬取到的数据，在爬虫运行过程中将新数据存储到缓存中，从而实现数据的快速同步和更新。

使用分布式锁

在分布式环境中，为了避免多个爬虫实例同时更新同一数据导致的数据不一致问题，可以使用分布式锁（如Redis、Zookeeper等）来确保同一时间只有一个爬虫实例可以更新数据。

根据具体需求和场景，可以选择合适的同步方法来实现爬虫的数据同步。如果需要高效率和实时性，可以考虑使用异步编程和消息队列等技术。如果对数据一致性有较高要求，可以使用分布式锁来避免数据冲突。