1 安装scrapy
命令:
sudo apt-get install scrapy
或者：
pip/pip3 install scrapy
2 scrapy项目开发流程
- 创建项目:
scrapy startproject mySpider
- 生成一个爬虫:
scrapy genspider itcast itcast.cn
- 提取数据:
根据网站结构在spider中实现数据采集相关内容 - 保存数据:
使用pipeline进行数据后续处理和保存
3. 创建项目
通过命令将scrapy项目的的文件生成出来，后续步骤都是在项目文件中进行相关操作，下面以抓取传智师资库来学习scrapy的入门使用：http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml
创建scrapy项目的命令：
scrapy startproject <项目名字>
示例：
scrapy startproject myspider
生成的目录和文件结果如下：
4. 创建爬虫
通过命令创建出爬虫文件，爬虫文件为主要的代码作业文件，通常一个网站的爬取动作都会在爬虫文件中进行编写。
命令：
在项目路径下执行:
scrapy genspider <爬虫名字> <允许爬取的域名>
爬虫名字: 作为爬虫运行时的参数
允许爬取的域名: 为对于爬虫设置的爬取范围，设置之后用于过滤要爬取的url，如果爬取的url与允许的域不通则被过滤掉。
示例：
cd myspiderscrapy genspider itcast itcast.cn
生成的目录和文件结果如下：
5. 完善爬虫
在上一步生成出来的爬虫文件中编写指定网站的数据采集操作，实现数据提取
5.1 在/myspider/myspider/spiders/itcast.py中修改内容如下:
import scrapyclass ItcastSpider(scrapy.Spider): # 继承scrapy.spider# 爬虫名字 name = 'itcast' # 允许爬取的范围allowed_domains = ['itcast.cn'] # 开始爬取的url地址start_urls = ['http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml']# 数据提取的方法，接受下载中间件传过来的responsedef parse(self, response): # scrapy的response对象可以直接进行xpathnames = response.xpath('//div[@class="tea_con"]//li/div/h3/text()') print(names)# 获取具体数据文本的方式如下# 分组li_list = response.xpath('//div[@class="tea_con"]//li') for li in li_list:# 创建一个数据字典item = {}# 利用scrapy封装好的xpath选择器定位元素，并通过extract()或extract_first()来获取结果item['name'] = li.xpath('.//h3/text()').extract_first() # 老师的名字item['level'] = li.xpath('.//h4/text()').extract_first() # 老师的级别item['text'] = li.xpath('.//p/text()').extract_first() # 老师的介绍print(item)
注意：
- scrapy.Spider爬虫类中必须有名为parse的解析
- 如果网站结构层次比较复杂，也可以自定义其他解析函数
- 在解析函数中提取的url地址如果要发送请求，则必须属于allowed_domains范围内，但是start_urls中的url地址不受这个限制，我们会在后续的课程中学习如何在解析函数中构造发送请求
- 启动爬虫的时候注意启动的位置，是在项目路径下启动
- parse()函数中使用yield返回数据，注意：解析函数中的yield能够传递的对象只能是：BaseItem, Request, dict, None
5.2 定位元素以及提取数据、属性值的方法
解析并获取scrapy爬虫中的数据: 利用xpath规则字符串进行定位和提取
- response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型，其中包含的是selector对象，操作和列表一样，但是有一些额外的方法
- 额外方法extract()：返回一个包含有字符串的列表
- 额外方法extract_first()：返回列表中的第一个字符串，列表为空没有返回None
5.3 response响应对象的常用属性
- response.url：当前响应的url地址
- response.request.url：当前响应对应的请求的url地址
- response.headers：响应头
- response.requests.headers：当前响应的请求头
- response.body：响应体，也就是html代码，byte类型
- response.status：响应状态码
6 保存数据
利用管道pipeline来处理(保存)数据
6.1 在pipelines.py文件中定义对数据的操作
- 定义一个管道类
- 重写管道类的process_item方法
- process_item方法处理完item之后必须返回给引擎
import jsonclass ItcastPipeline():# 爬虫文件中提取数据的方法每yield一次item，就会运行一次# 该方法为固定名称函数def process_item(self, item, spider):print(item)return item
6.2 在settings.py配置启用管道
ITEM_PIPELINES = {'myspider.pipelines.ItcastPipeline': 400
}
配置项中键为使用的管道类，管道类使用.进行分割，第一个为项目目录，第二个为文件，第三个为定义的管道类。
配置项中值为管道的使用顺序，设置的数值约小越优先执行，该值一般设置为1000以内。
7. 运行scrapy
命令：在项目目录下执行scrapy crawl <爬虫名字>
示例：scrapy crawl itcast
