scrapy框架简介：
Scrapy是用纯Python实现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，用途非常广泛，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。
尽管Scrapy原本是设计用来屏幕抓取（更精确的说，是网络抓取），但它也可以用来访问API来提取数据。
scrapy架构图：
scrapy的各个模块：
crapy 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）
简单的Scrapy 爬虫只需要五步：
新建项目 ：创建爬虫项目，命令：scrapy startproject xxxx
创建应用，命令：scrapy genspider spider名称 目标站点
明确字段 （编写items.py）：明确你想要抓取的目标站点的字段
制作爬虫 （spiders/spider.py）：编写爬虫开始爬取网页，解析网页内容
存储内容 （pipelines.py）：设计管道存储爬取内容
scrapy框架评价：
scrapy框架，将网页采集的通用功能，集成到各个模块中，留出自己定义的部分，它将程序员从繁冗的流程式重复劳动中解放出来，简单的网页爬虫的重点，就集中在应对反爬，大规模爬取和高效稳定的爬取这几个方面。
优点：
1）scrapy 是异步的，可以灵活调节并发量
2）采取可读性更强的 xpath 代替正则，速度快
3）写 middleware,方便写一些统一的过滤器
4）同时在不同的 url 上爬行
5）支持 shell 方式，方便独立调试
6）通过管道的方式存入数据库，灵活，可保存为多种形式
缺点：
1）无法用它完成分布式爬取
2）自身去重效果差，消耗内存，且不能持久化
3）对于需要执行js才能获取数据的网页，爱莫能助
4）兼容了下载图片与视频，但是可用性比较差
5）自身扩展的log模块，不好用，经常需要自定义
6）基于 twisted 框架，运行中的 exception 是不会干掉 reactor（反应器），并且异步框架出错后 是不会停掉其他任务的，数据出错后难以察觉，预警系统简单的使用邮件，很不友好
scrapy抓取简单的网页很有效，但也有很多缺陷，功能并不能十分满足日常需要，所以有许多公司自行定制化开发爬虫框架，来完成对数据的采集，许多扩展件在github上也取得了不小的成绩。
scrapy的扩展件：
scrapy_redis解决分布式爬取：
scrapy_redis通过redis实现调度器的队列和指纹集合，完成分布式和去重。
scrapy_redis_bloomfilter，基于Redis的Bloomfilter去重，并将其扩展到Scrapy框架，实现持久化去重，上亿或十亿级别的去重功能。
scrapy-splash ,整合了javascript，可以在scrapy当中执行js，获取数据，解析。
待爬取的目标网页站点，千奇百怪，在实际项目中，为了快速方便的实现功能，需要灵活的使用框架，比如结合requests使用，修改源码，重新定义扩展，输出日志到可视化工具系统，自定义发送钉钉预警等。
