1.scrapy的安装

2.使用命令行创建, 启动项目

3.项目目录结构

4.scrapy架构与任务处理流程

5.简单使用示例:

 1 # 1.在安装scrapy前需要安装好相应的依赖库, 再安装scrapy, 具体安装步骤如下:
 2 　　　　(1).安装lxml库: pip install lxml
 3 　　　　(2).安装wheel: pip install wheel
 4 　　　　(3).安装twisted: pip install twisted文件路径
 5 　　　　(twisted需下载后本地安装,下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted)
 6 　　　　(版本选择如下图,版本后面有解释,请根据自己实际选择)
 7 　　　　(4).安装pywin32: pip install pywin32
 8 　　　　(注意:以上安装步骤一定要确保每一步安装都成功,没有报错信息,如有报错自行百度解决)
 9 　　　　(5).安装scrapy: pip install scrapy
10 　　　　(注意:以上安装步骤一定要确保每一步安装都成功,没有报错信息,如有报错自行百度解决)
11 　　　　(6).成功验证:在cmd命令行输入scrapy,显示Scrapy1.6.0-no active project,证明安装成功 

1 1.手动创建一个目录test
2 2.在test文件夹下创建爬虫项目为spiderpro: scrapy startproject spiderpro
3 3.进入项目文件夹: cd spiderpro
4 4.创建爬虫文件: scrapy genspider 爬虫名 url地址

 1 spiderpro
 2 　　spiderpro # 项目目录
 3 　　　　__init__
 4 　　　　spiders:爬虫文件目录
 5 　　　　　　__init__
 6 　　　　　　tests.py:爬虫文件
 7 　　　　items.py:定义爬取数据持久化的数据结构
 8 　　　　middlewares.py:定义中间件
 9 　　　　pipelines.py:管道,持久化存储相关
10 　　　　settings.py:配置文件
11 　　venv:虚拟环境目录
12　　 scrapy.cfg: scrapy项目配置文件

1 #需求:爬取糗事百科热门板块,每一条的标题,好笑,评论条数及作者信息,解析爬取的信息数据,定制item数据存储结构,最终将数据存储于MongoDB数据库中.
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3 #思路与步骤:
4 　　　　1.创建项目,起始url为:https://www.qiushibaike.com/
5　　 　　2.创建item类,定义要持久化存储的字段
6 　　　　3.定义parse解析类,并将字段信息存储在item中
7　　 　　4.定义pipeline类,进行数据持久化
8　　 　　5.在setting配置文件中配置要配置的项

1 # 创建项目, 起始url为:https://www.qiushibaike.com/
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3 # 1.创建项目命令:
4 　　　　scrapy startproject qsbk # 创建项目
5 　　　　cd qsbk # 切换到项目目录
6 　　　　scrapy genspider qsbk_hot www.qiushibaike.com # 创建爬虫文件, qsbk_hot为爬虫名, 后网址为起始url

1 # 创建item类, 用于存储目标数据
2 import scrapy
3 classQsbkItem(scrapy.Item):
4     title = scrapy.Field()# 标题
5     lau = scrapy.Field()# 好笑数
6     comment = scrapy.Field()# 评论数
7     auth = scrapy.Field()# 作者

 1 # spider文件中定义解析数据的方法
 2 classQsbkHotSpider(scrapy.Spider):
 3 name ='qsbk_hot'
 4 # allowed_domains = ['www.qiushibaike.com'] # 无用, 可注释掉
 5 start_urls =['http://www.qiushibaike.com/']
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 7 # 思路:一条热点数据在前端中对应一个li标签, 将一页中的所有li标签取出, 再进一步操作
 8 def parse(self, response):
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10 　　li_list = response.selector.xpath('//div[@class="recommend-article"]/ul/li')
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12 　　# 循环li标签组成的列表, 先实例化item, 再取需要的字段, 并该item对象的相应属性赋值
13 　　for li in li_list:
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15 　　　　# 实例化item对象
16 　　　　item =QsbkItem()
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18 　　　　# 解析获取title(标题), lau(好笑数), comment(评论数), auth(作者)等信息
19 　　　　title = li.xpath('./div[@class="recmd-right"]/a/text()').extract_first()
20 　　　　lau = li.xpath('./div[@class="recmd-right"]/div[@class="recmd-detail clearfix"]/div/span[1]/text()').extract_first()
21 　　　　comment = li.xpath('./div[@class="recmd-right"]/div[@class="recmd-detail clearfix"]/div/span[4]/text()').extract_first()
22 　　　　auth = li.xpath('./div[@class="recmd-right"]/div[@class="recmd-detail clearfix"]/a/span/text()').extract_first()
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24 　　　　# 因为部分热点数据还没有评论和好笑数, 所以对齐做一下处理
25 　　　　if not lau:
26 　　　　　　lau =None
27 　　　　if not comment:
28 　　　　　　comment =None
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30 　　　　# 将字段的值存储在item的属性中
31 　　　　item["title"]= title
32 　　　　item["lau"]= lau
33 　　　　item["comment"]= comment
34 　　　　item["auth"]= auth
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36 　　　　# 返回item, 框架会自动将item传送至pipeline中的指定类
37 　　　　yield item

 1 # 在pipeline中定义管道类进行数据的存储
 2 import pymongo
 3 from qsbk.settings import MONGO_NAME # MONGO_NAME在配置文件中定义的, 其值为"qsbk"
 4 from qsbk.settings import MONGO_URL_PORT # MONGO_URL_PORT在配置文件中定义, 其值为"MongoDB地址:端口"
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 7 classQsbkPipeline(object):
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 9 　　# 连接MongoDB数据库
10 　　mongo_client = pymongo.MongoClient(MONGO_URL_PORT)
11 　　mongo_db = mongo_client[MONGO_NAME]
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13 　　def process_item(self, item, spider):
14 　　　　name =self.__class__.__name__
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16 　　　　# 向数据库中出入数据
17 　　　　self.mongo_db[name].insert(dict(item))
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19 　　　　# 此处return item是为了下一个管道类能够接收到item进行存储
20 　　　　return item
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22 　　def close_spider(self):
23 　　　　# 关闭数据库连接
24 　　　　self.mongo_client.close()

 1 # 此示例中配置文件中的配置的项, 注意是不是全部的配置, 是针对该项目增加或修改的配置项
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 3 # MongoDB数据库配置
 4 MONGO_URL_PORT ='127.0.0.1:27017'# 设置数据库的连接地址和端口号
 5 MONGO_NAME ='qsbk'# 数据库要存储在哪个库中
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 7 # 忽略robots协议
 8 ROBOTSTXT_OBEY =False
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10 # 管道类的注册配置
11 ITEM_PIPELINES ={
12 'qsbk.pipelines.QsbkPipeline':300,
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