最近因为需要爬取豆瓣的排名250的榜单，所以打算用scrapy去爬取，现将学习的笔记整理为一篇笔记。
这篇笔记是针对爬取豆瓣的榜单的，所以会偏向实践多一点，理论不会详细论述。利用scrapy爬取的步骤主要有三大步：
1、新建scrapy的项目
2、确定需要爬取的目标，编写好items模块
3、这是最重要的一步，写爬虫的程序，也就是写好spider的模块

一、首先第一步，新建scrapy需要在命令行输入：

scrapy startproject 项目名

然后就会在你的根目录下自动生成一个项目，你需要编写那个模块就可以在哪个模块下面编写代码了。

二、确定好你所需要爬取的目标，比如说我现在要爬取豆瓣排名榜单上的书名，作者名和评分这三个，然后我就可以在items这个模块下编写好我需要的对象。具体步骤如下：
进入items模块，import scrapy 的包
新建一个类，这个类继承了scrapy包里面的Items这个类
在这个类下面，用scrapy里面的Field方法去声明你需要爬取的对象，Field方法返回的是一个字典，用来存放你爬取以后的数据
具体代码如下：

class TutorialItem(scrapy.Item):
  # define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
BookName = scrapy.Field()
Author = scrapy.Field()
scores = scrapy.Field()

三、编写爬虫程序。进入到spiders这个目录下，新建一个py文件，在里面编写你的爬虫程序。这里面也有主要的几步：

1、新建一个类，这个类包含三块主要的部分：name、start_urls、parse方法，name是这个爬虫程序的名字，必须要命名好，在等下启动程序的时候就需要用到，start_urls是需要爬取网站的url ，parse方法是需要用来爬取的方法，他返回一个response对象，而这个response就是你爬取到网页的全部内容。

2、下面详细说明parse的方法：parse方法具体是使用了request的方法把网站的内容爬取下来，然后利用scrapy的选择器把你所需要的内容选择下来。scrapy的选择器有xpath和css两个。这里我用的是xpath，所以我具体记录一下xpath的用法，css的用法可以参考scrapy的官网文档。xpath可以跟据网站上的HTML的符合匹配到你所需要找的内容的，如我在爬取豆瓣网站上的书名的时候，就可以用xpath匹配到书名是在(a/@title)这个属性下。

ScreenClip.png

匹配到书名之后，再调用extract()方法将他匹配到选择匹配到的第一个元素，就是我们想要得到的书名了。建议在找匹配信息的HTML的符合的时候，使用谷歌的浏览器，这会让你很容易就能找到。xpath的用法也简单，下面列举几个：
1.‘/’是匹配到根节点，而‘//’从匹配当前的节点中选择文档的节点
2.‘@’是选择属性。而‘@*’就是选择所有该属性的元素
......
详细可以参考w3schoolhttp://www.w3school.com.cn/xpath/xpath_syntax.asp，列举得很详细
具体代码如下

   def parse(self,response):
#将全部图书的项目取出
sites =response.xpath('//tr[@class="item"]') 

将每一个图书item里面分别取出标题，作者和评分

for site in sites:
  book = TutorialItem()
  book['BookName'] = site.xpath('//td[2]/div[1]/a/@title').extract()[0]
  book['Author'] = site.xpath('//td[2]/p[1]/text()').extract()[0]
  book['scores'] =site.xpath('//td[2]/div[2]/span[@class="rating_nums"]/text()').extract()[0] 

爬取一页的步骤大概就是如此，要是我需要爬取多页又是如何操作呢？我们需要再写一个parse的方法，用这个方法去分析出网页底下页面数的url，再调用上面的爬取一页的代码块依次遍历每一页的url即可。

这里解释一下，parse方法可以有两种返回值，一种是直接返回response对象，那么就可以会储存到items的字典里面，还有一种就是可以返回一个request请求，去解析你所要继续爬取的url，即可爬取所有n页的页面了
当然，这个方法也可以用来爬取链接里面的链接的内容，道理跟爬取所有页是一样的。代码如下：
#爬取当前页，并返回其他页面的url
def parse(self,response):
#返回请求去解析当前页
yield scrapy.Request(response.url,callback=self.parse_page)

#遍历取得第n页的url

for site in response.xpath('//div[@class="paginator"]/a'): 
  page = site.xpath('@href').extract()[0] 
  yield scrapy.Request(page,callback = self.parse_page)  #返回请求解析这些url的页面，并调用下面的parse_page函数去解析


#解析单页的函数

def parse_page(self,response):

sites =response.xpath('//tr[@class="item"]')

for site in sites:
  book = TutorialItem() #book是我们储存爬取内容的实例
  #将我们爬取到的书名，作者和评分分别放到我们开始声明的字典里面
  book['BookName'] = site.xpath('//td[2]/div[1]/a/@title').extract()[0]
  book['Author'] = site.xpath('//td[2]/p[1]/text()').extract()[0]
  book['scores'] = site.xpath('//td[2]/div[2]/span[@class="rating_nums"]/text()').extract()[0]

return book

三、还有一步也是很重要的，就是设置’user agent’。’user agent’ 进行对爬虫进行伪装，伪装成为浏览器浏览的活动。具体操作如下是：在settings里面输入

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'

到这里，就可以在命令行运行运行你的爬虫了，首先cd 进入存放你的scrapy项目的路径，然后输入

scrapy crawl ‘name的值’

就可以运行你的爬虫了，一个简单的轻量级的爬虫就完成了，
当然scrapy能做的远不止这些，还可以设置爬取的速度，并行，多线程等等，这些就留着下次再记录。

参考：
1.scrapy的官网文档
2.http://www.hulufei.com/post/Some-Experiences-Of-Using-Scrapy