一、什么是Scrapy？？？
Scrapy是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，非常出名，非常强悍。
所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能（高性能异步下载，队列，分布式，解析，持久化等）的具有很强通用性的项目模板。
对于框架的学习，重点是要学习其框架的特性、各个功能的用法即可。
二、Scrapy安装
Linux：
pip3 install scrapy
Windows：
a. pip3 install wheel
b. 下载twisted框架，下载与cpython版本对应的版本 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
c. 进入下载目录，执行 pip3 install Twisted‑17.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl
d. pip3 install pywin32
e. pip3 install scrapy
安装成功之后可以输入可以通过输入scrapy检测是否安装成功，
注意：
不管比在任何地方进行安装，都默认是全局安装
三、基础使用
注意：在操作使用scrapy框架的时，所有的执行命令都需要通过cmd命令行去操作
1. 创建项目： scrapy startproject 项目名称
注意：创建项目的时候要切换到创建目录的文件夹下面
项目目录结构：
spiders 爬虫目录，必须要在这个目录下面，新创建一个爬虫文件(就是一个py文件) 如：创建文件，编写爬虫解析规则 scrapy.cfg 项目的主配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
注意： 这个文件千万不要去打开，更不要去修改它里面的内容
items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model middlewares.py 中间件应用
pipelines 管道，做通信使用，数据持久化处理
settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
2. 创建爬虫应用程序
2.1 首先，要进入项目目录
cd project_name(项目名称)
2. 2 创建爬虫文件
scrapy genspider 爬虫文件的名称 爬取网页的起始url
列如：scrapy genspider baidu www.baidu.com
3. 编写爬虫文件：在步骤2执行完毕，会在项目的spiders目录下面生成一个应用名的py爬虫文件
源码如下：
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy # FirstSpider类名是指定好的，继承了scrapy.Spider父类 # 进行数据的爬取和解析 class FirstSpider(scrapy.Spider): # 爬虫文件的名称: 根据名称可以定位到当前的爬虫文件 name = 'first' # 允许爬取的域名（如果遇到非该域名的url则爬取不到数据） # 通常情况下，我们将这个域名注释掉 allowed_domains = ['www.baidu.com'] # 起始爬取的url列表，里面可以有多个url， # 通常我们一个爬虫项目中只写一个url start_urls = ['http://www.baidu.com/'] # parse是访问起始URL并获取结果后的回调函数，该函数的response参数就是向起始的 # url发送请求后，获取的响应对象.该函数返回值必须为可迭代对象或者NUll # 简单来说：response就是起始url对应的响应对象 def parse(self, response): print(response) # print(response.text) # 获取的是字符串类型的响应内容 # print(response.body) # 获取的是字节类型的响应内容
4.设置修改setting.py配置文件相关配置
修改内容及其结果如下：
19行： USER_AGENT 默认是注销的更改为如下：
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'
UA反扒机制，进行伪装请求载体身份操作
20行： ROBOTSTXT_OBEY = False
默认是true更改为false，可以忽略或者不遵守robots协议
5. 执行爬虫程序：
scrapy crawl 爬虫文件名称
scrapy crawl 爬虫文件名称 --nolog
执行爬虫程序的时候，默认是有日志打印，在其后面添加 --nolog表示曲线日志打印
示例： 将糗百首页中段子的内容和标题进行爬取
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy class QiubaidemoSpider(scrapy.Spider): name = 'qiubaiDemo' # allowed_domains = ['www.xxxx.com'] start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/'] def parse(self, response): # xpath为response中的方法，可以将xpath表达式直接作用于该函数中 div_list = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div') # 用于存储解析到的数据 dic_data = [] for div in div_list: # xpath函数返回的为列表，列表中存放的数据(div)为Selector类型的数据 # title = div.xpath('./div[1]/a[2]/h2/text() | ./div[1]/span[2]/h2/text()')[0].extract() # content = div.xpath('./a/div/span[1]/text()')[0].extract() title = div.xpath('./div[1]/a[2]/h2/text() | ./div[1]/span[2]/h2/text()').extract_first() content = div.xpath('./a/div/span[1]/text()').extract_first() # 将解析到的数据封装到字典中 dic = { "title":title, "content":content } # 将数据储存到dic_data这个列表中 dic_data.append(dic) # 基于终端指令的持久化存储:可以通过终端指令的形式将parse方法的返回值中存储的数据进行本地磁盘的持久化存储 return dic_data
所用知识点详解：
1. xpath为response中的方法，可以将xpath表达式直接作用于该函数中
response.xpath()
2. xpath函数返回的为列表，列表中存放的数据为Selector类型的数据
3. 我们解析到的内容被封装在了Selector对象中，需要调用extract()函数将解析的内容从Selecor中取出
注意：
extract() 取出的是多个内容值，
如果Selector对象中只有一个对象值，我们可以通过extract_first()来获取
示例：
title = div.xpath('./div[1]/a[2]/h2/text() | ./div[1]/span[2]/h2/text()')[0].extract()
title = div.xpath('./div[1]/a[2]/h2/text() | ./div[1]/span[2]/h2/text()').extract_first()
这两种方法都是取一个值，但建议使用下面这种方法
4. 储存数据的方法都是一样的
4.1 先把将解析到的数据封装到字典中
4.2 创建一个空列表 ，用于储存解析到数据
4.3 把封装的字典，添加列表中
4.4 把列表返回，在做持续化存储
注意： 千万不要忘记配置setting文件