摘要：从零开始写爬虫，初学者的速成指南！
上期我们理性的分析了为什么要学习Scrapy，理由只有一个，那就是免费，一分钱都不用花！
咦？怎么有人扔西红柿？好吧，我承认电视看多了。不过今天是没得看了，为了赶稿，又是一个不眠夜。。。言归正传，我们将在这一期介绍完Scrapy的基础知识， 如果想深入研究，大家可以参考官方文档，那可是出了名的全面，我就不占用公众号的篇幅了。
架构简介
下面是Scrapy的架构，包括组件以及在系统中发生的数据流的概览(红色箭头所示)。 之后会对每个组件做简单介绍，数据流也会做一个简要描述。
组件
Engine: 引擎负责控制数据流在系统中所有组件中流动，并在相应动作发生时触发事件。
Scheduler: 调度器从引擎接受Request并将他们入队，以便之后引擎请求他们时提供给引擎。
Downloader: 下载器负责获取页面数据并提供给引擎，而后提供给Spider。
Spiders: Spider是Scrapy用户编写的用于分析Response并提取Item或提取更多需要下载的URL的类。 每个Spider负责处理特定网站。
Item Pipeline: 负责处理被Spider提取出来的Item。典型的功能有清洗、 验证及持久化操作。
Downloader middlewares: 下载器中间件是在Engine及Downloader之间的特定钩子(specific hooks)，处理Downloader传递给Engine的Response。 其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。
Spider middlewares: 是在Engine及Spider之间的特定钩子(specific hook)，处理Spider的输入(Response)和输出(Items及Requests)。 其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。
数据流
Scrapy中的数据流由执行引擎控制，其过程如下:
Engine从Spider获取第一个需要爬取URL(s)。
Engine用Scheduler调度Requests，并向Scheduler请求下一个要爬取的URL。
Scheduler返回下一个要爬取的URL给Engine。
Engine将URL通过Downloader middlewares转发给Downloader。
一旦页面下载完毕，下载器生成一个该页面的Response，并将其通过Downloader middlewares发送给Engine。
引擎从Downloader中接收到Response并通过Spider middlewares发送给Spider处理。
Spider处理Response并返回爬取到的Item及新的Request给Engine。
Engine将爬取到的Item给Item Pipeline，然后将Request给Scheduler。
从第一步开始重复这个流程，直到Scheduler中没有更多的URLs。
架构就是这样，流程和我第二篇里介绍的迷你架构差不多，但扩展性非常强大。
One more thing
Scrapy基于事件驱动网络框架 Twisted 编写，Twisted是一个异步非阻塞框架。一说到网络通信框架就会提什么同步、异步、阻塞和非阻塞，到底是些啥玩意啊？为啥老是有人暗示或者明示异步=非阻塞？比如Scrapy文档里：Scrapy is written with Twisted, a popular event-driven networking framework for Python. Thus, it’s implemented using a non-blocking (aka asynchronous) code for concurrency. 这种说法对吗？举个栗子：
出场人物：老张，水壶两把（普通水壶，简称水壶；会响的水壶，简称响水壶）
1. 老张把水壶放到火上，立等水开。（同步阻塞）
老张觉得自己有点傻。
2. 老张把水壶放到火上，去客厅看电视，时不时去厨房看看水开没有。（同步非阻塞）
老张还是觉得自己有点傻，于是变高端了，买了把会响笛的那种水壶。水开之后，能大声发出嘀~~~~的噪音。
3. 老张把响水壶放到火上，立等水开。（异步阻塞）
老张觉得这样傻等意义不大。
4. 老张把响水壶放到火上，去客厅看电视，水壶响之前不再去看它了，响了再去拿壶。（异步非阻塞）
老张觉得自己聪明了。
所谓同步异步，只是对于水壶而言。普通水壶，同步；响水壶，异步。虽然都能干活，但响水壶可以在自己完工之后，提示老张水开了。这是普通水壶所不能及的。同步只能让调用者去轮询自己（情况2中），造成老张效率的低下。
所谓阻塞非阻塞，仅仅对于老张而言。立等的老张，阻塞；看电视的老张，非阻塞。情况1和情况3中老张就是阻塞的，媳妇喊他都不知道。虽然3中响水壶是异步的，可对于立等的老张没有太大的意义。所以一般异步是配合非阻塞使用的，这样才能发挥异步的效用。
入门教程
创建项目
在开始爬取之前，您必须创建一个新的Scrapy项目。 进入您打算存储代码的目录中，运行下列命令:
scrapy startproject tutorial
该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录:
tutorial/ scrapy.cfg # 项目的配置文件
tutorial/ # 该项目的python模块。之后您将在此加入代码
__init__.py
items.py # 项目中的item文件
pipelines.py # 项目中的pipelines文件
settings.py # 项目的设置文件
spiders/ # 放置spider代码的目录
__init__.py
编写第一个爬虫
Spider是用户编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。其包含了一个用于下载的初始URL，以及如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容的方法。
以下为我们的第一个Spider代码，保存在 tutorial/spiders 目录下的 quotes_spider.py文件中:
import scrapyclass QuotesSpider(scrapy.Spider):
name ="quotes"def start_requests(self):
urls = [
'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
]
forurlin urls:
yieldscrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
def parse(self, response):
page = response.url.split("/")[-2]
filename ='quotes-%s.html'% page
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(response.body)
self.log('Saved file %s'% filename)
为了创建一个Spider，你必须继承 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，您不可以为不同的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)，提取数据以及生成需要进一步处理的URL的 Request 对象。
运行我们的爬虫
进入项目的根目录，执行下列命令启动spider:
scrapy crawl quotes
这个命令启动用于爬取 quotes.toscrape.com 的spider，你将得到类似的输出:
2017-05-1020:36:17 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened2017-05-1020:36:17[scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled0pages (at0pages/min), scraped0items (at0items/min)2017-05-1020:36:17[scrapy.extensions.telnet] DEBUG: Telnet console listening on127.0.0.1:60232017-05-1020:36:17[scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (404)
提取数据
我们之前只是保存了HTML页面，并没有提取数据。现在升级一下代码，把提取功能加进去。至于如何使用浏览器的开发者模式分析网页，之前已经介绍过了。
import scrapyclass QuotesSpider(scrapy.Spider):
name ="quotes" start_urls = [
'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
]
def parse(self, response):
forquoteinresponse.css('div.quote'):
yield {
'text': quote.css('span.text::text').extract_first(),
'author': quote.css('small.author::text').extract_first(),
'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').extract(),
}
再次运行这个爬虫，你将在日志里看到被提取出的数据：
2017-05-1020:38:33[scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200http://quotes.toscrape.com/page/1/>{'tags': ['life','love'],'author':'André Gide','text':'“It is better to be hated for what you are than to be loved for what you are not.”'}2017-05-1020:38:33[scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200http://quotes.toscrape.com/page/1/>{'tags': ['edison','failure','inspirational','paraphrased'],'author':'Thomas A. Edison','text':"“I have not failed. I've just found 10,000 ways that won't work.”"}
保存爬取的数据
最简单存储爬取的数据的方式是使用 Feed exports:
scrapy crawl quotes -o quotes.json
该命令将采用 JSON 格式对爬取的数据进行序列化，生成quotes.json文件。
在类似本篇教程里这样小规模的项目中，这种存储方式已经足够。如果需要对爬取到的item做更多更为复杂的操作，你可以编写 Item Pipeline，tutorial/pipelines.py在最开始的时候已经自动创建了。
下一步
系列写到这里，组里对下一步的计划产生了分歧，本人的意思是系列已经接近尾声了，可领导的意思是，连载可以正式开始了！ What? 这不能忍啊！所以我立即做了一个艰难的决定，连载正式开始！详情下回分解，再见！