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scrapy 是一个用 python 语言编写的，为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。

环境

本文使用的环境：
python 3.5.2
pip 9.0.1
操作系统： Ubuntu 16.04

pythton 环境搭建

在官网下载 Ubuntu 环境下的python3.5的安装包，安装，安装完成后，检查一下 python 的安装情况，一般pyhton安装的时候，pip 也是一起安装好的，如果没有安装完全，再将 pip 也一起安装好。

虚拟环境搭建

现在Ubuntu默认是安装 python2.7 的，避免两个环境之间切换的麻烦，我们安装 python 虚拟环境来解决这个问题。

pip install virtualenv
pip install virtualwrapper
pip list # 查看已安装

virtualenv 能够通过根据不同的 python 版本创建对应不同版本的虚拟环境，virtualwrapper 能够方便的在不同的虚拟环境之间进行切换。安装完成之后，下面我们创建一个 python3.5.2 版本的虚拟环境

source /usr/local/bin/virtualwrapper.sh #这个与 windows 不一样，需要先执行一下脚本才能生效，大家可以打开这个文件看一下
# 创建一个名为 py3Scrapy 的虚拟环境
mkvirtualenv py3Scrapy -p /usr/bin/python3.5
# workon 查看创建好的虚拟环境，虚拟环境的保存路径可以通过 `VIRTUALENV_PYTHON` 来配置
workon
workon py3Scrapy # 进入选择的虚拟环境

如下图所示：

python的版本也能查看得到，进入虚拟环境之后，在shell前面会出现虚拟环境的名称，退出虚拟环境

deactivate

好了，创建好环境之后，现在来开始我们的 scrapy 之旅吧。

scrapy 环境搭建

scrapy 是基于 twisted 框架的，大家会发现，安装 scrapy 的时候，会需要安装很多包。

pip install scrapy

使用 pip 进行安装，方便，但是这种默认的安装方式，实在官网下载安装包来进行安装的，比较慢，大家可以使用豆瓣源来进行安装

pip install scrapy -i https://pypi.douban.com/simple

这种方式，下载会非常的快，安装其他的包都可以使用这种方法，但是，如果使用豆瓣源安装的时候，提示找不到符合版本的安装包，那就使用第一种办法进行下载安装，因为豆瓣源可能没有官网那么及早更新。

因为每个人的环境都可能存在差异，安装过程中会出现一些问题。当如果报错，twisted 安装失败的时候，建议从官网下载 twisted 安装包，自行进行安装，安装完成之后，再接着继续上面 scrapy 的安装，安装完成之后，检查一些安装结果

scrapy -h

使用 scrapy 获取某一个文章的信息

好了，环境准备好之后，接下来我们来分析一下伯乐在线的文章网页结构

分析伯乐在线某一篇文章的网页结构和url

伯乐在线网站不需要我们先登录，然后才能访问其中的内容，所以不需要先模拟登录，直接就能访问网页。伯乐在线地址为 https://www.jobbole.com，这上面的文章质量还是不错的，大家有时间可以看看。

我们随便找一篇文章试图来分析一下，比如 http://blog.jobbole.com/111469/，F12进入浏览器调试窗口，从全文分析，比如我们想获取文章标题，文章内容，文章创建时间，点赞数，评论数，收藏数，文章所属类别标签，文章出处等信息

使用 scrapy shell 的方法获取解析网页数据

打开文章链接，我们获取到的是一个html页面，那么如何获取上面所说的那些数据呢，本文通过 CSS 选择器来获取(不了解 CSS selector的小伙伴可以先去熟悉一下 http://www.w3school.com.cn/cssref/css_selectors.asp)。 scrape 为我们提供了一个 shell 的环境，可以方便我们进行调试和实验，验证我们的css 表达式能够成功获取所需要的值。下面启动 scrapy shell

scrapy shell "http://blog.jobbole.com/111469/"

scrapy 将会帮助我们将http://blog.jobbole.com/111469/这个链接的数据捕获，现在来获取一下文章标题，在浏览器中找到文章标题，inspect element 审查元素，如下图所示：

文章标题为王垠：如何掌握所有的程序语言，从上图获知，这个位于一个 class 名为 entry-header 的 div 标签下的子标签 h1 中，那我们在 scrapy shell 通过 css 选择器来获取一下，如下图所示：

仔细查看上图，注意一些细节。通过 response.css 方法，返回的结果是一个 selector，不是字符串，在这个 selector 的基础上可以继续使用 css 选择器。通过 extract() 函数获取提取的标题内容，返回结果是一个 list，注意，这里是一个 list ，仍然不是字符串 str，使用 extract()[0] 返回列表中的第一个元素，即我们需要的标题。

但是，如果标题没有获取到，或者选择器返回的结果为空的话，使用 extract()[0] 就会出错，因为试图对一个空链表进行访问，这里使用 extract_first() 方法更加合适，可是使用一个默认值，当返回结果为空的时候，返回这个默认值

extract_first("")   # 默认值为 ""

此处仅仅是将 title 标题作为一个例子进行说明，其他的就不详细进行解释了，主要代码如下所示：

    title = response.css(".entry-header h1::text").extract()[0]match_date = re.match("([0-9/]*).*",response.css(".entry-meta-hide-on-mobile::text").extract()[0].strip())if match_date:create_date = match_date.group(1)votes_css = response.css(".vote-post-up h10::text").extract_first()if votes_css:vote_nums = int(votes_css)else:vote_nums = 0ma_fav_css = re.match(".*?(\d+).*",response.css(".bookmark-btn::text").extract_first())if ma_fav_css:fav_nums = int(ma_fav_css.group(1))else:fav_nums = 0ma_comments_css = re.match(".*?(\d+).*",response.css("a[href='#article-comment'] span::text").extract_first())if ma_comments_css:comment_nums = int(ma_comments_css.group(1))else:comment_nums = 0tag_lists_css = response.css(".entry-meta-hide-on-mobile a::text").extract()tag_lists_css = [ele for ele in tag_lists_css if not ele.strip().endswith('评论')]tags = ','.join(tag_lists_css)content = response.css(".entry *::text").extract()

解释一下 create_date，通过获取到的值，存在其他非时间的数据，通过 re.match 使用正则表达式来提取时间。

好了，所有需要的值都提取成功后，下面通过 scrapy 框架来创建我们的爬虫项目。

创建爬虫项目

开始我们的爬虫项目

scrapy startproject ArticleSpider

scrapy 会为我们创建一个名为 ArticleSpider 的项目
进入到 ArticleSpider 目录，使用basic模板创建

scrapy genspider jobbole blog.jobbole.com

创建完成之后，我们使用 pycharm 这个IDE打开我们创建的爬虫项目，目录结构如下所示：

├── ArticleSpider
│   ├── items.py
│   ├── middlewares.py
│   ├── pipelines.py
│   ├── __pycache__
│   ├── settings.py
│   ├── spiders
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── jobbole.py
│   │   └── __pycache__
└── scrapy.cfg

我们可以在 items.py 里面定义数据保存的格式，在 middlewares.py 定义中间件，在 piplines.py 里面处理数据，保存到文件或者数据库中等。在 jobbole.py 中对爬取的页面进行解析。

下面，我们首先需要做的，就是利用我们编写的 css 表达式，获取我们提取的文章的值。在 jobbole.py 中，我们看到

class JobboleSpider(scrapy.Spider):name = 'jobbole'allowed_domains = ['blog.jobbole.com']start_urls = ['http://blog.jobbole.com/all-posts/']def parse(self, response):pass

scrapy 为我们创建了一个 JobboleSpider 的类，name 是爬虫项目的名称，同时定义了域名以及爬取的入口链接。scrapy 初始化的时候，会初始化 start_urls 入口链接列表，然后通过 start_requests 返回 Request 对象进行下载，调用 parse 回调函数对页面进行解析，提取需要的值，返回 item。

所以，我们需要做的，就是将我们在上一小节编写的代码放在 parse 函数中，同时，将 start_urls 的值，改为上面我们在 scrapy shell 爬取的页面的地址http://blog.jobbole.com/111469/，因为我们这里还没有讲到通过 item 获取我们提取的值，此处你可以通过 print() 函数将值进行打印。在 shell 中启动爬虫（先进入我们的工程目录）

scrapy crawl jobbole

既然我们使用了 pycharm 这个IDE，那么我们就不用 shell 来启动爬虫，在 ArticleSpider 目录下创建一个 main.py 文件

from scrapy.cmdline import execute
import sys
import ossys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
execute(["scrapy", "crawl", "jobbole"])

上面的代码，就是将当前项目路径加入到 path 中，然后通过调用scrapy 命令行来启动我们的工程。然后，通过设置断点调试，一步一步查看我们的提取的变量的值是否正确。

注意：启动之前，将 settings.py 中的 ROBOTSTXT_OBEY 这个参数设置为 False

这样，我们就爬取到了伯乐在线的这一篇文章了。

扩展，爬取所有的文章

既然我们已经能够获取到某一篇文章的数据，那么下面就来获取所有文章的链接。

扩展一：获取所有 url 链接

伯乐在线所有文章链接的入口地址为 http://blog.jobbole.com/all-posts/，通过浏览器进入调试模式查看文章列表的链接，如下图所示

文章链接是在 id 为 archive 的 div 标签下的子 div 标签之下， class 为 post-thumb，这个下面的子标签 a 的 href 属性，仍使用上面说的 scrapy shell 的方法，如下图所示

可以看出，获得了当前页面所有的文章的 url，这仅仅是当前页面的所有 url，我们还需要获取下一页的 url，然后通过下一页的 url 进入到下一页，获取下一页的所有文章的 url，依次类推，知道爬取完所有的文章 url。

在文章列表的最后，有翻页，分析如下

下一页是 class 为 next page-numbers 的 a 标签中，如下图

既然现在所有的 url 都能够获取到了，那么现在我们将 jobbole.py 中的 parse 函数修改一下

def parse(self, response):post_nodes = response.css("#archive .floated-thumb .post-thumb")    # a selector, 可以在这个基础上继续做 selectorfor post_node in post_nodes:post_url = post_node.css("a::attr(href)").extract_first("")yield Request(url=parse.urljoin(response.url, post_url),callback=self.parse_detail)# 必须考虑到有前一页，当前页和下一页链接的影响，使用如下所示的方法next_url = response.css("span.page-numbers.current+a::attr(href)").extract_first("")if next_url:yield Request(url=parse.urljoin(response.url, next_url), callback=self.parse)def parse_detail(self, response):
"""作为回调函数，在上面调用"""
title = response.css(".entry-header h1::text").extract()[0]match_date = re.match("([0-9/]*).*",response.css(".entry-meta-hide-on-mobile::text").extract()[0].strip())if match_date:create_date = match_date.group(1)votes_css = response.css(".vote-post-up h10::text").extract_first()if votes_css:vote_nums = int(votes_css)else:vote_nums = 0ma_fav_css = re.match(".*?(\d+).*",response.css(".bookmark-btn::text").extract_first())if ma_fav_css:fav_nums = int(ma_fav_css.group(1))else:fav_nums = 0ma_comments_css = re.match(".*?(\d+).*",response.css("a[href='#article-comment'] span::text").extract_first())if ma_comments_css:comment_nums = int(ma_comments_css.group(1))else:comment_nums = 0tag_lists_css = response.css(".entry-meta-hide-on-mobile a::text").extract()tag_lists_css = [ele for ele in tag_lists_css if not ele.strip().endswith('评论')]tags = ','.join(tag_lists_css)# cpyrights = response.css(".copyright-area").extract()content = response.css(".entry *::text").extract()

1. 获取文章列表页中的文章url，交给 scrapy 下载后并进行解析，即调用 parse 函数解析
2. 然后获取下一页的文章 url，按照1 2 循环

对于 parse 函数，一般做三种事情
a. 解析返回的数据 response data
b. 提取数据，生成 ITEM
c. 生成需要进一步处理 URL 的 Request 对象

某些网站中，url 仅仅只是一个后缀，需要将当前页面的url+后缀进行拼接，使用的是 parse.urljoin(base, url)，如果 urljoin 中的 url 没有域名，将使用base进行拼接，如果有域名，将不会进行拼接,此函数在 python3 的 urllib 库中。Request(meta参数)：meta参数是一个字典{},作为回调函数的参数

这样，我们就获得了所有的文章

扩展二：使用item，并保存图片到本地

上一小节提到了， parse 函数提取数据之后，生成 item，scrapy 会通过 http 将 item 传到 pipeline 进行处理，那么这一小节，我们使用 item 来接收 parse 提取的数据。在 items.py 文件中，定义一个我们自己的数据类 JobBoleArticleItem，并继承 scrapy.item 类

class JobBoleArticleItem(scrapy.Item):title = scrapy.Field()          # Field()能够接收和传递任何类型的值,类似于字典的形式create_date = scrapy.Field()    # 创建时间url = scrapy.Field()            # 文章路径front_img_url_download = scrapy.Field()fav_nums = scrapy.Field()       # 收藏数comment_nums = scrapy.Field()   # 评论数vote_nums = scrapy.Field()      # 点赞数tags = scrapy.Field()           # 标签分类 labelcontent = scrapy.Field()        # 文章内容object_id = scrapy.Field()      # 文章内容的md5的哈希值，能够将长度不定的 url 转换成定长的序列

Field() 对象，能够接收和传递任何类型的值，看源代码，就能发现，Field() 类继承自 dict 对象，具有字典的所有属性。

注意，在上面定义的类中，我们增加了一个新的成员变量 front_img_url_download，这是保存的是文章列表中，每一个文章的图片链接。我们需要将这个图片下载到本地环境中。既然使用了 item 接收我们提取的数据，那么 parse 函数就需要做相应的改动

def parse(self, response):post_nodes = response.css("#archive .floated-thumb .post-thumb")    # a selector, 可以在这个基础上继续做 selectorfor post_node in post_nodes:post_url = post_node.css("a::attr(href)").extract_first("")img_url = post_node.css("a img::attr(src)").extract_first("")yield Request(url=parse.urljoin(response.url, post_url),meta={"front-image-url":img_url}, callback=self.parse_detail)# 必须考虑到有前一页，当前页和下一页链接的影响，使用如下所示的方法next_url = response.css("span.page-numbers.current+a::attr(href)").extract_first("")if next_url:yield Request(url=parse.urljoin(response.url, next_url), callback=self.parse)

同时，解析函数 parse_detail 也需要修改，将数据保存到我们的item中，只需要添加下面的部分就可

    front_img_url = response.meta.get("front-image-url", "")article_item = JobBoleArticleItem() # 实例化 item 对象# 赋值 item 对象article_item["title"] = titlearticle_item["create_date"] = create_datearticle_item["url"] = response.urlarticle_item["front_img_url_download"] = [front_img_url] # 这里传递的需要是列表的形式，否则后面保存图片的时候，会出现类型错误，必须是可迭代对象article_item["fav_nums"] = fav_numsarticle_item["comment_nums"] = comment_numsarticle_item["vote_nums"] = vote_numsarticle_item["tags"] = tags# article_item["cpyrights"] = cpyrightsarticle_item["content"] = ''.join(content)      # 取出的 content 是一个 list ,存入数据库的时候，需要转换成字符串article_item["object_id"] = gen_md5(response.url)yield article_item

这里，parse 函数成功生成了我们定义的 item 对象，将数据传递到 pipeline。那么，图片链接已经获取到了，我们如下将图片下载下来呢。

解释一下上面代码中的 front-img-url，这个是在 parse 函数中作为参数 meta 传递给 Request() 函数，回调函数调用 parse_detail，返回的 response 对象中的 meta 成员，将包含这个元素， meta 就是一个字典， response.meta.get(“front-image-url”) 将获取到我们传递过来的图片url

scrapy 提供了一个 ImagesPipeline 类，可直接用于图片操作，只需要我们在 settings.py 文件中进行配置即可。

在 settings.py 中，有一个配置参数为 ITEM_PIPELINE，这其实就是一个字典，当需要用到 pipeline 时，就需要在这个字典中进行配置，字典中存在的， scrapy 才会使用。字典中的 key 就是 pipeline 的类名，后面的数字表示优先级，数字越小表示越先调用，越大越靠后。既然我们现在需要使用到 scrapy 提供的图片下载功能，那么需要在这个字典中配置 ImagesPipeline

ITEM_PIPELINES = {'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline': 1,
}

同时，还需要在 settings.py 中配置，item 中哪一个字段是图片 url，以及图片需要存放什么位置

IMAGES_URLS_FIELD = "front_img_url_download"     # ITEM 中的图片 URL，用于下载
PROJECT_IMAGE_PATH = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))   # 获取当前文件所在目录
IMAGES_STORE = os.path.join(PROJECT_IMAGE_PATH, "images")         # 下载图片的保存位置

这些参数，可以在 ImagesPipeline 类的源代码中查看到

注意：上面配置好后，上面的代码是在工程路径下面创建一个 images 的目录，用于保存图片，运行 main.py，可能会出现如下错误: no module named PIL，这是因为图片操作需要 pillow 库，只需要安装即可
pip install pillow，快速安装，就按照我上面说的豆瓣源的方法。
还可能出现”ValueError: Missing scheme in request url: h”的错误，这是因为图片操作，要求 front_img_url_download 的值为 list 或者可以迭代的对象，所以我们在 parse 函数中给 item 赋值的时候， front_img_url_download 就是赋值的 list 对象

好了，这些注意了之后，应该能够下载图片了。

扩展三：使用 itemloader

相信大家已经发现，虽然使用了 item，但是使用 css selecotor，我们的 parse 函数显得很长，而且，当数据量越来越大之后，一大堆的 css 表达式是很难维护的。在加上正则表达式的提取，代码会显得很臃肿。这里，给大家推荐是用 itemloader。itemloader 可以看成是一个容器。

首先，在 items.py 中，我们需要定义一个继承自 ItemLoader 的类

class ArticleItemLoader(ItemLoader):"""自定义 ItemLoader, 就相当于一个容器"""# 这里表示，输出获取的 ArticleItemLoader 提取到的值，都是 list 中的第一个值# 如果有的默认不是取第一个值，就在 Field() 中进行修改default_output_processor = TakeFirst()

将默认输出函数定为 TakeFirst()，即取结果 list 中的第一个值，定义了 ItemLoader 类之后，需要修改 jobbole.py 中的 parse_detail 函数了，现在就不再直接使用 css selector 了，使用 itemloader 中的 css 进行数据提取，新的 parse_detail 如下所示：

def parse_detail(self, response):front_img_url = response.meta.get("front-image-url", "")item_loader = ArticleItemLoader(item=JobBoleArticleItem(), response=response)article_item_loader = JobBoleArticleItem()item_loader.add_css("title", ".entry-header h1::text")  # 通过 css 选择器获取值item_loader.add_value("url", response.url)item_loader.add_css("create_date", ".entry-meta-hide-on-mobile::text")item_loader.add_value("front_img_url_download", [front_img_url])item_loader.add_css("fav_nums", ".bookmark-btn::text")item_loader.add_css("comment_nums", "a[href='#article-comment'] span::text")item_loader.add_css("vote_nums", ".vote-post-up h10::text")item_loader.add_css("tags", ".entry-meta-hide-on-mobile a::text")item_loader.add_css("content", ".entry *::text")item_loader.add_value("object_id", gen_md5(response.url))# item_loader.add_xpath()# item_loader.add_value()article_item_loader = item_loader.load_item()yield article_item_loader

这样，数据提取就全部交给了 itemloader 来执行了。代码整体都简洁和工整了很多。ItemLoader 有三个方法用于提取数据，分别是 add_css(), add_xpath(), add_value()，前两个分别是 css 选择器和 xpath 选择器，如果是值，就直接使用 add_value() 即可。

最后 load_item() 函数，将根据上面提供的规则进行数据解析，每一个解析的值都是以 list 结果的形式呈现，同时，将结果赋值 item。

但是，大家应该已经发现，之前我们直接使用 css selector 提取数据的时候，对于某些数据，需要使用正则表达式进行匹配才能获取所需的值，这里什么都没做，仅仅是通过 itemloader 提取了数据而已。所以，我们还需要重新定义我们的 item 类，这些操作在 item 中进行处理。修改 items.py 中的 JobBoleArticleItem 类，具体如下：

class JobBoleArticleItem(scrapy.item):title = scrapy.Field()create_date = scrapy.Field(     # 创建时间input_processor = MapCompose(get_date),output_processor = Join(""))url = scrapy.Field()            # 文章路径front_img_url_download = scrapy.Field(    # 文章封面图片路径,用于下载，赋值时必须为数组形式# 默认 output_processor 是 TakeFirst()，这样返回的是一个字符串，不是 list，此处必须是 list# 修改 output_processoroutput_processor = MapCompose(return_value))front_img_url = scrapy.Field()fav_nums = scrapy.Field(        # 收藏数input_processor=MapCompose(get_nums))comment_nums = scrapy.Field(    # 评论数input_processor=MapCompose(get_nums))vote_nums = scrapy.Field(       # 点赞数input_processor=MapCompose(get_nums))tags = scrapy.Field(           # 标签分类 label# 本身就是一个list, 输出时，将 list 以 commas 逗号连接input_processor = MapCompose(remove_comment_tag),output_processor = Join(","))content = scrapy.Field(        # 文章内容# content 我们不是取最后一个，是全部都要，所以不用 TakeFirst()output_processor=Join(""))object_id = scrapy.Field()      # 文章内容的md5的哈希值，能够将长度不定的 url 转换成定长的序列

input_processor 对传入的值进行预处理， output_processor 对处理后的值按照规则进行处理和提取，比如 TakeFirst() 就是对处理的结果取第一个值。

input_processor = MapCompose(func1, func2, func3, ...) 这行代码，说明的是， Item 传入的这个字段的值，将会分别调用 MapCompose 中的所有传入的方法进行逐个处理，这个方法也是可以是 lambda 的匿名函数。

因为上面定义 ArticleItemLoader 类的时候，使用了默认的 default_output_processor，如果不想使用默认的这个方法，就在 Field() 中，使用 output_processor 参数覆盖默认的方法，哪怕什么都不做，也不会使用默认方法获取数据了。对上面那些方法定义如下：

def get_nums(value):"""通过正则表达式获取 评论数，点赞数和收藏数"""re_match = re.match(".*?(\d+).*", value)if re_match:nums = (int)(re_match.group(1))else:nums = 0return numsdef get_date(value):re_match = re.match("([0-9/]*).*?", value.strip())if re_match:create_date = re_match.group(1)else:create_date = ""return create_datedef remove_comment_tag(value):"""去掉 tag 中的 “评论” 标签"""if "评论" in value:return ""else:return valuedef return_value(value):"""do nothing, 只是为了覆盖 ItemLoader 中的 default_processor"""return value

千万注意：这些方法，每一个最后，都必须有 return，否则程序到后面将获取不到这个字段的数据，再次访问这个字段的时候，就会报错。

扩展四：将数据导出到 json 文件中

好了，既然已经将数据通过 ItemLoader 获取到了，那么我们现在就将数据从 pipeline 输出到 json 文件中。

将数据以 json 格式输出，可以通过 json 库的方法，也可以使用 scrapy.exporters 的方法。

json 库

我们已经知道，对数据的处理，scrapy 是在 pipeline 中进行的，所以，我们需要在 pipelines.py 中定义我们对数据的导出操作。创建一个新类

class JsonWithEncodingPipeline(object):"""处理 item 数据，保存为json格式的文件中"""def __init__(self):self.file = codecs.open('article.json', 'w', encoding='utf-8')def process_item(self, item, spider):lines = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + '\n'   # False，才能够在处理非acsii编码的时候，不会出错，尤其#中文self.file.write(lines)return item     # 必须 returndef spider_close(self, spider):"""把文件关闭"""self.file.close()

__init__() 构造对象的时候，就打开文件，scrapy 会调用 process_item() 函数对数据进行处理，在这个函数中，将数据以 json 的格式写入文件中。操作完成之后，将文件关闭。思路很简单。

scrapy.exporters 的方式

class JsonExporterPipeline(object):def __init__(self):"""先打开文件，传递一个文件"""self.file = open('articleexporter.json', 'wb')#调用 scrapy 提供的 JsonItemExporter导出json文件self.exporter = JsonItemExporter(self.file, encoding="utf-8", ensure_ascii=False)self.exporter.start_exporting()def spider_close(self, spider):self.exporter.finish_exporting()self.file.close()def process_item(self, item, spider):self.exporter.export_item(item)return item

scrapy.exporters 提供了几种不同格式的文件支持，能够将数据输出到这些不同格式的文件中，查看 JsonItemExporter 源码即可获知

__all__ = ['BaseItemExporter', 'PprintItemExporter', 'PickleItemExporter','CsvItemExporter', 'XmlItemExporter', 'JsonLinesItemExporter','JsonItemExporter', 'MarshalItemExporter']

这些就是 scrapy 支持的文件。方法名称都差不多，这算是 scrapy 运行 pipeline 的模式，只需要将逻辑处理放在 process_item()，scrapy 就会根据规则对数据进行处理。

当然，要想使我们写的数据操作有效，别忘记了，在 settings.py 中进行配置

ITEM_PIPELINES = {'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline': 1,'ArticleSpider.pipelines.JsonWithEncodingPipeline': 2,'ArticleSpider.pipelines.JsonExporterPipeline':3,
}

扩展五：将数据存储到 MySQL 数据库

前面介绍了将数据以 json 格式导出到文件，那么将数据保存到 MySQL 中，如何操作，相信大家已经差不多了然于胸了。这里也介绍两种方法，一种是通过 MySQLdb 的API来实现的数据库存取操作，这种方法简单，适合用与数据量不大的场合，如果数据量大，数据库操作的速度跟不上数据解析的速度，就会造成数据拥堵。那么使用第二种方法就更好，使用 twisted 框架提供的异步操作方法，不会造成拥堵，速度更快。

既然是入 MySQL 数据库，首先肯定是需要创建数据库表了。表结构如下图所示：

上图中有一个字段的值，我没有讲述怎么取，就是 front_img_path 这个值，大家在数据库入库的时候，直接用空置或者空字符串填充即可。这个字段是保存图片在本地保存的路径，这个需要在 ImagesPipe 的 item_completed(self, results, item, info) 方法中的 results 参数中获取。

好了，数据库表创建成功之后，下面就来将数据入库了。

MySQLdb 的方法入库

class MysqlPipeline(object):def __init__(self):# 连接数据库self.conn = MySQLdb.connect('192.168.0.101', 'spider', 'wuzhenyu', 'article_spider', charset="utf8", use_unicode=True)self.cursor = self.conn.cursor()def process_item(self, item, spider):insert_sql = """insert into article(title, create_date, url, url_object_id, front_img_url, front_img_path, comment_nums, fav_nums, vote_nums, tags, content) VALUES ('%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', %d, %d, %d, '%s', '%s')""" % (item["title"], item["create_date"], item["url"], item["object_id"],item["front_img_url"],item["front_img_path"], item["comment_nums"], item["fav_nums"], item["vote_nums"], item["tags"],item["content"])self.cursor.execute(insert_sql)self.conn.commit()def spider_close(self, spider):self.cursor.close()self.conn.close()

如果对 API 想了解的更多，就去阅读 python MySQLdb 的相关API文档说明，当然，要想这个生效，首先得在 settings.py 文件中将这个 pipeline 类加入 ITEM_PIPELINE 字典中

ITEM_PIPELINES = {'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline': 1,'ArticleSpider.pipelines.JsonWithEncodingPipeline': 2,'ArticleSpider.pipelines.JsonExporterPipeline':3,'ArticleSpider.pipelines.MysqlPipeline': 4,
}

通过 Twisted 框架提供的异步方法入库

class MysqlTwistedPipeline(object):"""利用 Twisted API 实现异步入库 MySQL 的功能Twisted 提供的是一个异步的容器，MySQL 的操作还是使用的MySQLDB 的库"""def __init__(self, dbpool):self.dbpool = dbpool@classmethoddef from_settings(cls, settings):"""被 spider 调用，将 settings.py 传递进来，读取我们配置的参数模仿 images.py 源代码中的 from_settings 函数的写法"""# 字典中的参数，要与 MySQLdb 中的connect 的参数相同dbparams = dict(host = settings["MYSQL_HOST"],db = settings["MYSQL_DBNAME"],user = settings["MYSQL_USER"],passwd = settings["MYSQL_PASSWORD"],charset = "utf8",cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor,use_unicode = True)# twisted 中的 adbapi 能够将sql操作转变成异步操作dbpool = adbapi.ConnectionPool("MySQLdb", **dbparams)return cls(dbpool)def process_item(self, item, spider):"""使用 twisted 将 mysql 操作编程异步执行"""query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert, item)query.addErrback(self.handle_error) # handle exceptionsdef handle_error(self, failure):"""处理异步操作的异常"""print(failure)def do_insert(self, cursor, item):"""执行具体的操作，能够自动 commit"""print(item["create_date"])insert_sql = """insert into article(title, create_date, url, url_object_id, front_img_url, front_img_path, comment_nums, fav_nums, vote_nums, tags, content) VALUES ('%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', %d, %d, %d, '%s', '%s');""" % (item["title"], item["create_date"], item["url"], item["object_id"], item["front_img_url"],item["front_img_path"], item["comment_nums"], item["fav_nums"], item["vote_nums"], item["tags"],item["content"])# self.cursor.execute(insert_sql, (item["title"], item["create_date"], item["url"], item["object_id"],#                                 item["front_img_url"], item["front_img_path"], item["comment_nums"],#                                 item["fav_nums"], item["vote_nums"], item["tags"], item["content"]))print(insert_sql)cursor.execute(insert_sql)

博主也是近一个多星期开始学习爬虫的 scrapy 框架，对 Twisted 框架也不怎么熟悉，上面的代码是一个例子，大家可以看下注释，等以后了解更多会补充更多相关知识。

需要提到的是，上面定义的 from_settings(cls. settings) 这个类方法， scrapy 会从 settings.py
文件中读取配置进行加载，这里将 MySQL 的一些配置信息放在了 settings.py 文件中，然后使用 from_settings 方法直接获取，在 settings.py 中需要添加如下代码：

# MySQL params
MYSQL_HOST = ""
MYSQL_DBNAME = "article_spider"
MYSQL_USER = "spider"
MYSQL_PASSWORD = ""

本篇文章，主要以 scrapy 框架爬取伯乐在线文章为例，简要介绍了 scrapy 爬取数据的一些方法，博主也是最近才开始学习爬虫，有不对的地方还请大家能够指正。

windows 中安装环境与 Ubuntu 会有一些不一样，而且如果使用的是 python3.x 版本，会要求 vc++ 的版本比较高，最好安装的是 visual studio 2015 以上的版本。否则会很麻烦。

对于 python2.7版本，在windows中，可以安装 VSForPython27.msi ，依赖的那些库应该就不会再出错了。

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