scrapy安装
1，安装pywin32，选择对应的版本
2，安装twisted，选择对应版本
3，安装zope.interface，测试安装是否成功import zope.interface
4，安装pyopenssl，验证安装情况import OpenSSL
5，安装lxml
6，安装easytool，安装完成，将python安装目录下的Scripts目录路径添加到系统环境变量中
7，下载scrapy，解压文件，cd进入该目录，运行easy_install Scrapy，输入scrapy进行验证
创建项目
创建一个新的Scrapy项目。进入工程目录，在命令行下运行
scrapy startproject tutorial
该命令将会创建tutorial目录，这些文件分别是：
scrapy.cfg：项目的配置文件tutorial/：该项目的python模块，在此加入代码tutorial/items.py：项目中的item文件tutorial/pipelines.py：项目中的pipelines文件tutorial/setting.py：项目的设置文件tutorial/spiders/：放置spider代码的目录
定义Item
Item是保存爬取到的数据的容器；其使用方法和python字典类似，并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。类似在ORM中做的一样，通过创建一个scrapy.Item类，并定义类型为scrapy.Field的类属性来定义一个Item。
首先根据需要从dmoz.org获取到的数据对item进行建模。需要从dmoz中获取名字、url，以及网站的描述。对此，在item中定义相应的字段。编辑tutorial目录下的items.py文件：
import scrapy
class DmozItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
link = scrapy.Field()
desc = scrapy.Field()
第一个爬虫
Spider是用户编写用于从单个网站（或一些网站）爬取数据的类。其包含了一个用于下载的初始URL，如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容，提取生成item的方法。
创建一个Spider，必须继承scrapy.Spider类，且定义以下三个属性：
name：用于区别Spider。该名字必须是唯一的，不可以为不同的Spider设定相同的名字。start_urls：包含了Spider在启动时进行爬取的url列表。因此，第一个被获取到的页面将是其中之一。后续的URL则从初始的URL获取到的数据中提取。parse()是spider的一个方法。被调用时，每个初始URL完成下载后生成的Response对象将会作为唯一的参数传递给该函数。该方法负责解析返回的数据（response data），提取数据（生成item）以及生成需要进一步处理的URL的Response对象。
以下为第一个Spider代码，保存在tutorial/spiders目录下的dmoz_spider.py文件中：
import scrapy
class DmozSpider(scrapy.spiders.Spider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
filename = response.url.split("/")[-2]
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(response.body)
爬取
进入项目的根目录，执行下列命令启动spider，crawl dmoz启动用于爬取dmoz.org的spider
scrapy crawl dmoz
在PyCharm中运行配置，run --> Edit Configurations...：
1，Script项填入python安装目录下的C:Python2.7Libsite-packagesScrapy
2，Script parameters填入crawl 爬虫名字
3，Working directory填入工作目录
查看包含dmoz的输出，可以看到输出的log中包含定义在start_urls的初始URL，并且与spider中一一对应。在log中可以看到其没有指向其他页面（referer:None）。除此之外，就像parse方法所指定的，有两个包含url所对应的内容的文件被创建了：Book，Resources。
Scrapy为Spider的start_urls属性中的每个URL创建了scrapy.Request对象，并将parse方法作为回调函数（callback）赋值给了Request。
Request对象经过调度，执行生成scrapy.http.Response对象并送回给spiderparse()方法。
提取Item
Selector选择器
Scrapy使用了一种基于Xpath和CSS表达式机制：Scrapy Selector。
Xpath表达式的例子及对应的含义：
/html/head/title：选择HTML文档中<head>标签内的<title>元素/html/head/title/text()：选择上面提到的<title>元素的文字//td：选择所有的<td>元素//div[@class="mine"]：选择所有具有class="mine"属性的div元素
更多内容在Xpath教程
Scrapy除了提供了Selector之外，还提供了方法来避免每次从Response中提取数据时生成Selector的麻烦。
Selector有四个基本的方法（相应方法链接到详细的API文档）：
xpath()：传入xpath表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表。css()：传入CSS表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表extract()：序列化该节点为Unicode字符串并返回listre()：根据传入的正则表达式对数据进行提取，返回Unicode字符串list列表
在Shell中尝试Selector选择器
使用内置的Scrapy shell。需要预先安装IPython（一个扩展的Python终端）
下载IPython，解压完成进入目录，在cmd中安装python setupegg.py install，添加环境变量C:Python27Scripts
进入项目根目录，执行命令启动shell：
scrapy shell "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/"
注意：当在终端运行Scrapy时，必须给url地址加上引号，否则包含参数的url（例如&字符）会导致Scrapy运行失败。
当shell载入后，得到一个包含response数据的本地response变量。输入response.body将输出response的包体，输出response.headers可以看到response的包头。
当输入response.selector时，将获取到一个可以用于查询返回数据的selector（选择器），以及映射到response.selector.xpath()、response.selector.css()的快捷方法（shortcut）：response.xpath()和response.css()。
同时，shell根据response提前初始化了变量sel。该selector根据response的类型自动选择最合适的分析规则（XML vs HTML）。
提取数据
在终端中输入response.body来观察HTML源码并确定合适的XPath表达式。可以考虑使用Firebug扩展来使得工作更为轻松。详情可参考使用Firebug进行爬取和借助Firefox进行爬取。
在查看网页的源码后，发现网站的信息被包含在第二个<ul>元素中。
可以通过这段代码选择该页面中网站列表里所有<li>元素：
sel.xpath('//ul/li')
网站的描述：
sel.xpath('//ul/li/text()').extract()
网站的标题：
sel.xpath('//ul/li/a/text()').extract()
网站的链接：
sel.xpath('//ul/li/a/@href').extract()
每个.xpath()调用返回selector组成的list，因此可以拼接更多的.xpath()来进一步获取某个节点。将在下面使用这样的特性：
for sel in response.xpath('//ul/li'):
title = sel.xpath('a/text()').extract()
link = sel.xpath('a/@href').extract()
desc = sel.xpath('text()').extract()
print title,link,desc
在spider中加入这段代码：
import scrapy
class DmozSpider(scrapy.Spider):
...
def parse(self, response):
for sel in response.xpath('//ul/li'):
title = sel.xpath('a/text()').extract()
link = sel.xpath('a/@href').extract()
desc = sel.xpath('text()').extract()
print title, link, desc
尝试再次爬取dmoz.org，将看到爬取到的网站信息被成功输出
关于嵌套selector的更多详细信息，参考嵌套选择器（selector）以及选择器（Selector）文档中的使用相对XPaths部分。
使用ItemItem对象是自定义的python字典，可以使用标准的字典语法来获取每个字段的值。（字段即用Field赋值的属性）：
item = DmozItem() item['title'] = 'Example title' item['title']
一般来说，Spider将爬取的数据以Item对象返回。为了将爬取的数据返回，最终的代码将是：
import scrapy
from tutorial.items import DmozItem
class DmozSpider(scrapy.Spider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
for sel in response.xpath('//ul/li'):
item = DmozItem()
item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract()
item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract()
item['desc'] = sel.xpath('text()').extract()
yield item
可以在dirbot项目中找到一个具有完整功能的spider。
对dmoz.org进行爬取将会产生DmozItem对象
保存数据
最简单存储爬取数据的方式是使用Feed exports：
scrapy crawl dmoz -o items.json
该命令将采用JSON格式对数据进行序列化，生成items.json文件。
如果需要对爬取的item做更多复杂的操作，可以编写Item Pipeline。类似于在创建项目时对Item做的，编写的tutorial/pipelines.py也被创建。
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雅致寓于高阁渔舟唱晚，古典悠然
格调外发园林绿树萦绕，馥郁清香