一、Scrapy 框架
- Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架，用途非常广泛。
- 框架的力量，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松地实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。
- Scrapy 使用了 Twisted['tw?st?d](其主要对手是Tornado)异步网络框架来处理网络通讯，可以加快我们的下载速度，不用自己去实现异步框架，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
Scrapy架构图(绿线是数据流向)：
- Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。
- Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。
- Downloader（下载器）：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理，
- Spider（爬虫）：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器)，
- Item Pipeline(管道)：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方.
- Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。
- Spider Middlewares（Spider中间件）：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件（比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests）
Scrapy的运作流程
代码写好，程序开始运行...
- 引擎：Hi！Spider, 你要处理哪一个网站？
- Spider：老大要我处理xxxx.com。
- 引擎：你把第一个需要处理的URL给我吧。
- Spider：给你，第一个URL是xxxxxxx.com。
- 引擎：Hi！调度器，我这有request请求你帮我排序入队一下。
- 调度器：好的，正在处理你等一下。
- 引擎：Hi！调度器，把你处理好的request请求给我。
- 调度器：给你，这是我处理好的request
- 引擎：Hi！下载器，你按照老大的下载中间件的设置帮我下载一下这个request请求
- 下载器：好的！给你，这是下载好的东西。（如果失败：sorry，这个request下载失败了。然后引擎告诉调度器，这个request下载失败了，你记录一下，我们待会儿再下载）
- 引擎：Hi！Spider，这是下载好的东西，并且已经按照老大的下载中间件处理过了，你自己处理一下（注意！这儿responses默认是交给def parse()这个函数处理的）
- Spider：（处理完毕数据之后对于需要跟进的URL），Hi！引擎，我这里有两个结果，这个是我需要跟进的URL，还有这个是我获取到的Item数据。
- 引擎：Hi ！管道 我这儿有个item你帮我处理一下！调度器！这是需要跟进URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环，直到获取完老大需要全部信息。
- 管道``调度器：好的，现在就做！
注意！只有当调度器中不存在任何request了，整个程序才会停止，（也就是说，对于下载失败的URL，Scrapy也会重新下载。）
制作 Scrapy 爬虫 一共需要4步：
- 新建项目 (scrapy startproject xxx)：新建一个新的爬虫项目
- 明确目标 （编写items.py）：明确你想要抓取的目标
- 制作爬虫 （spiders/xxspider.py）：制作爬虫开始爬取网页
- 存储内容 （pipelines.py）：设计管道存储爬取内容
二、配置安装
Scrapy的安装介绍
Scrapy框架官方网址：
http://doc.scrapy.org/en/latest
Scrapy中文维护站点：
http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
Windows 安装方式
- Python 2 / 3
- 升级pip版本：pip install --upgrade pip
- 通过pip 安装 Scrapy 框架pip install Scrapy
Ubuntu 需要9.10或以上版本安装方式
- Python 2 / 3
- 安装非Python的依赖 sudo apt-get install python-dev python-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev
- 通过pip 安装 Scrapy 框架 sudo pip install scrapy
安装后，只要在命令终端输入 scrapy，提示类似以下结果，代表已经安装成功
具体Scrapy安装流程参考：
http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#
intro-install-platform-notes 里面有各个平台的安装方法
三、入门案例
1. 新建项目(scrapy startproject)
- 在开始爬取之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入自定义的项目目录中，运行下列命令：
Bash
scrapy startproject mySpider- 其中， mySpider 为项目名称，可以看到将会创建一个 mySpider 文件夹，目录结构大致如下：
下面来简单介绍一下各个主要文件的作用：
scrapy.cfg ：项目的配置文件
mySpider/ ：项目的Python模块，将会从这里引用代码
mySpider/items.py ：项目的目标文件
mySpider/pipelines.py ：项目的管道文件
mySpider/settings.py ：项目的设置文件
mySpider/spiders/ ：存储爬虫代码目录
2. 明确目标(mySpider/items.py)
我们打算抓取：
http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml 网站里的所有讲师的姓名、职称和个人信息。
- 打开mySpider目录下的items.py
- Item 定义结构化数据字段，用来保存爬取到的数据，有点像Python中的dict，但是提供了一些额外的保护减少错误。
- 可以通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为 scrapy.Field的类属性来定义一个Item（可以理解成类似于ORM的映射关系）。
- 接下来，创建一个ItcastItem 类，和构建item模型（model）。
Bash
import scrapy
class ItcastItem(scrapy.Item):
name = scrapy.Field()
level = scrapy.Field()
info = scrapy.Field()3. 制作爬虫 （spiders/itcastSpider.py）
爬虫功能要分两步：
（1）爬数据
- 在当前目录下输入命令，将在mySpider/spider目录下创建一个名为itcast的爬虫，并指定爬取域的范围：
scrapy genspider itcast "itcast.cn"- 打开 mySpider/spider目录里的 itcast.py，默认增加了下列代码:
import scrapy
class ItcastSpider(scrapy.Spider):
name = "itcast"
allowed_domains = ["itcast.cn"]
start_urls = (
'http://www.itcast.cn/',
)
def parse(self, response):
pass其实也可以由我们自行创建itcast.py并编写上面的代码，只不过使用命令可以免去编写固定代码的麻烦
要建立一个Spider， 你必须用scrapy.Spider类创建一个子类，并确定了三个强制的属性 和 一个方法。
- name = "" ：这个爬虫的识别名称，必须是唯一的，在不同的爬虫必须定义不同的名字。
- allow_domains = [] 是搜索的域名范围，也就是爬虫的约束区域，规定爬虫只爬取这个域名下的网页，不存在的URL会被忽略。
- start_urls = () ：爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。
- parse(self, response) ：解析的方法，每个初始URL完成下载后将被调用，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数，主要作用如下：
- 负责解析返回的网页数据(response.body)，提取结构化数据(生成item)
- 生成需要下一页的URL请求。
将start_urls的值修改为需要爬取的第一个url
start_urls = ("http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml",)修改parse()方法
def parse(self, response):
with open("teacher.html", "w") as f:
f.write(response.text)然后运行一下看看，在mySpider目录下执行：
scrapy crawl itcast是的，就是 itcast，看上面代码，它是 ItcastSpider 类的 name 属性，也就是使用 scrapy genspider命令的爬虫名。
一个Scrapy爬虫项目里，可以存在多个爬虫。各个爬虫在执行时，就是按照 name 属性来区分。
运行之后，如果打印的日志出现 [scrapy] INFO: Spider closed (finished)，代表执行完成。 之后当前文件夹中就出现了一个 teacher.html 文件，里面就是我们刚刚要爬取的网页的全部源代码信息。
# 注意，Python2.x默认编码环境是ASCII，当和取回的数据编码格式不一致时，可能会造成乱码；
# 我们可以指定保存内容的编码格式，一般情况下，我们可以在代码最上方添加：
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
# 这三行代码是Python2.x里解决中文编码的万能钥匙，经过这么多年的吐槽后Python3学乖了，默认编码是Unicode了...(祝大家早日拥抱Python3)（2）取数据
- 爬取整个网页完毕，接下来的就是的取过程了，首先观察页面源码：
xxx
xxxxx
xxxxxxxx
是不是一目了然？直接上XPath开始提取数据吧。
- 我们之前在mySpider/items.py 里定义了一个ItcastItem类。 这里引入进来
from mySpider.items import ItcastItem- 然后将我们得到的数据封装到一个 ItcastItem 对象中，可以保存每个老师的属性：
from mySpider.items import ItcastItem
def parse(self, response):
#open("teacher.html","wb").write(response.body).close()
# 存放老师信息的集合
items = []
for each in response.xpath("//div[@class='li_txt']"):
# 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象
item = ItcastItem()
#extract()方法返回的都是unicode字符串
name = each.xpath("h3/text()").extract()
title = each.xpath("h4/text()").extract()
info = each.xpath("p/text()").extract()
#xpath返回的是包含一个元素的列表
item['name'] = name[0]
item['title'] = title[0]
item['info'] = info[0]
items.append(item)
# 直接返回最后数据
return items- 我们暂时先不处理管道，后面会详细介绍。
保存数据
scrapy保存信息的最简单的方法主要有四种，-o 输出指定格式的文件，，命令如下：
# json格式，默认为Unicode编码
scrapy crawl itcast -o teachers.json
# json lines格式，默认为Unicode编码
scrapy crawl itcast -o teachers.jsonl
# csv 逗号表达式，可用Excel打开
scrapy crawl itcast -o teachers.csv
# xml格式
scrapy crawl itcast -o teachers.xml思考
如果将代码改成下面形式，结果完全一样。
请思考 yield 在这里的作用：
from mySpider.items import ItcastItem
def parse(self, response):
#open("teacher.html","wb").write(response.body).close()
# 存放老师信息的集合
#items = []
for each in response.xpath("//div[@class='li_txt']"):
# 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象
item = ItcastItem()
#extract()方法返回的都是unicode字符串
name = each.xpath("h3/text()").extract()
title = each.xpath("h4/text()").extract()
info = each.xpath("p/text()").extract()
#xpath返回的是包含一个元素的列表
item['name'] = name[0]
item['title'] = title[0]
item['info'] = info[0]
#items.append(item)
#将获取的数据交给pipelines
yield item
# 返回数据，不经过pipeline
#return items