（一）Scrapy库概述
1，安装：pip install scrapy失败；
运行D:\Python\Python36\python.exe -m pip install --upgrade pip命令升级pip命令失败；
安装：D:\Python\Python36\python.exe -m pip install wheel
安装：D:\Python\Python36\python.exe -m pip install scrapy
2，框架概述：
入口：SPIDERS；出口：ITEM PIPELINES；用户编写SPIDERS（URL），ITEM PIPELINES（对数据处理）
ENGINE：控制所有模块之间的数据流，根据条件触发事件，不允许用户修改，代码已实现
DOWNLOADER：根据请求下载网页，功能单一，不允许用户修改，代码已实现
SCHEDULER：对所有爬取请求进行调度管理，不允许用户修改，代码已实现
DOWNLOADER MIDDLEWARE：用户可以修改配置；中间件
SPIDERS：解析DOWNLOADER返回的响应（Response）；产生爬取项（scraped item）；产生额外的爬取请求（Request）；需要用户编写的最核心代码
ITEM PIPELINES：以流水线方式处理Spider产生的爬取项；由一组操作顺序组成，每个操作是一个item pipelines类型；操作可包括：清理，检验，查重爬虫项中HTML数据
将数据存入数据库；由用户编写功能
SPIDER MIDDLEWARE：中间件
3，requests库和Scrapy库区别：
（二）Scrapy库的使用
1，Scrapy命令行：常用命令：创建过程，创建爬虫，运行爬虫为最常用命令
2，爬取某个HTML：
（1）建立过程： scrapy startproject python123demo
（2）建立爬虫demo：scrapy genspider demo python123.io；建立demo.py文件
#demo.py#-*- coding: utf-8 -*-
importscrapyclassDemoSpider(scrapy.Spider):
name= 'demo'allowed_domains= ['python123.io'] #说明只能爬取这个文件下的URL
start_urls = ['http://python123.io/']def parse(self, response): #处理响应，解析内容形成字典，发现新的URL爬取请求
pass
（3），修改爬虫文件deom.py文件
#-*- coding: utf-8 -*-
importscrapyclassDemoSpider(scrapy.Spider):
name= 'demo'
#allowed_domains = ['python123.io'] #说明只能爬取这个文件下的URL
start_urls = ['http://python123.io/ws/demo.html']def parse(self, response): #处理响应，解析内容形成字典，发现新的URL爬取请求
fname=response.url.split("/")[-1]
with open(fname,"wb") as f:
f.write(response.body)
self.log("保存文件：%s"%name)
（4），运行爬虫：scrapy crawl demo
2，yield：
例子：
3，相关类：
（1）request类：
（2）response类：
（3）Item类：类字典类型，可以按照字典类型操作；表示从HTML中提取的内容
4，CSS Selector：
5，高级使用：
（三）实例：
实例一：
1，功能：
2，实现难点：
3，准备工作：网站选取原则：
爬取链接：http://quote.eastmoney.com/stock_list.html#sh 东方财富股票综合排名
http://gu.qq.com/xxxxxx/gp 腾讯个股股票信息
先爬取股票综合排名：获取股票代码，放入搜狐股票的链接中转到个股信息
爬取股票综合排名网页发现：股票简略信息都在
中；一个行内是一支股票的信息；一行的第一列是代码，第二列 是股票名称
4，步骤：
（1），创建工程和爬虫 ： 工程BaiduStock scrapy startproject BaiduStock 爬虫stocks scrapy genspider stocks www.xxx.com
（2），编写stocs.py文件：先从东方财富网获取所有股票代码 ，然后根据每个股票代码找到腾讯股票的个股信息，将个股信息封装到infoDict字典中，最后将爬取数据传入PIPELINES
（3），编写PIPELINES，配置pipelines.py文件：定义对爬取项的处理类；配置ITEM_PIPELINES选项
（4），运行爬虫：scrapy crawl stocks
#stocks.py文件#-*- coding: utf-8 -*-
importscrapyimportreimportrequestsfrom bs4 importBeautifulSoupimportbs4classStocksSpider(scrapy.Spider):
name= 'stocks'start_urls= ['http://quote.eastmoney.com/stock_list.html#sh']defparse(self, response):
html=response.body
soup=BeautifulSoup(html,"html.parser")
hrefs=soup.find_all(name="a")for href in hrefs: #从东方财富网爬取所有的股票排行
try:
href=href.attrs["href"]
stock=re.findall(r"[s][hz]\d{6}",href)[0] #获取代码
url="http://gu.qq.com/"+stock+"/gp"
yield scrapy.Request(url,callback=self.parse_stock)except:continue
def parse_stock(self,response): #从腾讯股票个股网页获取个股信息封装到字典infoDict中
infoDict={}for item in response.css('.title_bg'):
stock_name= item.css('::text').extract()[0]
stock_code=item.css('::text').extract()[1]
html=response.bodyprint(response.url)
soup=BeautifulSoup(html,"html.parser")
div=soup.find(name="div",attrs={"class":"content clear"})
span=div.find_all(name="span")
dspan=span[1::2]
ospan=span[::2]
stock_price=ospan[0].string #股票价格
stock_change_point=ospan[1].string #股票变化点
infoDict.update({"股票名称":stock_name,"股票代码":stock_code,"股票价格":stock_price,"股票变化点":stock_change_point})
key=[]
val=[]for i in ospan[2:15]:
rE=r"[\[a-z]{0,2}\d{0,4}]"agei=re.sub(rE,"",i.string)
agei="".join(agei.split())
key.append(agei)#key中存放股票汉字提示信息
for j in dspan[1:15]: #val中存放股票数据信息
val.append(j.string)
key.insert(0,"涨跌幅")for i inrange(len(key)):
kv=key[i]
va=val[i]
infoDict[kv]=va #新增内容
#print(infoDict)
yield infoDict #将字典内存的数据封装为Item类转入PIPELINES
#pipelines.py文件#-*- coding: utf-8 -*-
#Define your item pipelines here#
#Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting#See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
classBaidustockPipeline(object):defprocess_item(self, item, spider):returnitemclassBaidustockInfoPipeline(object):def open_spider(self,spider): #爬虫被调用时pipline启动的方法
self.f=open("StockInfo.txt","w")def close_spider(self,spider): #关闭方法
self.f.close()def process_item(self,item,spider): #对每一个pipeline项处理方法
try:
line=str(dict(item))+'\n'self.f.write(line)#将数据写入文件
except:pass
return item
#settings.py文件修改部分
ITEM_PIPELINES ={'BaiduStock.pipelines.BaidustockInfoPipeline': 300,
}
5，Scrapy提供优化：需要修改，通过改变并发
