胖蔡说技术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的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。Scrapy 使用了 Twisted['twɪstɪd](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。
根据Scrapy架构图我们可以了解Scrapy将结构分为了如下几个模块：
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）
安装配置
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
参考文档：
Scrapy框架官方网址：http://doc.scrapy.org/en/latestScrapy中文维护站点：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.htmlScrapy安装流程：http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install-platform-notes
Scrapy制作流程
- 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
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：
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：
项目中各个文件的功能如下：
- 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
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）。
import scrapy
class ItcastItem(scrapy.Item):
name = scrapy.Field()
level = scrapy.Field()
info = scrapy.Field()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):
filename = "teacher.html"
open(filename, 'w').write(response.body)
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命令的唯一爬虫名。
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...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：
<div class="li_txt">
<h3> xxx </h3>
<h4> xxxxx </h4>
<p> xxxxxxxx </p>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如果将代码改成下面形式，结果完全一样。
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
