运行流程
官网：https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/overview.html
流程图如下：
组件
1、引擎(EGINE)：负责控制系统所有组件之间的数据流，并在某些动作发生时触发事件。有关详细信息，请参见上面的数据流部分；
2、调度器(SCHEDULER)：用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL的优先级队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址；
3、下载器(DOWLOADER)：用于下载网页内容，并将网页内容返回给EGINE，下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的；
4、爬虫(SPIDERS)：SPIDERS是开发人员自定义的类，用来解析responses，并且提取items，或者发送新的请求；
5、项目管道(ITEM PIPLINES)：在items被提取后负责处理它们，主要包括清理、验证、持久化（比如存到数据库）等操作；
6、下载器中间件(Downloader Middlewares)：位于Scrapy引擎和下载器之间，主要用来处理从EGINE传到DOWLOADER的请求request，以及从DOWNLOADER传到EGINE的响应response，可用该中间件做以下几件事：
1、process a request just before it is sent to the Downloader (i.e. right before Scrapy sends the request to the website);
2、change received response before passing it to a spider;
3、send a new Request instead of passing received response to a spider;
4、pass response to a spider without fetching a web page;
5、silently drop some requests.
7、爬虫中间件(Spider Middlewares)：位于EGINE和SPIDERS之间，主要工作是处理SPIDERS的输入（即responses）和输出（即requests）
安装
# Linux平台
pip3 install scrapy
命令参数
# 查看帮助
scrapy -h
scrapy <command> -hGlobal commands: # 全局命令
startproject # 创建项目，会在当前目录下创建项目文件夹 genspider # cd 进入项目目录，创建爬虫程序
scrapy genspider baidu_spider www.baidu.com
# 就会在spider目录下生成 baidu_spider.py 文件 settings # 如果是在项目目录下，则得到的是该项目的配置
> scrapy settings --get=SPIDER_MODULES
['first_crawl.spiders'] runspider # 运行一个独立的python文件，不必创建项目
ROBOTSTXT_OBEY = False
scrapy runspider baidu_spider.py的绝对路径 shell # scrapy shell url地址 在交互式调试，如选择器规则正确与否
scrapy shell https://www.baidu.com/
# 进入交互环境后，可执行命令：
response.text # 文本内容
response.body # 二进制内容
view(response) # 打开浏览器查看响应页面，已下载到本地
response.css('a') # 查找所有a标签
response.xpath('//a') # 查找所有a标签
quit() # 退出交互环境 fetch # 独立于程单纯地爬取一个页面，可以拿到请求头
scrapy fetch https://www.baidu.com/ # 直接获取所有信息，类似shell但没有交互调试 view # 下载完毕后直接弹出浏览器，以此可以分辨出哪些数据是ajax请求 version # scrapy version 查看scrapy的版本 scrapy version # -v查看scrapy依赖库的版本Project-only commands: # 必须切到项目文件夹下才能执行
crawl # 运行爬虫，必须创建项目才行，确保配置文件中ROBOTSTXT_OBEY=False
scrapy crawl baidu_spider # 此处爬虫名称为name属性对应的爬虫 check # 检测项目中有无语法错误 list # 列出项目中所包含的爬虫名 parse # scrapy parse url地址 --callback 回调函数，以此可以验证我们的回调函数是否正确 bench # scrapy bentch压力测试，检测每分钟能爬取的网页数# 官网链接
https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/commands.html
项目结构
project_name/
scrapy.cfg
project_name/
__init__.py
items.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
爬虫1.py
爬虫2.py
爬虫3.py
- 文件说明：
- scrapy.cfg：项目的主配置信息，用来部署scrapy时使用，爬虫相关的配置信息在·settings.py·文件中；
- items.py：设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model；
- pipelines：数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
- settings.py：配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等。强调:配置文件的选项必须大写否则视为无效，正确写法USER_AGENT=’xxxx’;
- spiders：爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则。
选择器xpath & css
测试网址：https://doc.scrapy.org/en/latest/_static/selectors-sample1.html
目标页面内容：
<html>
<head>
<base href='http://example.com/' />
<title>Example website</title>
</head>
<body>
<div id='images'>
<a href='image1.html'>Name: My image 1 <br /><img src='image1_thumb.jpg' /></a>
<a href='image2.html'>Name: My image 2 <br /><img src='image2_thumb.jpg' /></a>
<a href='image3.html'>Name: My image 3 <br /><img src='image3_thumb.jpg' /></a>
<a href='image4.html'>Name: My image 4 <br /><img src='image4_thumb.jpg' /></a>
<a href='image5.html'>Name: My image 5 <br /><img src='image5_thumb.jpg' /></a>
</div>
</body>
</html>
进入交互环境测试选择器使用：
scrapy shell https://doc.scrapy.org/en/latest/_static/selectors-sample1.html
# 进入交互环境
# response.selector.css()或.xpath返回的是selector对象，再调用extract()和extract_first()从selector对象中解析出内容。
获取标签对象 // & /
/仅限于子标签：
# 查找目标页面所有a标签下的img子标签
>>> response.xpath('//a/img').extract()
['<img src="image1_thumb.jpg">', '<img src="image2_thumb.jpg">',
'<img src="image3_thumb.jpg">', '<img src="image4_thumb.jpg">', '<img src="image5_thumb.jpg">']>>> response.css('a img').extract() # 返回对象列表>>> response.css('a img').extract_first() # 返回第一个标签对象
'<img src="image1_thumb.jpg">'
//在子孙标签中查找：
# 查找目标页面所有的div标签内容的所有img标签
>>> response.xpath('//div//img').extract()
['<img src="image1_thumb.jpg">', '<img src="image2_thumb.jpg">', '<img src="image3_thumb.jpg">', '<img src="image4_thumb.jpg">', '<img src="image5_thumb.jpg">']
获取标签中的文本text
>>> response.css('a::text').extract()
['Name: My image 1 ', 'Name: My image 2 ', 'Name: My image 3 ', 'Name: My image 4 ', 'Name: My image 5 ']>>> response.xpath('//div/a/text()').extract()
['Name: My image 1 ', 'Name: My image 2 ', 'Name: My image 3 ',
'Name: My image 4 ', 'Name: My image 5 ']
获取标签属性
# xpath获取a标签内的所有img的src属性
>>> response.xpath('//a//img/@src').extract()
['image1_thumb.jpg', 'image2_thumb.jpg', 'image3_thumb.jpg', 'image4_thumb.jpg', 'image5_thumb.jpg']## css获取属性
>>> response.css('img::attr(src)').extract()
['image1_thumb.jpg', 'image2_thumb.jpg', 'image3_thumb.jpg', 'image4_thumb.jpg', 'image5_thumb.jpg']
嵌套查找
>>> response.xpath('//div').css('a').xpath('@href').extract_first()
'image1.html'
设置默认值
>>> response.xpath("//div[@id='asas']").extract_first(default='not found')
'not found'
按照属性查找
# 查找所有包含[href='image2.html']的标签
>>> response.xpath("//*[@href='image2.html']").extract_first()
'<a href="image2.html">Name: My image 2 <br><img src="image2_thumb.jpg"></a>'>>> response.css('#images [href="image2.html"]').extract_first()
'<a href="image2.html">Name: My image 2 <br><img src="image2_thumb.jpg"></a>'
模糊匹配
>>> response.css('#images [href*="image2"]').extract_first()
'<a href="image2.html">Name: My image 2 <br><img src="image2_thumb.jpg"></a>'>>> response.xpath('//a[contains(@href,"image1")]').extract_first()
'<a href="image1.html">Name: My image 1 <br><img src="image1_thumb.jpg"></a>'
>>> response.xpath('//*[contains(@href,"image1")]').extract_first()
'<a href="image1.html">Name: My image 1 <br><img src="image1_thumb.jpg"></a>'
正则表达式
# 先找到所有a标签的文本selecor对象，然后逐个用re进行匹配，直到找到匹配的
>>> response.xpath('//a').re(".*My image 1 ")[0]
'<a href="image1.html">Name: My image 1 '
