原创，转载注明：http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34913315
一.目的。
在教程（二）（http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/32911511）中使用基于Spider实现了自己的w3cschool_spider，并在items.py中定义了数据结构，
在pipelines.py中实现获得数据的过滤以及保存。
可是以上述方法仅仅能爬取start_url列表中的网页。而网络爬虫如google等搜索引擎爬虫实现的就是对整个互联网的爬取，所以在本教程中研究使用scrapy自己主动实现多网页爬取功能。
在教程（五）（http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34486677）中已经编写继承自spider的类实现爬虫。实现了自己主动多网页爬取，这里引出CrawlSpider类，使用更简单方式实现自己主动爬取。
二.热身。
1.CrawlSpider
（1）概念与作用：
它是Spider的派生类。首先在说下Spider，它是全部爬虫的基类，对于它的设计原则是仅仅爬取start_url列表中的网页。而从爬取的网页中获取link并继续爬取的工作CrawlSpider类更适合。
（2）使用：
它与Spider类的最大不同是多了一个rules參数，其作用是定义提取动作。在rules中包括一个或多个Rule对象，Rule类与CrawlSpider类都位于scrapy.contrib.spiders模块中。
class scrapy.contrib.spiders.Rule ( link_extractor, callback=None,cb_kwargs=None,follow=None,process_links=None,process_request=None )
当中：
link_extractor为LinkExtractor，用于定义须要提取的链接。
callback參数：当link_extractor获取到链接时參数所指定的值作为回调函数。
callback參数使用注意：
当编写爬虫规则时，请避免使用parse作为回调函数。于CrawlSpider使用parse方法来实现其逻辑，假设您覆盖了parse方法。crawlspider将会执行失败。
follow：指定了依据该规则从response提取的链接是否须要跟进。当callback为None,默认值为true。
process_links：主要用来过滤由link_extractor获取到的链接。
process_request：主要用来过滤在rule中提取到的request。
2.LinkExtractor
（1）概念：
顾名思义。链接提取器。
（2） 作用：
response对象中获取链接，而且该链接会被接下来爬取。
（3） 使用：
通过SmglLinkExtractor提取希望获取的链接。
classscrapy.contrib.linkextractors.sgml.SgmlLinkExtractor(
allow=(),deny=(),allow_domains=(),deny_domains=(),deny_extensions=None,restrict_xpaths=(),tags=('a','area'),attrs=('href'),canonicalize=True,unique=True,process_value=None)主要參数：
allow：满足括号里“正則表達式”的值会被提取，假设为空，则所有匹配。
deny：与这个正則表達式(或正則表達式列表)不匹配的URL一定不提取。
allow_domains：会被提取的链接的domains。
deny_domains：一定不会被提取链接的domains。
restrict_xpaths：使用xpath表达式，和allow共同作用过滤链接。
三.RUN!
-
shell中验证
開始编写代码之前。使用scrapyshell查看使用SmglLinkExtractor在网页中获取到的链接：
scrapy shell http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/11749017
继续import相关模块：fromscrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
如今使用SgmlLinkExtractor查看在当前网页中获得的链接：item=SgmlLinkExtractor(allow=('/u012150179/article/details')).extract_links(response)
当中item为包括Link()对象的列表。如今显示当中的text元素（就是获取到的文章链接相应的文章标题）：for i in item: print i.text
部分结果截图：对比网页能够得到此时获取的是当前网页中全部满足allow条件的链接，不仅包括“下一篇”的链接，还有网页側边栏“阅读排行“、”评论排行“中的文章链接。为了仅仅获得”下一篇“文章链接，这就要进行全部链接的筛选。引入參数restrict_xpaths，继续：
item= SgmlLinkExtractor(allow=('/u012150179/article/details'),restrict_xpaths=('//li[@class="next_article"]')).extract_links(response)
这是在如上查看结果，便提取出了“下一篇”文章链接。注意：在shell中并不正确提取到的link进行跟进。
在这里不得不提的就是scrapy shell是对调试、验证非常实用的交互工具。应该掌握。
在shell中进行了验证后进入写代码阶段。
编写代码
（1）items.py和pipelines.py以及settings.py与之前教程类似，不具体描写叙述。
（2）爬虫编写。
上码：
# -*- coding:utf-8 -*-
from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
from scrapy.selector import Selector
from CSDNBlogCrawlSpider.items import CsdnblogcrawlspiderItem
class CSDNBlogCrawlSpider(CrawlSpider):
"""继承自CrawlSpider，实现自己主动爬取的爬虫。"""
name = "CSDNBlogCrawlSpider"
#设置下载延时
download_delay = 2
allowed_domains = ['blog.csdn.net']
#第一篇文章地址
start_urls = ['http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/11749017']
#rules编写法一。官方文档方式
#rules = [
# #提取“下一篇”的链接并**跟进**,若不使用restrict_xpaths參数限制。会将页面中所有
# #符合allow链接所有抓取
# Rule(SgmlLinkExtractor(allow=('/u012150179/article/details'),
# restrict_xpaths=('//li[@class="next_article"]')),
# follow=True)
#
# #提取“下一篇”链接并运行**处理**
# #Rule(SgmlLinkExtractor(allow=('/u012150179/article/details')),
# # callback='parse_item',
# # follow=False),
#]
#rules编写法二，更推荐的方式（自己測验。使使用方法一时常常出现爬到中间就finish情况，而且无错误码）
rules = [
Rule(SgmlLinkExtractor(allow=('/u012150179/article/details'),
restrict_xpaths=('//li[@class="next_article"]')),
callback='parse_item',
follow=True)
]
def parse_item(self, response):
#print "parse_item>>>>>>"
item = CsdnblogcrawlspiderItem()
sel = Selector(response)
blog_url = str(response.url)
blog_name = sel.xpath('//div[@id="article_details"]/div/h1/span/a/text()').extract()
item['blog_name'] = [n.encode('utf-8') for n in blog_name]
item['blog_url'] = blog_url.encode('utf-8')
yield item
执行：
scrapy crawl CSDNBlogCrawlSpider
得到的效果如教程（五）一致。
当中指出和教程（五）所编写爬虫方法的差异：
首先。基类CrawlSpider提供了更完好的自己主动多网页爬取机制，仅仅须要我们配置的就是rules，通过Rule对象实现链接的提取与跟进。恩，对，没了。
。。
就这样。
具体的凝视也都在程序中。
进行到这里，就将本篇文章主题讲述完成。核心是CrawlSpider，主要方法是rules。
关于scrapy的使用可參见之前文章：
http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34913315
http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34486677
http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/34441655
http://blog.csdn.net/u012150179/article/details/32911511