一、Scrapy框架
1. Scrapy框架主要组成
a. Scrapy三个对象: request请求对象、response响应对象、item数据对象(字典)
b. Scrapy五个核心组件：
Spider爬虫组件、构建爬虫的起始请求并交给调度器， 解析响应提取数据，交给管道保存。
Engine引擎组件、调用各个组件执行功能，并接收返回值和传递参数
Scheduler调度器、调度器请求去重并临时存储请求，交给下载器发送请求
Downloader下载器、下载发送请求，返回响应交给爬虫解析
Pipeline管道、保存数据
c. Scrapy两个可选中间件：
DownloaderMiddlewaresSpider下载中间件、处理反爬相关操作
SpiderMiddlewaresSpider中间件、请求交给调度器之前的特殊处理。
d. Scrapy框架流程： 爬虫组件 -> 引擎组件 -> 调度器 -> 引擎组件 -> 下载器 -> 引擎组件 -> 爬虫组件
若下载器返回的是请求时： -> 引擎组件 -> 调度器 -> 引擎组件 -> 下载器 -> 引擎组件 -> 爬虫组件
若下载器返回的是item对象： -> 引擎组件 -> 管道
补充：
Spider爬虫组件构建起始请求的url、xpath解析提取响应对象的数据
Scheduler调度器所有请求完毕Spider就会终止
组件之间存在数据交互，可使用中间件进行外部扩展
2. 拟人化流程
1> 引擎 ：Hi！ Spider , 老大要处理哪⼀个⽹站？把第⼀批需要处理的URL请求给我吧。
2> Spider ：给你，第⼀批URL "http://www.baidu.com/"
3> 引擎 ：Hi！ 调度器 ，我这有request请求你帮我去重⼊队⼀下。
4> 调度器 ：正在处理你等⼀下...好的，处理好了。
5> 引擎 ：Hi！ 调度器 ，把你去重好的request请求给我。
6> 调度器 ：给你，这是我去重好的request
7> 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，
8> 下载器 ：稍等... 行了给你，这是下载好的响应。
（如果失败：sorry，这个请求下载失败了。然后 引擎 告诉 调度器 : 这个request下载失败了，你放到请求队列里，我待会⼉再找你要重新下载。）
9> 引擎 ：Hi！ Spider ，这是下载好的响应，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。
10> Spider ：引擎 ，我这⾥有两个处理结果，这个是我需要跟进的URL请求，还有这个是我获取到的Item数据。
11> 引擎 ：Hi ！ 管道 我这⼉有个item数据你帮我保存⼀下。 调度器，这是需要跟进URL请求你帮我处理下，然后从我们第五步开始循环，直到获取完⽼⼤需要全部信息。
12> 管道+调度器 ：好的，现在就做！
注意：只有当 调度器 没有request需要处理时，整个程序才会停⽌。（对于下载失败的请求，Scrapy也会重新下载。总共3次。）
框架默认的请求重试的时间是180s，可改变setting文件的 DOWNLOAD_TIMEOUT 变量的值
3. requests模块&Scrapy框架对比
requests模块的response
import reqeusts
response = reqeusts.get()
response.text # 返回 Unicode字符串
response.content # 网页原始编码字符串，也可以处理图片音视频
Scrapy框架的response
response.text # Unicode字符串
response.body # 网页原始编码字符串，也可以处理图片音视频
requests模块的xpath方法，返回的是已匹配到的 Unicode字符串
# 返回所有xpath匹配对象的列表
rsponse.xpath("//title/text()")
Scrapy框架的xpath方法，返回的是已匹配到对象的列表,Unicode字符串
# 取多值： 返回所有匹配结果的 字符串 列表（如果匹配成功，通过下标获取数据；如果匹配失败，返回空列表，下标获取数据抛异常）
rsponse.xpath("//title/text()").extract()
["", "", ""]
# 取单值:返回第一条符合匹配的字符串（如果匹配成功，返回字符串，如果匹配失败，返回 None）
rsponse.xpath("//title/text()").extract_first()
Scrapy框架支持大量的请求和高并发
Scrapy框架 ： 发送请求、解析响应、并发处理、数据存储、请求去重（指纹-url、method、body=sha1字符串）、scrapy_redis支持分布式采集。
4. Scrapy使用的标准流程：
1> 新建项目
scrapy startproject Baidu
2> 进入项目代码，新建 item字段（编写items.py文件）
3> 新建爬虫
scrapy genspider baidu baidu.com
4> 编写爬虫代码（编写 baidu.py），提取数据:URL/item （如果是url则构建请求继续发送，如果是item则交给管道保存）
5> 编写pipeline.py文件
6> 更改settings.py的配置信息（并发量、User-Agent、启用管道）
7> 执行爬虫：
# 查看当前项目下的所有爬虫名
scrapy list
# 运行当前项目下的 指定爬虫（根据爬虫名执行）
scrapy crawl baidu
# 运行当前项目下的 指定爬虫（根据爬虫文件名执行）
#scrapy runspider baidu.py
传统开发：半年 ~ 1年, 所有功能开发完毕后再上线
敏捷开发：快速迭代更新， 先实现一部分功能就上线， 后期再持续更新迭代
5. Scrapy命令行：
scrapy bench：程序启动前组件的加载信息，爬虫运行时的采集信息，爬虫结束后的统计信息
scrapy startproject：创建一个新项目，外层是项目目录，内层有一个同名的代码目录
scrapy genspider：创建一个新爬虫，一个项目可有多个爬虫，scrapy genspider 爬虫名 爬虫可爬虫的域名，爬虫名不能和爬虫名同名
scrapy runspider：在创建项目的地方 运行爬虫 scrapy runspider 爬虫文件名
scrapy shell：以交互模式运行爬虫
scrapy view：在浏览器打开项目
scrapy list：查看爬虫名
scrapy crawl 爬虫名 -o 存储文件名：命令行保存数据
保存文件格式： json(有中括号)、jl(无中括号,按行存储)、xml、csv， 若需存储到数据库时,需要在管道文件中进行编写,并且在setting文件中启用管道
管道文件:
爬虫开启时,调用一次open_spider方法
爬虫运行时,每传递一个item就会调用一次process_item方法
爬虫关闭时,调用一次close_spider方法
6. setting.py文件：
BOT_NAME: 项目名
ROBOTSTXT_OBEY: 是否遵循robot协议,默认True遵循
CONCURRENT_REQUESTS: 最大请求并发量（主要用于指定下载器）
DOWNLOAD_DELAY： 下载延时，每一批请求的等待时间
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN: 根据特定域名定义并发量
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP: 据特定IP定义并发量
COOKIES_ENDBLED： 是否启用cookie，默认开启
DEFAULT_REQUEST_HEADERS： 默认的请求报头
**中间件都遵循：值越小优先级越高，值的范围 0-1000**
SPIDER_MIDDLEWARES: 爬虫中间件,值越小，优先级越高
DOWNLOADER_MIDDLEWARES: 下载中间件
ITEM_PIPELINES: 管道中间件
自定义的中间件需添加到setting文件中： 项目名.模块名.中间件类名
7. python补充知识点
锚点: 记录用户从何而来，url路径上的 #
生成器中 yield 作用:
通过yield返回数据，记录方法的状态
通过yield返回不同类型的数据
降低内存占用
python出现异常的方式：
代码错误
手动抛出异常, raise NameError("xxxx")
断言抛出异常，assert 布尔值
控制url查询字符串页码参数的自增量,json文件
提取'下一页按钮的链接',HTML文件
有固定的url地址,可将所有需要请求的url全部保存至start_url中,高并发
python2导入同级目录下的模块无需 . python3导入同级目录下的模块需要加上 .
实现 Python2 & python3 兼容的方法：
try:
from queue import Queue as SameName
except:
from Queue import Queue as SameName
from six.moves.queue import Queue
python有小到大组成： 函数 - 类 - 模块 - 包 - 类库 - 框架
meta字典作为response的属性,进行传递给下一个回调函数
进程、线程、协程：
IO密集（读写网络、磁盘、数据库等）：使用多线程，因为io阻塞时，解释器会自动释放GIL尝试让其他线程工作。
互斥锁：一种让多个线程安全、有序的访问内存空间的机制。
GIL：从根本上杜绝了多个线程访问内存空间的安全隐患。
CPU密集（并行计算）： 使用多进程，因为不需要切换任务，所以可以充分利用CPU的计算性能。
协程+猴子补丁（处理网络IO密集任务）： 猴子补丁可以让Python底层的网络库在处理网络任务时，按异步的方式执行。
并行、并发、同步、异步、阻塞、非阻塞、多线程、多进程、协程、GIL
若方法中没有返回值，返回的None
多进程：并行 适用于CPU计算密集（并行计算）
多线程：并发，适用于io密集（网络、数据库、磁盘、文件）
协程+猴子补丁：处理网络io密集，将python底层的网络库改为 异步非阻塞，同步异步是执行方式，阻塞非阻塞是执行状态
互斥锁：一种让多个线程安全、有序的访问内存空间的机制。
GIL：从根本上杜绝 多个线程访问内存空间的安全隐患。
8. 采集多页/多级数据
多页采集数据：
1. 通过自增量控制页码值： 适合处理json文件响应的提取，没有下一页也不确定总页码值，但是可以一直自增偏移量控制页码的翻页，并判断响应是否有数据，来决定是否继续采集。
2. 通过提取 “下一页”连接方式处理多页采集：适合html文件的采集，依赖于网页的 a 标签提取，可以动态的获取所有页面数据，并再最后一页结束提取。
3. 将所有url地址全部保存到start_urls中（可以通过列表推导式、读取磁盘文件、数据库等），前置条件必须提供所有待发的url地址。
多级页面数据采集：
1. 不同页面的数据，保存在不同的item对象中
2. 不同页面的数据，保存在同一个item对象