Scrapy 入门教程（RUNOOB.COM）

• Scrapy Engine(引擎):
  负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。
  Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。
  Downloader（下载器）：负责下载Scrapy
  Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy
  Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理，
  Spider（爬虫）：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器).
  Item Pipeline(管道)：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方。
  Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。 Spider
  Middlewares（Spider中间件）：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件（比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests）

Scrapy的运作流程

代码写好，程序开始运行…
1 引擎：Hi！Spider, 你要处理哪一个网站？
2 Spider：老大要我处理xxxx.com。
3 引擎：你把第一个需要处理的URL给我吧。
4 Spider：给你，第一个URL是xxxxxxx.com。
5 引擎：Hi！调度器，我这有request请求你帮我排序入队一下。
6 调度器：好的，正在处理你等一下。
7 引擎：Hi！调度器，把你处理好的request请求给我。
8 调度器：给你，这是我处理好的request
9 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
10 下载器：好的！给你，这是下载好的东西。（如果失败：sorry，这个request下载失败了。然后引擎告诉调度器，这个request下载失败了，你记录一下，我们待会儿再下载）
11 引擎：Hi！Spider，这是下载好的东西，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（注意！这儿responses默认是交给def parse()这个函数处理的）
12 Spider：（处理完毕数据之后对于需要跟进的URL），Hi！引擎，我这里有两个结果，这个是我需要跟进的URL，还有这个是我获取到的Item数据。
13 引擎：Hi ！管道 我这儿有个item你帮我处理一下！调度器！这是需要跟进URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环，直到获取完老大需要全部信息。
14 管道调度器：好的，现在就做！

制作 Scrapy 爬虫 一共需要4步：

1.新建项目 (scrapy startproject xxx)：新建一个新的爬虫项目
2.明确目标 （编写items.py）：明确你想要抓取的目标
3.制作爬虫 （spiders/xxspider.py）：制作爬虫开始爬取网页
4.存储内容 （pipelines.py）：设计管道存储爬取内容

入门案例

学习目标

创建一个Scrapy项目
定义提取的结构化数据(Item)
编写爬取网站的 Spider 并提取出结构化数据(Item)
编写 Item Pipelines 来存储提取到的Item(即结构化数据)

一. 新建项目(scrapy startproject)

在开始爬取之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入自定义的项目目录中，运行下列命令：
scrapy startproject mySpider
其中， mySpider 为项目名称，可以看到将会创建一个 mySpider 文件夹，目录结构大致如下：
下面来简单介绍一下各个主要文件的作用：

mySpider/
    scrapy.cfg
    mySpider/
        __init__.py
        items.py
        pipelines.py
        settings.py
        spiders/
            __init__.py
            ...

这些文件分别是:
scrapy.cfg: 项目的配置文件。
mySpider/: 项目的Python模块，将会从这里引用代码。
mySpider/items.py: 项目的目标文件。
mySpider/pipelines.py: 项目的管道文件。
mySpider/settings.py: 项目的设置文件。
mySpider/spiders/: 存储爬虫代码目录。

二、明确目标(mySpider/items.py)

我们打算抓取 http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml 网站里的所有讲师的姓名、职称和个人信息。
1.打开 mySpider 目录下的 items.py。
2.Item 定义结构化数据字段，用来保存爬取到的数据，有点像 Python 中的 dict，但是提供了一些额外的保护减少错误。
3.可以通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为 scrapy.Field 的类属性来定义一个 Item（可以理解成类似于 ORM 的映射关系）。
接下来，创建一个 ItcastItem 类，和构建 item 模型（model）。

import scrapy

class ItcastItem(scrapy.Item):
   name = scrapy.Field()
   title = scrapy.Field()
   info = scrapy.Field()

三、制作爬虫 （spiders/itcastSpider.py）

爬虫功能要分两步：

1. 爬数据

在当前目录下输入命令，将在mySpider/spider目录下创建一个名为itcast的爬虫，并指定爬取域的范围：

scrapy genspider itcast "itcast.cn"

打开 mySpider/spider目录里的 itcast.py，默认增加了下列代码:

import scrapy

class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = "itcast"
    allowed_domains = ["itcast.cn"]
    start_urls = (
        'http://www.itcast.cn/',
    )

    def parse(self, response):
        pass

其实也可以由我们自行创建itcast.py并编写上面的代码，只不过使用命令可以免去编写固定代码的麻烦
要建立一个Spider， 你必须用scrapy.Spider类创建一个子类，并确定了三个强制的属性 和 一个方法。
name = “” ：这个爬虫的识别名称，必须是唯一的，在不同的爬虫必须定义不同的名字。
allow_domains = [] 是搜索的域名范围，也就是爬虫的约束区域，规定爬虫只爬取这个域名下的网页，不存在的URL会被忽略。
start_urls = () ：爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。
parse(self, response) ：解析的方法，每个初始URL完成下载后将被调用，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数，主要作用如下：
负责解析返回的网页数据(response.body)，提取结构化数据(生成item)
生成需要下一页的URL请求。
将start_urls的值修改为需要爬取的第一个url

start_urls = ("http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml",)

修改parse()方法

def parse(self, response):
    filename = "teacher.html"
    open(filename, 'w').write(response.body)

然后运行一下看看，在mySpider目录下执行：

scrapy crawl itcast

是的，就是 itcast，看上面代码，它是 ItcastSpider 类的 name 属性，也就是使用 scrapy genspider命令的唯一爬虫名。
运行之后，如果打印的日志出现 [scrapy] INFO: Spider closed (finished)，代表执行完成。 之后当前文件夹中就出现了一个 teacher.html 文件，里面就是我们刚刚要爬取的网页的全部源代码信息。
注意: Python2.x默认编码环境是ASCII，当和取回的数据编码格式不一致时，可能会造成乱码；我们可以指定保存内容的编码格式，一般情况下，我们可以在代码最上方添加

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")

这三行代码是 Python2.x 里解决中文编码的万能钥匙，经过这么多年的吐槽后 Python3 学乖了，默认编码是Unicode了…(祝大家早日拥抱Python3)

2. 取数据

爬取整个网页完毕，接下来的就是的取过程了，首先观察页面源码：

<div class="li_txt">
    <h3>  xxx  </h3>
    <h4> xxxxx </h4>
    <p> xxxxxxxx </p>

是不是一目了然？直接上 XPath 开始提取数据吧。
xpath 方法，我们只需要输入的 xpath 规则就可以定位到相应 html 标签节点，详细内容可以查看 xpath 教程。
不会 xpath 语法没关系，Chrome 给我们提供了一键获取 xpath 地址的方法（右键->检查->copy->copy xpath）,如下图:

这里给出一些 XPath 表达式的例子及对应的含义:
/html/head/title: 选择HTML文档中 标签内的

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy

# 以下三行是在 Python2.x版本中解决乱码问题，Python3.x 版本的可以去掉
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")

class Opp2Spider(scrapy.Spider):
    name = 'itcast'
    allowed_domains = ['itcast.com']
    start_urls = ['http://www.itcast.cn/']

    def parse(self, response):
        # 获取网站标题
        context = response.xpath('/html/head/title/text()')   
       
        # 提取网站标题
        title = context.extract_first()  
        print(title) 
        pass

执行以下命令：

$ scrapy crawl itcast
...
...
传智播客官网-好口碑IT培训机构,一样的教育,不一样的品质
...
...

我们之前在 mySpider/items.py 里定义了一个 ItcastItem 类。 这里引入进来:

from mySpider.items import ItcastItem

然后将我们得到的数据封装到一个 ItcastItem 对象中，可以保存每个老师的属性：

from mySpider.items import ItcastItem

def parse(self, response):
    #open("teacher.html","wb").write(response.body).close()

    # 存放老师信息的集合
    items = []

    for each in response.xpath("//div[@class='li_txt']"):
        # 将我们得到的数据封装到一个 `ItcastItem` 对象
        item = ItcastItem()
        #extract()方法返回的都是unicode字符串
        name = each.xpath("h3/text()").extract()
        title = each.xpath("h4/text()").extract()
        info = each.xpath("p/text()").extract()

        #xpath返回的是包含一个元素的列表
        item['name'] = name[0]
        item['title'] = title[0]
        item['info'] = info[0]

        items.append(item)

    # 直接返回最后数据
    return items

我们暂时先不处理管道，后面会详细介绍。

保存数据
scrapy保存信息的最简单的方法主要有四种，-o 输出指定格式的文件，命令如下：

scrapy crawl itcast -o teachers.json

json lines格式，默认为Unicode编码

scrapy crawl itcast -o teachers.jsonl

csv 逗号表达式，可用Excel打开

scrapy crawl itcast -o teachers.csv

xml格式

scrapy crawl itcast -o teachers.xml