Python适合做爬虫的原因
1、语言本身简单，适合敏捷开发
2、有比较完善的工具链
3、足够灵活，以应对各种突然状况
爬虫的知识体系
1、前端相关知识：html，css，js；浏览器相关知识；
2、各种数据库的运用；
3、http协议
4、对于前后台联动的方案；
爬虫框架
简单来说，就是一些爬虫项目的半成品，比如可以将一些常见爬虫功能的实现代码部分写好，然后留下一些接口，在做不同的爬虫项目时，只需要根据实际情况，编写少量需要变动的代码部分，并按照需求调用这些接口，即可以实现一个爬虫项目
爬虫进阶的工作流程
Scrapy组件
引擎(Engine)：用来处理整个系统的数据流，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引擎(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
爬虫(Spiders)：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）。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(Item Pipelines)：负责处理爬虫从网页中抽取的（Item），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，并保存数据
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，是进行反反爬工作的重点
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
Scrapy运行流程:
1、Spiders发送第一个URL给引擎
2、引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL后，在调度器(Scheduler)以Request调度
3、调度器把需要爬取的request返回给引擎
4、引擎将request通过下载中间件发给下载器(Downloader)去互联网下载数据
5、一旦数据下载完毕，下载器获取由互联网服务器发回来的Response，并将其通过下载中间件发送给引擎
6、引擎从下载器中接收到Response并通过Spider中间件发送给Spider处理
7、Spider处理Response并从中返回匹配到的Item及(跟进的)新的Request给引擎
8、引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline做数据处理或者入库保存，将(Spider返回的)Request给调度器入队列
9、(从第三步)重复直到调度器中没有更多的request
补充资料
什么是Scrapy框架？
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。 可以高效的爬取Web页面并提取出我们关注的结构化数据
应用领域：包括爬虫开发、数据挖掘，数据监测、自动化测试、信息处理或存储历史数据、获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services )
使用Scrapy框架爬取数据与使用Requests+Xpath爬取数据，区别是什么？
1、入门requests+Xpath相对来说更加简单，更能摸清爬虫每个详细的步骤。当你只是简单的爬取小量的网页（几千页），而不喜欢配置Scrapy框架繁重的设置，那requests+Xpath是不可多得的利器
2、requests+Xpath能够实现的功能，scrapy也能便捷地实现。scrapy是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的selector能够方便地解析response
3、然而最受欢迎的还是Scrapy的性能，即抓取和解析的速度。它的downloader是多线程的，request是异步调度和处理的。这两点使它的爬取速度非常之快。另外还有内置的logging，exception，shell等模块，为爬取工作带来了很多便利，使你的爬虫标准化和工程化。
