Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
Scrapy主要包括了以下组件：
- 引擎(Scrapy)用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
- 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（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 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
- 下载器(Downloader)用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
- 爬虫(Spiders)爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
- 项目管道(Pipeline)负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
- 下载器中间件(Downloader Middlewares)位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
- 爬虫中间件(Spider Middlewares)介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
- 调度中间件(Scheduler Middewares)介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。
1、创建项目
scrapy startproject your_project_name
项目文件说明：
- scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（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
- spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫规则
2、编写爬虫
3、运行
进入project_name目录，运行命令
scrapy crawl spider_name --nolog
4、递归的访问
爬虫是需要源源不断的执行下去，直到所有的网页被执行完毕
#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import scrapyfrom scrapy.http import Requestfrom scrapy.selector import HtmlXPathSelectorimport reimport urllibimport os class XiaoHuarSpider(scrapy.spiders.Spider): name = "xiaohuar" allowed_domains = ["xiaohuar.com"] start_urls = [ "http://www.xiaohuar.com/list-1-1.html", ] def parse(self, response): # 分析页面 # 找到页面中符合规则的内容（校花图片），保存 # 找到所有的a标签，再访问其他a标签，一层一层的搞下去 hxs = HtmlXPathSelector(response) # 如果url是 http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html if re.match('http://www.xiaohuar.com/list-1-\d+.html', response.url): items = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div') for i in range(len(items)): src = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/a/img/@src' % i).extract() name = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/span/text()' % i).extract() school = hxs.select('//div[@class="item_list infinite_scroll"]/div[%d]//div[@class="img"]/div[@class="btns"]/a/text()' % i).extract() if src: ab_src = "http://www.xiaohuar.com" + src[0] file_name = "%s_%s.jpg" % (school[0].encode('utf-8'), name[0].encode('utf-8')) file_path = os.path.join("/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/pic", file_name) urllib.urlretrieve(ab_src, file_path) # 获取所有的url，继续访问，并在其中寻找相同的url all_urls = hxs.select('//a/@href').extract() for url in all_urls: if url.startswith('http://www.xiaohuar.com/list-1-'): yield Request(url, callback=self.parse) 以上代码将符合规则的页面中的图片保存在指定目录，并且在HTML源码中找到所有的其他 a 标签的href属性，从而“递归”的执行下去，直到所有的页面都被访问过为止。以上代码之所以可以进行“递归”的访问相关URL，关键在于parse方法使用了 yield Request对象。
注：可以修改settings.py 中的配置文件，以此来指定“递归”的层数，如： DEPTH_LIMIT = 1
pipeline/items
a.先写pipeline类(自动创建)
class SpiderPipeline(object): def process_item(self, item, spider): return item
b.写Item类(自动创建)
class SpiderItem(scrapy.Item): href = scrapy.Field() title = scrapy.Field()
c.配置
ITEM_PIPELINES = { 'Spider.pipelines.SpiderPipeline': 300,} d.爬虫
yield每执行一次，process_item就调用yield Item对象。
5、格式化处理
上述实例只是简单的图片处理，所以在parse方法中直接处理。如果对于想要获取更多的数据（获取页面的价格、商品名称、QQ等），则可以利用Scrapy的items将数据格式化，然后统一交由pipelines来处理。
在items.py中创建类：
# -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items## See documentation in:# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class JieYiCaiItem(scrapy.Item): company = scrapy.Field() title = scrapy.Field() qq = scrapy.Field() info = scrapy.Field() more = scrapy.Field()
上述定义模板，以后对于从请求的源码中获取的数据同意按照此结构来获取，所以在spider中需要有一下操作：
#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import scrapyimport hashlibfrom beauty.items import JieYiCaiItemfrom scrapy.http import Requestfrom scrapy.selector import HtmlXPathSelectorfrom scrapy.spiders import CrawlSpider, Rulefrom scrapy.linkextractors import LinkExtractorclass JieYiCaiSpider(scrapy.spiders.Spider): count = 0 url_set = set() name = "jieyicai" domain = 'http://www.jieyicai.com' allowed_domains = ["jieyicai.com"] start_urls = [ "http://www.jieyicai.com", ] rules = [ #下面是符合规则的网址,但是不抓取内容,只是提取该页的链接(这里网址是虚构的,实际使用时请替换) #Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(r'http://test_url/test?page_index=\d+'))), #下面是符合规则的网址,提取内容,(这里网址是虚构的,实际使用时请替换) #Rule(LinkExtractor(allow=(r'http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx?pid=\d+')), callback="parse"), ] def parse(self, response): md5_obj = hashlib.md5() md5_obj.update(response.url) md5_url = md5_obj.hexdigest() if md5_url in JieYiCaiSpider.url_set: pass else: JieYiCaiSpider.url_set.add(md5_url) hxs = HtmlXPathSelector(response) if response.url.startswith('http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx'): item = JieYiCaiItem() item['company'] = hxs.select('//span[@class="username g-fs-14"]/text()').extract() item['qq'] = hxs.select('//span[@class="g-left bor1qq"]/a/@href').re('.*uin=(?P \d*)&') item['info'] = hxs.select('//div[@class="padd20 bor1 comard"]/text()').extract() item['more'] = hxs.select('//li[@class="style4"]/a/@href').extract() item['title'] = hxs.select('//div[@class="g-left prodetail-text"]/h2/text()').extract() yield item current_page_urls = hxs.select('//a/@href').extract() for i in range(len(current_page_urls)): url = current_page_urls[i] if url.startswith('/'): url_ab = JieYiCaiSpider.domain + url yield Request(url_ab, callback=self.parse)spider 此处代码的关键在于：
- 将获取的数据封装在了Item对象中
- yield Item对象 （一旦parse中执行yield Item对象，则自动将该对象交个pipelines的类来处理）
# -*- coding: utf-8 -*-# Define your item pipelines here## Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.htmlimport jsonfrom twisted.enterprise import adbapiimport MySQLdb.cursorsimport remobile_re = re.compile(r'(13[0-9]|15[012356789]|17[678]|18[0-9]|14[57])[0-9]{8}')phone_re = re.compile(r'(\d+-\d+|\d+)')class JsonPipeline(object): def __init__(self): self.file = open('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/beauty/jieyicai.json', 'wb') def process_item(self, item, spider): line = "%s %s\n" % (item['company'][0].encode('utf-8'), item['title'][0].encode('utf-8')) self.file.write(line) return itemclass DBPipeline(object): def __init__(self): self.db_pool = adbapi.ConnectionPool('MySQLdb', db='DbCenter', user='root', passwd='123', cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor, use_unicode=True) def process_item(self, item, spider): query = self.db_pool.runInteraction(self._conditional_insert, item) query.addErrback(self.handle_error) return item def _conditional_insert(self, tx, item): tx.execute("select nid from company where company = %s", (item['company'][0], )) result = tx.fetchone() if result: pass else: phone_obj = phone_re.search(item['info'][0].strip()) phone = phone_obj.group() if phone_obj else ' ' mobile_obj = mobile_re.search(item['info'][1].strip()) mobile = mobile_obj.group() if mobile_obj else ' ' values = ( item['company'][0], item['qq'][0], phone, mobile, item['info'][2].strip(), item['more'][0]) tx.execute("insert into company(company,qq,phone,mobile,address,more) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s)", values) def handle_error(self, e): print 'error',epipelines
上述中的pipelines中有多个类，定义各个类的优先级，
在settings.py中做如下配置：
ITEM_PIPELINES = { 'beauty.pipelines.DBPipeline': 300, 'beauty.pipelines.JsonPipeline': 100,}# 每行后面的整型值，确定了他们运行的顺序，item按数字从低到高的顺序，通过pipeline，通常将这些数字定义在0-1000范围内。