目录结构：

|写在前面：

|依葫芦画瓢：

| | 安装：

| | 概述：

| | 创建一个scrapy项目

| | 第一个scrapy蜘蛛

| | 运行蜘蛛

| | scrapy调试工具

| | css提取工具的用法（初）

|详解Scrapy

| | 如何打开页面？

| | 如何提取数据？

| | css选择器提取数据

| | | 标签属性值提取

| | | 标签内容提取

| | | 标签嵌套

| | xpath选择器提取数据

| | | 标签属性值提取

| | | 标签内容提取

| | | 标签嵌套

| | scrapy命令行工具

| | |全局命令

| | |项目命令

写在前面：

最近公司因业务需求，需要爬取网络上一些兼职开发人员的简历信息。临危受命，便开始了爬虫之路。（Ps:下一篇文章将介绍爬取的记录，敬请关注）其实，爬虫在大二上的时候杨凌云老师有讲过这门课，只可惜那时候痴迷于Java，没怎么花心思在爬虫上面。(Ps:杨老师请收起你那40米长大刀^0^)之前大家都说爬虫很简单的只需要一点python基础就行了。好吧，pyhton基础还是有一点的，毕竟在大一下张荣臻老师还是有印象的。和我学习其它新东西一样，一切从0开始循序渐进，找了个好的教程，对照着它一步步学习，到现在发现爬虫还是挺简单的，网页上大部分数据还是能轻松爬取得到。就目前而言，已经足够了，毕竟选择了Java重点还是以Java为主，现在有接触需要用到爬虫，那就索性花点时间来丰富自己的技术栈吧。本文重点不会很深入去展开说里面的细节实现，只是带着学习过之后再回过头看看做个记录再理解理解有个印象，下次有需要稍微看一下，便能立马使用为出发点。http://www.scrapyd.cn/doc/我学习的网站，讲的还是挺不错的。稍微看个2-3天就差不多就能熟练应用了。起初，我也没啥太大自信觉得太难了，自己学不会，但后来发现是我多余了，仔仔细细多读几次，自己亲手把里面介绍的方法多敲一敲就会了。加油！相信自己！

依葫芦画瓢：

安装

Python、anaconda、pycharm、TensorFlow之间的关系及安装捷径

https://blog.csdn.net/huiyanfei/article/details/80175780

anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因此，无需单独安装Python，直接安装一个anaconda就拥有了包含Python的开发包。

Ps:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

清华大学开源软件镜像站，下载速度快一点。建议从这里下载。
PyCharm是一种Python IDE。类似于Java的Idea。
先安装anaconda，然后安装pycharm，在pycharm中将项目的Python运行环境设置为anaconda安装路径中的Python。

概述

scrapy是一个网页爬虫框架。

扩展阅读：

cola一个分布式爬虫框架。

PySpider国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。

创建一个scrapy项目

【scrapy startproject qwe】

选取一个文件夹在CMD中创建一个叫qwe的项目,然后再pychram中打开即可。

第一个scrapy蜘蛛

import scrapyclass My_First_Spider(scrapy.Spider):name = "SpiderName"     #定义一个蜘蛛名字#用简化的方法，我们必须定义一个方法为：def parse(self, response)，方法名一定是：parse
#简化start_requests(self)start_urls = [  # 另外一种写法，无需定义start_requests方法'http://lab.scrapyd.cn/page/1/','http://lab.scrapyd.cn/page/2/',]def start_requests(self):  # 由此方法通过下面链接爬取页面# 定义爬取的链接urls = ['http://lab.scrapyd.cn/page/1/','http://lab.scrapyd.cn/page/2/',]for url in urls:yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)  # 爬取到的页面如何处理？提交给parse方法处理def parse(self, response):'''start_requests已经爬取到页面，那如何提取我们想要的内容呢？那就可以在这个方法里面定义。这里的话，并木有定义，只是简单的把页面做了一个保存，并没有涉及提取我们想要的数据，后面会慢慢说到也就是用xpath、正则、或是css进行相应提取，这个例子就是让你看看scrapy运行的流程：1、定义链接；2、通过链接爬取（下载）页面；3、定义规则，然后提取数据；就是这么个流程，似不似很简单呀？'''page = response.url.split("/")[-2]     #根据上面的链接提取分页,如：/page/1/，提取到的就是：1filename = 'mingyan-%s.html' % page    #拼接文件名，如果是第一页，最终文件名便是：mingyan-1.htmlwith open(filename, 'wb') as f:        #python文件操作，不多说了；f.write(response.body)             #刚才下载的页面去哪里了？response.body就代表了刚才下载的页面！self.log('保存文件: %s' % filename)      # 打个日志

运行蜘蛛

【scrapy crawl 蜘蛛名】

①运行蜘蛛crawl后面跟的是你类里面定义的蜘蛛名，也就是：name ="SpiderName"

②一定要进入：qwe这个目录，也就是我们创建的蜘蛛项目目录，以上命令才有效！

③运行发现报SyntaxError: (unicode error) 'utf-8' codec can't decode byte 0xd2 in position 23: invalid continuation byte错误。在你刚才创建的python文件最头上加上# -*-coding:GBK -*-OK,再运行一切正常。

scrapy调试工具

【scrapy shell你要爬取的网址】调试(提取)数据

scrapy提取数据的几种方式：CSS、XPATH、RE（正则）

自己敲一敲就知有木有！那个学习的网站给出的例子。

css提取工具的用法（初）

response.css('标签名')，标签名的话可以是html标签比如：title、body、div，也可以是你自定义的class标签。

In [1]: response.css('title')

Out[1]: [<Selector xpath='descendant-or-self::title' data='<title>程序员兼职,程序员远程私活平台-程序员客栈</title>'>]

extract()函数提取我们标签的一个列表

In [2]: response.css('title').extract()

Out[2]: ['<title>程序员兼职,程序员远程私活平台-程序员客栈</title>']

extract()[0] & extract_first()提取这个列表中的第一个元素

In [3]: response.css('title').extract()[0]

Out[3]: '<title>程序员兼职,程序员远程私活平台-程序员客栈</title>

In [4]: response.css('title').extract_first()

Out[4]: '<title>程序员兼职,程序员远程私活平台-程序员客栈</title>

::text提取标签里面的数据

In [7]: response.css('title::text').extract()

Out[7]: ['程序员兼职,程序员远程私活平台-程序员客栈']

In [8]: response.css('title::text').extract()[0]

Out[8]: '程序员兼职,程序员远程私活平台-程序员客栈'

In [9]: response.css('title::text').extract_first()

Out[9]: '程序员兼职,程序员远程私活平台-程序员客栈'

提取一组数据

每一段名言都被一个 <div class="quote post">……</div> 包裹。

提取的是第一段名言里面的数据，然后保存在mingyan1变量里面，再进一步提取里面的以上数据。

mingyan1 = response.css('div.quote')[0]

[0] 这表示提取第一段，如果没有这个限制，那我们提取的是本页所有名言。

text = mingyang1.css('.text::text').extract()[0] # 提取名言

autor = mingyang1.css('.author::text').extract()[0] # 提取作者

tags = mingyang1.css('.tag::text').extract() # 提取标签

tags = ','.join(tags) # 数组转换为字符串

scrapy 列表爬取

递归调用

mingyan = response.css('div.quote') # 提取首页所有名言，保存至变量mingyan

# mingyan 这个数据集里面的数据，循环赋值给：v 第一次循环的话 v 就代表第一条数据

for v in mingyan:  # 循环获取每一条名言里面的：名言内容、作者、标签text = v.css('.text::text').extract_first()  # 提取名言autor = v.css('.author::text').extract_first()  # 提取作者tags = v.css('.tags .tag::text').extract()  # 提取标签tags = ','.join(tags)  # 数组转换为字符串fileName = '%s-语录.txt' % autor  # 定义文件名,如：木心-语录.txt# 接下来，进行保存with open(fileName, "a+") as f:  # 不同人的名言保存在不同的txt文档，“a+”以追加的形式f.write(text)f.write('\n')  # ‘\n’ 表示换行f.write('标签：' + tags)f.write('\n-------\n')f.close()

全站爬取

重点：如何把链接提交给本方法或是另一个方法，进行进一步爬取！

提取属性 标签名::attr(属性名)----> <a href="http://lab.scrapyd.cn/page/1/">

next_page = response.css('li.next a::attr(href)').extract_first() if next_page is not None:next_page = response.urljoin(next_page)
#如果存在的话，我们使用：response.urljoin(next_page)把相对路径，
#如：page/1转换为绝对路径。其实也就是加上网站域名，如：http://lab.scrapyd.cn/page/1；yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)
#①：我们继续爬取的链接（next_page），这里是下一页链接，当然也可以是内容页。
#②：我们要把链接提交给哪一个函数爬取，这里是parse函数，也就是本函数。

指定蜘蛛参数爬取

【scrapy crawl argsSpider -a tag=标签名】指定蜘蛛参数爬取

def start_requests(self):

url = 'http://lab.scrapyd.cn/'

tag = getattr(self, 'tag', None) # 获取tag值，也就是爬取时传过来的参数

if tag is not None: # 判断是否存在tag，若存在，重新构造url

url = url + 'tag/' + tag #构造url若tag=爱情，url= "http://lab.scrapyd.cn/tag/爱情"

yield scrapy.Request(url, self.parse) # 发送请求爬取参数内容

详解Scrapy

如何打开页面？

一种作为类的常量

start_urls = [ #另外一种写法，无需定义start_requests方法
'http://lab.scrapyd.cn/page/1/',
'http://lab.scrapyd.cn/page/2/',
]

一种作为start_requests(self)方法的常量

def start_requests(self):  # 由此方法通过下面链接爬取页面
#定义爬取的链接urls = ['http://lab.scrapyd.cn/page/1/','http://lab.scrapyd.cn/page/2/',]for url in urls:#发送请求#爬取到的页面如何处理？提交给parse方法处理yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

scrapy.Request方法发送请求请求页面
def parse(self,response):返回页面

如何提取数据？

----css选择器提取数据

1.标签属性值提取

标签名::attr(属性名)

找到我们要提取目标最近的class或是id。代码中有个class="page-navigator"

response.css(".page-navigator a::attr(href)").extract()

In [23]: response.css("ol.page-navigator a::attr(href)").extract()[0]

Out[23]: 'http://lab.scrapyd.cn/page/1/'

In [24]: response.css("ol.page-navigator a::attr(href)").extract()

Out[24]:

['http://lab.scrapyd.cn/page/1/',

'http://lab.scrapyd.cn/page/2/',

'http://lab.scrapyd.cn/page/3/',

'http://lab.scrapyd.cn/page/4/',

'http://lab.scrapyd.cn/page/6/',

'http://lab.scrapyd.cn/page/2/']

.点代表class选择器，如果代码中是：id=“page-navigator”，那我们这里就要写成#page-navigator

2.标签内容提取

::text

In [4]: response.css("title::text").extract()[0]

Out[4]: '泰戈尔 - SCRAPY爬虫实验室 - SCRAPY中文网提供'

3.标签嵌套

*::text()

最常用的提取方式:含有嵌套标签文字的提取

<p>如果你因失去了太阳而流泪，那么你也将失去群星了。<br>

If you shed tears when you miss the sun, you also miss the stars.

</p>

<p>

<a href="http://www.scrapyd.cn">scrapy中文网（</a><a href="http://www.scrapyd.cn">http://www.scrapyd.cn</a>）整理

</p>

</div>

response.css(".post-content *::text")

::text前面有个“*”号，这是一个小技巧

-----xpath选择器提取数据

1.标签属性值提取

// 从匹配选择的当前节点选择文档中的节点，而不考虑它们的位置。

@ 选取属性。

限定范围：标签[@属性名='属性值']

In [10]: response.xpath("//ol[@class='page-navigator']//@href")

Out[10]:

[<Selector xpath="//ol[@class='page-navigator']//@href" data='http://lab.scrapyd

.cn/page/1/'>,