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。

框架的力量，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。

Scrapy 使用了 Twisted(其主要对手是Tornado)多线程异步网络框架来处理网络通讯，可以加快我们的下载速度，不用自己去实现异步框架，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。

1 Scrapy架构图(绿线是数据流向)

Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间通讯，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)：负责处理Spider中获取到的Item，并进行后期处理(分析、过滤、存储等)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)

2 Scrapy的运作流程

代码写好，程序开始运行...

引擎：Hi！Spider, 你要处理哪一个网站？

Spider：老大要我处理xxxx.com。

引擎：你把第一个需要处理的URL给我吧。

Spider：给你，第一个URL是xxxxxxx.com。

引擎：Hi！调度器，我这有request请求你帮我排序入队一下。

调度器：好的，正在处理你等一下。

引擎：Hi！调度器，把你处理好的request请求给我。

调度器：给你，这是我处理好的request

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

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)

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)

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。

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。

管道``调度器：好的，现在就做！

注意！只有当调度器中不存在任何request了，整个程序才会停止，(也就是说，对于下载失败的URL，Scrapy也会重新下载。)

3 Scrapy的安装介绍

1、安装wheel pip3 install wheel

2、安装lxml pip3 install lxml-4.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

3、安装pyopenssl (已安装就不需要安装)

4、安装Twisted pip3 install Twisted-18.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

5、安装pywin32 pip3 install pypiwin32

6、安装scrapy pip3 install scrapy

或者pip3 install Scrapy-1.5.0-py2.py3-none-any.whl

Windows 安装方式

Python 2 / 3

升级pip版本：

pip install --upgrade pip

通过pip 安装 Scrapy 框架

pip install Scrapy

Ubuntu 需要9.10或以上版本安装方式

Python 2 / 3

安装非Python的依赖

sudo apt-get install python-dev python-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev

通过pip 安装 Scrapy 框架

sudo pip install scrapy

安装后，只要在命令终端输入 scrapy，提示类似以下结果，代表已经安装成功

具体Scrapy安装流程参考：http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install-platform-notes里面有各个平台的安装方法

4 制作 Scrapy 爬虫 一共需要4步：

新建一个新的爬虫项目

scrapy startproject mySpider

进入该目录 cd mySpider

scrapy genspider stack http://stackoverflow.com/ #创建一个爬虫stack 指定爬取路径

明确目标 (编写items.py)：明确你想要抓取的目标(目标信息采用类与字段的方式实现)

制作爬虫 (spiders/xxspider.py)：制作爬虫开始爬取网页(实现主要逻辑地方,并返回item)

存储内容 (pipelines.py)：设计管道存储爬取内容(接受item,一般重写几个常用的方法(open_spider,process_item,close_spider)

启动爬虫项目

命令启动: scrapy crawl spidername(爬虫名)

文件启动

from scrapy import cmdline

# 方式一：注意execute的参数类型为一个列表

cmdline.execute('scrapy crawl spidername'.split())

# 方式二:注意execute的参数类型为一个列表

cmdline.execute(['scrapy', 'crawl', 'spidername'])

5 入门案例

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：

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://bbs.tianya.cn/post-140-393968-1.shtml 网站里的邮箱。

打开mySpider目录下的items.py

Item 定义结构化数据字段，用来保存爬取到的数据，类似dict，但是提供了一些额外的保护减少错误。

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TianyaItem类，和构建item模型(model)。

import scrapy

class TianyaItem(scrapy.Item):

email = scrapy.Field() #只定义爬取email字段

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

scrapy genspider mytianya "bbs.tianya.cn" #指定爬虫文件名 爬取的域名

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

import scrapy

import re

from tianya import items

class MytianyaSpider(scrapy.Spider):

name = 'mytianya'

allowed_domains = ['bbs.tianya.cn']

start_urls = ['http://bbs.tianya.cn/post-140-393977-1.shtml']

#主要的逻辑模块

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元组/列表。爬虫从这里开始抓取数据，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. 将start_urls的值修改为需要爬取的第一个url.

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。

修改parse()方法

def parse(self, response):

html = response.body.decode()

# [email protected]

email = re.compile(r"([A-Z0-9_]+@[A-Z0-9]+\.[A-Z]{2,4})", re.I)

emailList = email.findall(html)

mydict = []

for e in emailList:

item = items.TianyaItem()

item["email"] = e

# mydict[e] = "http://bbs.tianya.cn/post-140-393977-1.shtml"

mydict.append(item)

return mydict

然后运行一下看看，在mySpider目录下执行：

scrapy crawl mytianya

2.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 mytianya -o mytianya.json

scrapy crawl mytianya -o mytianya.csv

scrapy crawl mytianya -o mytianya.xml

yield 在这里的作用：

def parse(self, response):

html = response.body.decode()

# [email protected]

email = re.compile(r"([A-Z0-9_]+@[A-Z0-9]+.[A-Z]{2,4})", re.I)

emailList = email.findall(html)

mydict = []

for e in emailList:

item = items.TianyaItem()

item["email"] = e

yield mydict #得到生成器对象,每循环一次,返回一个item