Scrapy框架初级
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。
安装方法
Linux：
pip3 install scrapy
Windows：
a. pip3 install wheel
b. 下载twisted 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
基础使用
1.创建项目:scrapy startproject 项目名称
项目结构：
project_name/
scrapy.cfg：
project_name/
__init__.py
items.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
文件作用：
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）
items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
pipelines 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
spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫解析规则
2.创建爬虫应用程序：
cd project_name（进入项目目录）
scrapy genspider 应用名称 爬取网页的起始url （例如：scrapy genspider qiubai www.qiushibaike.com）
3.应用
爬虫文件：
import scrapy
from secondblood.items import SecondbloodItem
class QiubaidemoSpider(scrapy.Spider):
name = 'qiubaiDemo'
allowed_domains = ['www.qiushibaike.com']
start_urls = ['http://www.qiushibaike.com/']
def parse(self, response):
odiv = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')
for div in odiv:
# xpath函数返回的为列表，列表中存放的数据为Selector类型的数据。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。
author = div.xpath('.//div[@class="author clearfix"]//h2/text()').extract_first()
author = author.strip('
')#过滤空行
content = div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()').extract_first()
content = content.strip('
')#过滤空行
#将解析到的数据封装至items对象中
item = SecondbloodItem()
item['author'] = author
item['content'] = content
yield item#提交item到管道文件（pipelines.py）
items文件
import scrapy
class SecondbloodItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
author = scrapy.Field() #存储作者
content = scrapy.Field() #存储段子内容
管道文件
class SecondbloodPipeline(object):
#构造方法
def __init__(self):
self.fp = None #定义一个文件描述符属性
#下列都是在重写父类的方法：
#开始爬虫时，执行一次
def open_spider(self,spider):
print('爬虫开始')
self.fp = open('./data.txt', 'w')
#因为该方法会被执行调用多次，所以文件的开启和关闭操作写在了另外两个只会各自执行一次的方法中。
def process_item(self, item, spider):
#将爬虫程序提交的item进行持久化存储
self.fp.write(item['author'] + ':' + item['content'] + '
')
return item
#结束爬虫时，执行一次
def close_spider(self,spider):
self.fp.close()
print('爬虫结束')
配置文件
#伪装请求载体身份
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36'
#可以忽略或者不遵守robots协议
ROBOTSTXT_OBEY = False
#开启管道
ITEM_PIPELINES = {
'secondblood.pipelines.SecondbloodPipeline': 300, #300表示为优先级，值越小优先级越高
}
执行
scrapy crawl 应用名称
Scrapy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。
引擎首先会将爬虫文件中的起始url获取，并且提交到调度器中。如果需要从url中下载数据，则调度器会将url通过引擎提交给下载器，下载器根据url去下载指定内容（响应体）。下载好的数据会通过引擎移交给爬虫文件，爬虫文件可以将下载的数据进行指定格式的解析。如果解析出的数据需要进行持久化存储，则爬虫文件会将解析好的数据通过引擎移交给管道进行持久化存储。
发送post请求
爬虫文件中的类继承了Spider父类中的start_requests（self）这个方法
def start_requests(self):
for u in self.start_urls:
yield
scrapy.Request(url=u,callback=self.parse)
重写该方法即可
def start_requests(self):
#请求的url
post_url = 'http://fanyi.baidu.com/sug'
# 表单数据
formdata = {
'kw': 'wolf',
}
# 发送post请求
yield scrapy.FormRequest(url=post_url, formdata=formdata, callback=self.parse)