前言
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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。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。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, 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、安装wheel
    pip install wheel
2、安装lxml
    https://pypi.python.org/pypi/lxml/4.1.0
3、安装pyopenssl
    https://pypi.python.org/pypi/pyOpenSSL/17.5.0
4、安装Twisted
    https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
5、安装pywin32
    https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/
6、安装scrapy
    pip install scrapy

一、安装

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、爬虫举例

入门篇：美剧天堂前100最新（http://www.meijutt.com/new100.html）

1、创建工程

scrapy startproject movie
2、创建爬虫程序

cd movie
scrapy genspider meiju meijutt.com
3、自动创建目录及文件

4、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

5、设置数据存储模板

　　items.py

import scrapy

class MovieItem(scrapy.Item):

define the fields for your item here like:

# name = scrapy.Field()
name = scrapy.Field()

6、编写爬虫

　　meiju.py

-- coding: utf-8 --

import scrapy
from movie.items import MovieItem

class MeijuSpider(scrapy.Spider):
name = "meiju"
allowed_domains = ["meijutt.com"]
start_urls = ['http://www.meijutt.com/new100.html']

def parse(self, response):
    movies = response.xpath('//ul[@class="top-list  fn-clear"]/li')
    for each_movie in movies:
        item = MovieItem()
        item['name'] = each_movie.xpath('./h5/a/@title').extract()[0]
        yield item

7、设置配置文件

　　settings.py增加如下内容

ITEM_PIPELINES = {'movie.pipelines.MoviePipeline':100}
8、编写数据处理脚本

　　pipelines.py

class MoviePipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
with open("my_meiju.txt",'a') as fp:
fp.write(item['name'].encode("utf8") + '\n')
9、执行爬虫

cd movie
scrapy crawl meiju --nolog
10、结果

进阶篇：爬取校花网（http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html）

1、创建一个工程

scrapy startproject pic
2、创建爬虫程序

cd pic
scrapy genspider xh xiaohuar.com
3、自动创建目录及文件

4、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

5、设置数据存储模板

import scrapy

class PicItem(scrapy.Item):

define the fields for your item here like:

# name = scrapy.Field()
addr = scrapy.Field()
name = scrapy.Field(

6、编写爬虫

-- coding: utf-8 --

import scrapy
import os

导入item中结构化数据模板

from pic.items import PicItem

class XhSpider(scrapy.Spider):

爬虫名称，唯一

name = "xh"
# 允许访问的域
allowed_domains = ["xiaohuar.com"]
# 初始URL
start_urls = ['http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html']

def parse(self, response):
    # 获取所有图片的a标签
    allPics = response.xpath('//div[@class="img"]/a')
    for pic in allPics:
        # 分别处理每个图片，取出名称及地址
        item = PicItem()
        name = pic.xpath('./img/@alt').extract()[0]
        addr = pic.xpath('./img/@src').extract()[0]
        addr = 'http://www.xiaohuar.com'+addr
        item['name'] = name
        item['addr'] = addr
        # 返回爬取到的数据
        yield item

7、设置配置文件

设置处理返回数据的类及执行优先级

ITEM_PIPELINES = {'pic.pipelines.PicPipeline':100}
8、编写数据处理脚本

import urllib2
import os

class PicPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:52.0) Gecko/20100101 Firefox/52.0'}
req = urllib2.Request(url=item['addr'],headers=headers)
res = urllib2.urlopen(req)
file_name = os.path.join(r'D:\my\down_pic',item['name']+'.jpg')
with open(file_name,'wb') as fp:
fp.write(res.read())
9、执行爬虫

cd pic
scrapy crawl xh --nolog
结果：

终极篇：我想要所有校花图

注明：基于进阶篇再修改为终极篇

#　　xh.py

-- coding: utf-8 --

import scrapy
import os
from scrapy.http import Request

导入item中结构化数据模板

from pic.items import PicItem

class XhSpider(scrapy.Spider):

爬虫名称，唯一

name = "xh"
# 允许访问的域
allowed_domains = ["xiaohuar.com"]
# 初始URL
start_urls = ['http://www.xiaohuar.com/hua/']
# 设置一个空集合
url_set = set()

def parse(self, response):
    # 如果图片地址以http://www.xiaohuar.com/list-开头，我才取其名字及地址信息
    if response.url.startswith("http://www.xiaohuar.com/list-"):
        allPics = response.xpath('//div[@class="img"]/a')
        for pic in allPics:
            # 分别处理每个图片，取出名称及地址
            item = PicItem()
            name = pic.xpath('./img/@alt').extract()[0]
            addr = pic.xpath('./img/@src').extract()[0]
            addr = 'http://www.xiaohuar.com'+addr
            item['name'] = name
            item['addr'] = addr
            # 返回爬取到的信息
            yield item
    # 获取所有的地址链接
    urls = response.xpath("//a/@href").extract()
    for url in urls:
        # 如果地址以http://www.xiaohuar.com/list-开头且不在集合中，则获取其信息
        if url.startswith("http://www.xiaohuar.com/list-"):
            if url in XhSpider.url_set:
                pass
            else:
                XhSpider.url_set.add(url)
                # 回调函数默认为parse,也可以通过from scrapy.http import Request来指定回调函数
                # from scrapy.http import Request
                # Request(url,callback=self.parse)
                yield self.make_requests_from_url(url)
        else:
            pass

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