scrapy框架简介
scrapy是一个使用Python语言（基于Twisted框架）编写的开源网络爬虫框架，目前由
scrapinghub Ltd维护。Scrapy简单易用、灵活易拓展、开发社区活跃，并且是跨平台的。在Linux、MaxOS以及windows平台都可以使用。
网络爬虫
网络爬虫是指在互联网上自动爬取网站内容信息的程序，也被称作网络蜘蛛或网络机器人。大型的爬虫程序被广泛应用于搜索引擎、数据挖掘等领域，个人用户或企业也可以利用爬虫收集对自身有价值的数据。
一个网络爬虫程序的基本执行流程可以总结三个过程：请求数据，解析数据，保存数据
数据请求
请求的数据除了普通的HTML之外，还有json数据、字符串数据、图片、视频、音频等。
解析数据
当一个数据下载完成后，对数据中的内容进行分析，并提取出需要的数据，提取到的数据可以以多种形式保存起来，数据的格式有非常多种，常见的有csv、json、pickle等
保存数据
最后将数据以某种格式(CSV、JSON)写入文件中，或存储到数据库（MySQL、MongoDB)中。同时保存为一种或者多种。
通常，我们想要获取的数据并不只在一个页面中，而是分布在多个页面中，这些页面彼此联系，一个页面中可能包含一个或多个到其他页面的链接，提取完当前页面中的数据后，还要把页面中的某些链接也提取出来，然后对链接页面进行爬取（循环1-3步骤)。
设计爬虫程序时，还要考虑防止重复爬取相同页面(URL去重)、网页搜索策略（深度优先或广度优先等)、爬虫访问边界限定等一系列问题。
从头开发一个爬虫程序是一项烦琐的工作，为了避免因制造轮子而消耗大量时间，在实际应用中我们可以选择使用一些优秀的爬虫框架，使用框架可以降低开发成本，提高程序质量，让我们能够专注于业务逻辑（爬取有价值的数据)。接下来，就带你学习目前非常流行的开源爬虫框架Scrapy。
scrapy安装
scrapy官网：https://scrapy.org/
scrapy中文文档：https://www.osgeo.cn/scrapy/intro/overview.html
安装方式
在任意操作系统下，可以使用pip安装Scrapy，例如：
pip install scrapy
安装完成后我们需要测试安装是否成功，通过如下步骤确认：
在终端中测试能否执行scrapy这条命令
scrapy 2.4.0 - no active project
usage:
scrapy <command>[options] [args]
Available commands :
bench Run quick benchmark test
fetch Fetch a URL using the scrapy down1oader
genspider Generate new spider using pre-defined temp1ates
runspider Run a self-contained spider (without creating a project)
settings Get settings values
she11 Interactive scraping console
startproject create new project
version Print scrapy version
view open URL in browser,as seen by scrapy
[ more ] More commands available when run from project directory
use "scrapy <command> -h" to see more info about a command
输入scrapy bench测试连通性，如果出现以下情况表示安装成功：
image.png
通过了以上两项检测，说明Scrapy安装成功了。如上所示，我们安装的是当前最新版本2.4.0。
注意：
在安装Scrapy的过程中可能会遇到缺少VC++等错误，可以安装缺失模块的离线包
image.png
成功安装后，在CMD下运行scrapy出现上图不算真正成功，检测真正是否成功使用scrapybench测试，如果没有提示错误，就代表成功安装。
全局命令
scrapy 2.4.0 - no active project
usage:
scrapy <command>[options] [args]
Available commands :
bench Run quick benchmark test #测试电脑性能
fetch Fetch a URL using the scrapy down1oader#将源代码下载下来并显示出来
genspider Generate new spider using pre-defined temp1ates#创建一个新的spider文件
runspider Run a self-contained spider (without creating a project)# 这个和通过craw1启动爬虫不同，scrapy runspider爬虫文件名称
settings Get settings values#获取当前的配置信息
she11 Interactive scraping console#进入scrapy 的交互模式
startproject create new project#创建爬虫项目
version Print scrapy version#显示scrapy框架的版本
view open URL in browser，as seen by scrapy#将网页document内容下载下来，并且在浏览器显示出来
[ more ] More commands available when run from project directory
use "scrapy <command> -h" to see more info about a command
项目命令
-
scrapy startproject projectname
创建一个项目 -
scrapy genspider spidername domain
创建爬虫。创建好爬虫项目以后，还需要创建爬虫。 -
scrapy crawl spidername
运行爬虫。注意该命令运行时所在的目录。
第一个scrapy爬虫
项目需求
在专门供爬虫初学者训练爬虫技术的网站（http://quotes.toscrape.com)上爬取名言警句。
创建项目
在开始爬取之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入您打算存储代码的目录中，运行下列命令:
(base) λ scrapy startproject quotes
New scrapy project 'quotes '， using template directory 'd: \anaconda3\lib\site-packages\scrapy\temp1ates\project ', created in:
D:\XXX
You can start your first spider with :
cd quotes
scrapy genspider example example. com
首先切换到新建的爬虫项目目录下，也就是/quotes目录下。然后执行创建爬虫文件的命令:
D:\XXX(master)
(base) λ cd quotes\
D:\XXX\quotes (master)
(base) λ scrapy genspider quotes quotes.com
cannot create a spider with the same name as your project
D :\XXX\quotes (master)
(base) λ scrapy genspider quote quotes.com
created spider 'quote' using template 'basic' in module:quotes.spiders.quote
该命令将会创建包含下列内容的quotes目录
image.png
robots.txt
robots协议也叫robots.txt(统一小写）是一种存放于网站根目录下的ASCII编码的文本文件，它通常告诉网络搜索引擎的网络蜘蛛，此网站中的哪些内容是不应被搜索引擎的爬虫获取的，哪些是可以被爬虫获取的。
robots协议并不是一个规范，而只是约定俗成的。
#filename : settings.py
#obey robots.txt rules
ROBOTSTXT__OBEY = False
分析页面
编写爬虫程序之前，首先需要对待爬取的页面进行分析，主流的浏览器中都带有分析页面的工具或插件，这里我们选用Chrome浏览器的开发者工具(Tools→Developer tools）分析页面。
数据信息
在Chrome浏览器中打开页面http://lquotes.toscrape.com，然后选择"Elements"，查看其HTML代码。
可以看到每一个标签都包裹在
image.png
编写spider
分析完页面后，接下来编写爬虫。在Scrapy中编写一个爬虫， 在scrapy.Spider中编写代码Spider是用户编写用于从单个网站(或者-些网站)爬取数据的类。
其包含了-个用于下载的初始URL,如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容，提取生成item的方法。
为了创建一个Spider, 您必须继承scrapy.Spider类，且定义以下三个属性:
- name:用于区别Spider。该名字必须是唯一-的, 您不可以为不同的Spider设定相同的名字。
- start _urls:包含了Spider在启动时进行爬取的ur列表。因此，
第一个被获取到的页面将是其中之一。后续的URL则从初始的URL获取到的数据中提取。 - parse():是spider的一一个方法。被调用时，每个初始URL完成下载后生成的Response对象将会作为唯一的参数传递给该函数。该方法负责解析返回的数据(response
data),提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL 的Request对象。
import scrapy
class QuoteSpi der(scrapy . Spider):
name ='quote'
allowed_ domains = [' quotes. com ']
start_ urls = ['http://quotes . toscrape . com/']
def parse(self， response) :
pass
下面对quote的实现做简单说明。
- scrapy.spider:
爬虫基类，每个其他的spider必须继承自该类(包括Scrapy自带的其他spider以及您自己编写的spider)。 - name
爬虫的名字，是在genspider的时候指定的。 - allowed_domains
爬虫能抓取的域名，爬虫只能在这个域名下抓取网页，可以不写。 - start_ur1s
Scrapy抓取的网站，是可迭代类型，当然如果有多个网页，列表中写入多个网址即可，常用列表推导式的形式。 - parse
称为回调函数，该方法中的response就是start_urls
网址发出请求后得到的响应。当然也可以指定其他函数来接收响应。一个页面解析函数通常需要完成以下两个任务:- 提取页面中的数据(re、XPath、CSS选择器)
- 提取页面中的链接，并产生对链接页面的下载请求。
页面解析函数通常被实现成一个生成器函数，每一项从页面中提取的数据以及每一个对链接页面的下载请求都由yield语句提交给Scrapy引擎。
解析数据
import scrapy
def parse(se1f，response) :
quotes = response.css('.quote ')
for quote in quotes:
text = quote.css( '.text: :text ' ).extract_first()
auth = quote.css( '.author : :text ' ).extract_first()
tages = quote.css('.tags a: :text' ).extract()
yield dict(text=text，auth=auth，tages=tages)
重点：
- response.css(直接使用css语法即可提取响应中的数据。
- start_ur1s 中可以写多个网址，以列表格式分割开即可。
- extract()是提取css对象中的数据，提取出来以后是列表，否则是个对象。并且对于extract_first()是提取第一个
运行爬虫
在/quotes目录下运行scrapycrawlquotes即可运行爬虫项目。
运行爬虫之后发生了什么?
Scrapy为Spider的start_urls属性中的每个URL创建了scrapy.Request对象，并将parse方法作为回调函数(callback)赋值给了Request。
Request对象经过调度，执行生成scrapy.http.Response对象并送回给spider parse()方法进行处理。
完成代码后，运行爬虫爬取数据，在shell中执行scrapy crawl <SPIDER_NAME>命令运行爬虫'quote',并将爬取的数据存储到csv文件中:
(base) λ scrapy craw1 quote -o quotes.csv
2021-06-19 20:48:44 [scrapy.utils.log] INF0: Scrapy 1.8.0 started (bot: quotes)
等待爬虫运行结束后，就会在当前目录下生成一个quotes.csv的文件，里面的数据已csv格式存放。
-o支持保存为多种格式。保存方式也非常简单，只要给上文件的后缀名就可以了。(csv、json、pickle等)
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