说实话，爬虫对于我来说还是很神秘的，对爬虫的学习动力，可能仅仅是因为能够快速的在校花网上爬取一些妹子图片，或者是完成自己的作业任务，还有可能是因为或许以后可以通过爬虫为自己爬来一碗口粮。。。。哎，不想了！管他呢
爬虫
百度百科定义：
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
自己定义：一只有饥肠辘辘的蜘蛛在一张蜘蛛网上瞎转悠找吃的，找吃的同时找和其他蜘蛛网连接的蜘蛛丝，，如果找到相连的蜘蛛丝的话，就派手下的小弟去这个网上找吃的，就这样一层一层的找，如果小弟有找到的就拿回来
Scrapy
既然爬虫早就出现了，那肯定就有一些好心前辈们的呕心沥血总结，So，那我就先拿来用用。。哈哈
Scrapy，Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试
Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下
Scrapy主要包括了以下组件： 引擎(Scrapy) 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心) 调度器(Scheduler) 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址 下载器(Downloader) 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的) 爬虫(Spiders) 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面 项目管道(Pipeline) 负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。 下载器中间件(Downloader Middlewares) 位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。 爬虫中间件(Spider Middlewares) 介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。 调度中间件(Scheduler Middewares) 介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。
Scrapy运行流程大概如下：
1.引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
2.引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
3.下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
4.爬虫解析Response
5.解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理
6.解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取
一、安装
pip install Scrapy
注：windows平台需要依赖pywin32，请根据自己系统32/64位选择下载安装，https://sourceforge.net/projects/pywin32/
二、基本使用
1、创建项目
运行命令:
scrapy startproject your_project_name
这个命令会在当前目录下创建一个新目录，它的结构如下：
project_name:
│
│ scrapy.cfg
│
└─project_name
│ items.py
│ pipelines.py
│ settings.py
│ __init__.py
│
└─spiders
__init__.py
文件说明：
- scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
- items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
- pipelines 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
- settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
- spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则
注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名
2、编写爬虫
在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件
xiaohuar_spider.py3、运行
进入project_name目录，运行命令
scrapy crawl spider_name --nolog
4、递归的访问
以上的爬虫仅仅是爬去初始页，而我们爬虫是需要源源不断的执行下去，直到所有的网页被执行完毕
View Code以上代码将符合规则的页面中的图片保存在指定目录，并且在HTML源码中找到所有的其他 a 标签的href属性，从而“递归”的执行下去，直到所有的页面都被访问过为止。以上代码之所以可以进行“递归”的访问相关URL，关键在于parse方法使用了 yield Request对象。
注：可以修改settings.py 中的配置文件，以此来指定“递归”的层数，如： DEPTH_LIMIT = 1
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider):
name = "s1"
allowed_domains = ["xiaohuar.com"]
start_urls = [
"http://www.beautyleg.com/list_album.php",
]
def parse(self, response):
hxs = HtmlXPathSelector(response)
items = hxs.select('//table//img/@src')
print items
下面俩中获取的方法相同，推荐使用下面的那种：
hxs = HtmlXPathSelector(response)
items = hxs.select('//table//img/@src')
print items
from scrapy.selector import Selector
ret = Selector(response=response).xpath('//table//img/@src').extract()
print ret
获取内容：
//div[@class='item_list'] 表示找到所有的div下属性为class='item_list'的 //div[@class='item_list']/div 表示找到这个div的所有儿子 //div[@class='item_list']//span 表示找在这个div下的子子孙孙中的所有span标签 //div[@class='item_list']//a/text() 表示找在这个div下的子子孙孙中的所有a标签并获得所有a标签的内容 //div[@class='item_list']//img/@src 表示找在这个div下的子子孙孙中的所有img标签并获得所有img标签的src属性
正则选择器 选择器规则 获取响应cookies5、格式化处理
上述实例只是简单的图片处理，所以在parse方法中直接处理。如果对于想要获取更多的数据（获取页面的价格、商品名称、QQ等），则可以利用Scrapy的items将数据格式化，然后统一交由pipelines来处理。
在items.py中创建类：
# -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # See documentation in: # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class JieYiCaiItem(scrapy.Item):
company = scrapy.Field() title = scrapy.Field() qq = scrapy.Field() info = scrapy.Field() more = scrapy.Field()
上述定义模板，以后对于从请求的源码中获取的数据同意按照此结构来获取，所以在spider中需要有一下操作：
spilder此处代码的关键在于：
- 将获取的数据封装在了Item对象中
- yield Item对象 （一旦parse中执行yield Item对象，则自动将该对象交个pipelines的类来处理）
pipelines上述中的pipelines中有多个类，到底Scapy会自动执行那个？哈哈哈哈，当然需要先配置了，不然Scapy就蒙逼了。。。
在settings.py中做如下配置：
ITEM_PIPELINES = {
'beauty.pipelines.DBPipeline': 300,
'beauty.pipelines.JsonPipeline': 100,
}
# 每行后面的整型值，确定了他们运行的顺序，item按数字从低到高的顺序，通过pipeline，通常将这些数字定义在0-1000范围内。