scrapy 是一个为了爬取网络数据库，提取结构性数据而编写的一个大而全的应用框架，我们在该框架的基础上，只需要少量代码就能完成我们之前要做的爬虫需求。

安装

sudo pip install incremental==17.5.0pip install scrapy -i https://pypi.doubanio.com/simple

如果我们用的是windows系统，安装过程将是十分的曲折。可能需要我们收先安装Twisted（安装过程遍地是坑），然后再安装scrapy。

windows系统下安装Scrapy

安装Twisted

打开网址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted， 下载本机所装的Python版本对应的Twisted。比如我的环境是64位系统，同时用的是python 3.6。那么理论上我下载的应该是64位版。但是，实际上我并没有安装成功。反倒是32位版安装成功了。

下载完该文件，我们把它放到D盘，该文件的路径就是：D:\Twisted-18.9.0-cp36-cp36m-win32.whl。该文件是已编译好的包。理论上我们可以直接安装。但是该包并不能直接识别，除非我们有wheel包，因此我们需要先安装wheel模块。

当然了。部分情况下有可能遇到pip版本过低引起的错误，更新一下版本就可以了：

python -m pip install --upgrade pip  -i https://pypi.doubanio.com/simple# 考虑到windows下可能遇到千奇百怪的问题，你可能需要用到强制更新python -m pip install -U --force-reinstall pip  -i https://pypi.doubanio.com/simple

安装 wheel

pip install wheel -i https://pypi.doubanio.com/simple

然后安装Twisted：

pip install D:\Twisted-18.9.0-cp36-cp36m-win32.whl

这个过程我们可能会遇到这样的错误：

pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out.

如果遇到这个问题，是因为Twisted虽然是已经编译好的本地安装，但是安装的时候它依赖的其它包也要从网络中下载，这个可能因为网速的问题会导致超时。解决方式也比较简单，从两个方面做起吧，一个是增大超时时间，另一个是指定个更快的软件源。因此我们可以试试用这样的命令

pip install --default-timeout=1000  D:\Twisted-18.9.0-cp36-cp36m-win32.whl -i https://pypi.doubanio.com/simple

再然后安装scrapy：

很多情况下，您可能需要（也可能不需要）先按装pywin32

pip install pywin32 -i https://pypi.doubanio.com/simple

如果以上没啥问题，我们终于可以安装Scrapy了。

pip install scrapy -i https://pypi.doubanio.com/simple

如果前面步骤没啥问题，这步应该能成功。

基本认识

Scrapy架构图(绿线是数据流向)：

快速使用

创建项目

# ss 是我们自定义的项目名scrapy startproject ss

创建完以后，我们可以看到如下目录结构：

目录说明：

scrapy.cfg      项目的主配置信息。（真正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Modelpipelines       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spiders         爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则

创建爬虫

# 首先，我们要切换到我们的项目目录，也就是第一级的ss目录cd ss# 其中 imshusheng 为爬虫的名字； imshusheng.com 为爬虫的起始url，后期可以修改scrapy genspider imshusheng imshusheng.com

如果没什么问题，这一步执行完，会在我们的ss/ss/spiders/ 目录下生成一个名字为：imshusheng.py的文件。这就是我们创建的爬虫。

我们打开这个文件我们会看到如下内容：

# -*- coding: utf-8 -*-import scrapyclass ImshushengSpider(scrapy.Spider):    # 这是我们的爬虫名称    name = 'imshusheng'    # 允许爬取的范围    allowed_domains = ['imshusheng.com']    # 这是爬虫的起始地址（可自行修改）    start_urls = ['http://imshusheng.com/']    def parse(self, response):        pass

我们将parse方法中的内容稍作更改：

def parse(self, response):    # print(dir(response))    print(response.text)

让爬虫跑起来

# 让我们创建的name为imshusheng的爬虫跑起来scrapy crawl imshusheng# 不显示日志的跑起来scrapy crawl imshusheng --nolog

常用模块说明

使用爬虫的parse方法提取数据

从前面的例子我们可以看到，每个爬虫里面的parse方法就是爬虫给我们留的用来提取数据的一个回调方法。该方法中的response参数里面放的就是爬虫获取到的相应对象，我们可以从该对象中分析提取出我们想要的数据。

使用xpath方法

def parse(self, response):    # xpath()会返回一个符合选择条件的 选择器(selector) 对象    lists = response.xpath("//div[@class='media-heading']/a")    item = {}    for i in lists:        item['title'] = i.xpath('./text()').extract_first()        item['href'] = i.xpath('./@href').extract_first()        yield item                # extract() 将对象列表的对象转成字符串        # extract_first() 将对象列表的第一个对象转成字符串        # print(i.xpath('./text()').extract())        # # 获取每个元素的文本内容        # print(i.xpath('./text()').extract_first())        # # 获取每个元素的href属性        # print(i.xpath('./@href').extract_first())

使用pipeline格式化数据

parse方法的返回值会提交到我们的pipelines.py中定义的类中，在类中我们可以对数据进行再次处理。不过，如果我们想用该功能，需要在项目的settings.py配置文件中打开一个配置段：

ITEM_PIPELINES = {    # 这里可以配置多个管道，数字越小的管道 数据 越早经过   'ss.pipelines.SsPipeline': 300,   # 我们可以在pipelines.py中定义多个类，   #'ss.pipelines.SsPipeline0': 301,}

我们看一下默认在pipelines.py中为我们生成SsPipeline类。

class SsPipeline(object):    # 这里的item就是我们爬虫为我们返回的数据    # spider 就是发送数据的爬虫对象，我们可以根据他的name值来判断数据来源于哪个爬虫    def process_item(self, item, spider):        print(spider.name)        # 如果希望传给下一个处理，要有return        return item

使用 scrapy.Request()构造请求

scrapy.Request('http://www.baidu.com', callback=self.parse)