此环节是在MAC OS中进行搭建
安装scrapy
pip install scrapy即可快速完成安装
创建项目：
$ scrapy startproject tutorial
输出如下：
New Scrapy project 'tutorial', using template directory '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/scrapy/templates/project', created in:
/Users/huilinwang/tutorial
You can start your first spider with:
cd tutorial
scrapy genspider example example.com
该目录下结构如下：
tutorial/
scrapy.cfg
tutorial/
__init__.py
items.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
...
分解说明如下：
scrapy.cfg: 项目的配置文件
tutorial/: 该项目的python模块。之后您将在此加入代码。
tutorial/items.py: 项目中的item文件.
tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件.
tutorial/settings.py: 项目的设置文件.
tutorial/spiders/: 放置spider代码的目录.
定义item
Item 是保存爬取到的数据的容器；其使用方法和python字典类似， 并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。
根据需要从dmoz.org获取到的数据对item进行建模。 我们需要从dmoz中获取名字，url，以及网站的描述。 对此，在item中定义相应的字段。编辑 tutorial 目录中的 items.py 文件:
import scrapy
class DmozItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
link = scrapy.Field()
desc = scrapy.Field()
编写第一个爬虫(Spider)
Spider是用户编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。
其包含了一个用于下载的初始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url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。
以下为我们的第一个Spider代码，保存在 tutorial/spiders 目录下的 dmoz_spider.py 文件中:
import scrapy
class DmozSpider(scrapy.spiders.Spider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
filename = response.url.split("/")[-2]
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(response.body)
name属性很重要，不同spider不能使用相同的name
start_urls是spider抓取网页的起始点，可以包括多个url
parse方法是spider抓到一个网页以后默认调用的callback，避免使用这个名字来定义自己的方法。
当spider拿到url的内容以后，会调用parse方法，并且传递一个response参数给它，response包含了抓到的网页的内容，在parse方法里，你可以从抓到的网页里面解析数据。上面的代码只是简单地把网页内容保存到文件。
爬取
进入项目的根目录，执行下列命令启动spider:
scrapy crawl dmoz
有两个包含url所对应的内容的文件被创建了: Book , Resources 。
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。
提取Item
从网页中提取数据有很多方法。Scrapy使用了一种基于 XPath 和 CSS 表达式机制: Scrapy Selectors 。
Selector有四个基本的方法(点击相应的方法可以看到详细的API文档):
xpath(): 传入xpath表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表 。
css(): 传入CSS表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表.
extract(): 序列化该节点为unicode字符串并返回list。
re(): 根据传入的正则表达式对数据进行提取，返回unicode字符串list列表。
在Shell中尝试Selector选择器
进入项目的根目录，执行下列命令来启动shell:
scrapy shell "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/"
当shell载入后，您将得到一个包含response数据的本地 response 变量。
输入response.body将输出response的包体，
输出response.headers可以看到response的包头。
更为重要的是，当输入response.selector时， 您将获取到一个可以用于查询返回数据的selector(选择器)， 以及映射到response.selector.xpath() 、 response.selector.css()的 快捷方法(shortcut):response.xpath()和response.css()。
同时，shell根据response提前初始化了变量sel。该selector根据response的类型自动选择最合适的分析规则(XML vs HTML)。
提取数据
尝试从这些页面中提取些有用的数据
在终端中输入 response.body 来观察HTML源码并确定合适的XPath表达式。不过，这任务非常无聊且不易。您可以考虑使用Firefox的Firebug扩展来使得工作更为轻松。
查看了网页的源码后，您会发现网站的信息是被包含在 第二个
- 元素中。
我们可以通过这段代码选择该页面中网站列表里所有
在我们的spider中加入这段代码:
import scrapy
class DmozSpider(scrapy.Spider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
for sel in response.xpath('//ul/li'):
title = sel.xpath('a/text()').extract()
link = sel.xpath('a/@href').extract()
desc = sel.xpath('text()').extract()
print title, link, desc
现在尝试再次爬取dmoz.org，您将看到爬取到的网站信息被成功输出
/ul/li表示选择所有的ul标签下的li标签
a/@href表示选择所有a标签的href属性
a/text()表示选择a标签文本
a[@href="abc"]表示选择所有href属性是abc的a标签
保存爬取到的数据
最简单存储爬取的数据的方式是使用 Feed exports:
scrapy crawl dmoz -o items.json
该命令将采用 JSON 格式对爬取的数据进行序列化，生成 items.json 文件。
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