Python版本管理：pyenv和pyenv-virtualenv
Scrapy爬虫入门教程一 安装和基本使用
Scrapy爬虫入门教程二 官方提供Demo
Scrapy爬虫入门教程三 命令行工具介绍和示例
Scrapy爬虫入门教程四 Spider（爬虫）
Scrapy爬虫入门教程五 Selectors（选择器）
Scrapy爬虫入门教程六 Items（项目）
Scrapy爬虫入门教程七 Item Loaders（项目加载器）
Scrapy爬虫入门教程八 交互式 shell 方便调试
Scrapy爬虫入门教程九 Item Pipeline（项目管道）
Scrapy爬虫入门教程十 Feed exports（导出文件）
Scrapy爬虫入门教程十一 Request和Response（请求和响应）
Scrapy爬虫入门教程十二 Link Extractors（链接提取器）
开发环境：
Python 3.6.0 版本 （当前最新）
Scrapy 1.3.2 版本 （当前最新）
[toc]
Scrapy安装
Scrapy在Python 2.7和Python 3.3或更高版本上运行（除了在Windows 3上不支持Python 3）。
通用方式：可以从pip安装Scrapy及其依赖：
pip install Scrapy
创建项目
scrapy startproject tutorial
项目结构：
tutorial/
scrapy.cfg # 部署配置文件
tutorial/ # Python模块,代码写在这个目录下
__init__.py
items.py # 项目项定义文件
pipelines.py # 项目管道文件
settings.py # 项目设置文件
spiders/ # 我们的爬虫/蜘蛛 目录
__init__.py
我们第一个爬虫
创建第一个爬虫类：tutorial/spiders/quotes_spider.py
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "quotes"
def start_requests(self):
urls = [
'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
]
for url in urls:
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
def parse(self, response):
page = response.url.split("/")[-2]
filename = 'quotes-%s.html' % page
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(response.body)
self.log('Saved file %s' % filename)
必须继承 scrapy.Spider
name：标识爬虫。它在项目中必须是唯一的，也就是说，您不能为不同的Spider设置相同的名称。
start_requests()：必须返回一个迭代的Requests（你可以返回请求列表或写一个生成器函数），Spider将开始抓取。后续请求将从这些初始请求连续生成。
-
parse()：将被调用来处理为每个请求下载的响应的方法。 response参数是一个TextResponse保存页面内容的实例，并且具有更多有用的方法来处理它。
该parse()方法通常解析响应，提取抓取的数据作为词典，并且还找到要跟踪的新网址并从中创建新的请求（Request）。
如何运行我们爬虫
进入项目根目录，也就是上面的tutorial目录
cd tutorial
执行爬虫：
scrapy crawl quotes
quotes是上文写的爬虫名称
... (omitted for brevity)
2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened
2016-12-16 21:24:05 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2016-12-16 21:24:05 [scrapy.extensions.telnet] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023
2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (404) <GET http://quotes.toscrape.com/robots.txt> (referer: None)
2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://quotes.toscrape.com/page/1/> (referer: None)
2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://quotes.toscrape.com/page/2/> (referer: None)
2016-12-16 21:24:05 [quotes] DEBUG: Saved file quotes-1.html
2016-12-16 21:24:05 [quotes] DEBUG: Saved file quotes-2.html
2016-12-16 21:24:05 [scrapy.core.engine] INFO: Closing spider (finished)
...
现在，检查当前目录中的文件。您应该注意到，已经创建了两个新文件：quotes-1.html和quotes-2.html，以及相应URL的内容，parse方法解析的内容。
上图用的是pycharm的IDE。
提取数据
学习如何使用Scrapy提取数据的最好方法是尝试使用shell Scrapy shell的选择器。
scrapy shell 'http://quotes.toscrape.com/page/1/'
记住，当从命令行运行Scrapy shell时，总是用引号引起url，否则包含参数的urls（即。&字符）将不起作用。
在Windows上，请使用双引号：
scrapy shell “http://quotes.toscrape.com/page/1/”
你会看到类似：
[... Scrapy log here ...]
2016-09-19 12:09:27 [scrapy.core.engine] DEBUG：Crawled（200）<GET http://quotes.toscrape.com/page/1/>（referer：None）
[s]可用Scrapy对象：
[s] scrapy scrapy模块（包含scrapy.Request，scrapy.Selector等）
[s] crawler <scrapy.crawler.Crawler object at 0x7fa91d888c90>
[s] item {}
[s] request <GET http://quotes.toscrape.com/page/1/>
[s] response <200 http://quotes.toscrape.com/page/1/>
[s] settings <scrapy.settings.Settings object at 0x7fa91d888c10>
[s] spider <DefaultSpider'default'at 0x7fa91c8af990>
[s]有用的快捷键：
[s] shelp（）Shell帮助（打印此帮助）
[s] fetch（req_or_url）Fetch请求（或URL）并更新本地对象
[s] view（response）在浏览器中查看响应
>>>
CSS选择元素
提取标题
尝试使用带有响应对象的CSS选择元素：
>>> response.css('title')
[<Selector xpath='descendant-or-self::title' data='<title>Quotes to Scrape</title>'>]
返回一个Selector 的集合。
从上面的标题中提取文本，您可以：
>>> response.css('title::text').extract()
['Quotes to Scrape']
这里有两个要注意的事情：一个是我们添加::text到CSS查询，意味着我们要直接在<title>元素内部选择文本元素 。如果我们不指定::text，我们将获得完整的title元素，包括其标签：
>>> response.css('title').extract()
['<title>Quotes to Scrape</title>']
另一件事是调用的结果.extract()是一个列表，因为我们处理的是一个实例SelectorList。当你知道你只想要第一个结果，在这种情况下，你可以做：
>>> response.css('title::text').extract_first()
'Quotes to Scrape'
也可以这样写：
>>> response.css('title::text')[0].extract()
'Quotes to Scrape'
但是，使用.extract_first()避免了IndexError，并且None在找不到与选择匹配的任何元素时返回 。
除了extract()和 extract_first()方法，您还可以使用该re()方法使用正则表达式提取：
>>> response.css('title::text').re(r'Quotes.*')
['Quotes to Scrape']
>>> response.css('title::text').re(r'Q\w+')
['Quotes']
>>> response.css('title::text').re(r'(\w+) to (\w+)')
['Quotes', 'Scrape']
了找到合适的CSS选择器使用，您可以用chrome和Firefox 的调试工具查看css。
XPath选择元素
除了CSS，Scrapy选择器还支持使用XPath表达式：
>>> response.xpath('//title')
[<Selector xpath='//title' data='<title>Quotes to Scrape</title>'>]
>>> response.xpath('//title/text()').extract_first()
'Quotes to Scrape'
XPath表达式非常强大，是Scrapy选择器的基础。事实上，CSS选底层也是用XPath。
虽然也许不像CSS选择器那么流行，XPath表达式提供了更多的功能，因为除了导航结构之外，它还可以查看内容。使用XPath，您可以选择以下内容：选择包含文本“下一页”的链接。这使得XPath非常适合于抓取任务，我们鼓励你学习XPath，即使你已经知道如何构建CSS选择器，它会使刮除更容易。
大家不要着急一下子把所以东西都介绍到，具体细节后面都会写到。
- xpath 资料：
- 使用XPath与Scrapy选择器在这里:http://scrapy.readthedocs.io/en/latest/topics/selectors.html#topics-selectors
提取引号和作者
http://quotes.toscrape.com都由以下HTML元素表示：
<div class="quote">
<span class="text">“The world as we have created it is a process of our
thinking. It cannot be changed without changing our thinking.”</span>
<span>
by <small class="author">Albert Einstein</small>
<a href="/author/Albert-Einstein">(about)</a>
</span>
<div class="tags">
Tags:
<a class="tag" href="/tag/change/page/1/">change</a>
<a class="tag" href="/tag/deep-thoughts/page/1/">deep-thoughts</a>
<a class="tag" href="/tag/thinking/page/1/">thinking</a>
<a class="tag" href="/tag/world/page/1/">world</a>
</div>
</div>
打开scrapy shell
$ scrapy shell'http://quotes.toscrape.com'
网站内容，可能需要翻墙，截图如下：
获取selectors元素列表
>>> response.css("div.quote")
每个选择器允许我们对它们的子元素执行进一步的查询。
将第一个选择器分配给一个变量，以便我们可以直接对特定的引用运行我们的CSS选择器：
>>> quote = response.css("div.quote")[0]
现在，从刚刚创建的对象的quote对象，提取title、author、tags：
>>> title = quote.css("span.text::text").extract_first()
>>> title
'“The world as we have created it is a process of our thinking. It cannot be changed without changing our thinking.”'
>>> author = quote.css("small.author::text").extract_first()
>>> author
'Albert Einstein'
鉴于tags是字符串列表，我们可以使用该.extract()方法来获取所有的：
>>> tags = quote.css("div.tags a.tag::text").extract()
>>> tags
['change', 'deep-thoughts', 'thinking', 'world']
现在可以遍历所有的引号元素，并将它们放在一起成为一个Python字典：
>>> for quote in response.css("div.quote"):
... text = quote.css("span.text::text").extract_first()
... author = quote.css("small.author::text").extract_first()
... tags = quote.css("div.tags a.tag::text").extract()
... print(dict(text=text, author=author, tags=tags))
{'tags': ['change', 'deep-thoughts', 'thinking', 'world'], 'author': 'Albert Einstein', 'text': '“The world as we have created it is a process of our thinking. It cannot be changed without changing our thinking.”'}
{'tags': ['abilities', 'choices'], 'author': 'J.K. Rowling', 'text': '“It is our choices, Harry, that show what we truly are, far more than our abilities.”'}
... a few more of these, omitted for brevity
>>>
通过上面的demo，我们学会了一些基本的提取数据方法，现在我们尝试集成到我们上面的创建的爬虫中。
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "quotes"
start_urls = [
'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
]
def parse(self, response):
for quote in response.css('div.quote'):
yield {
'text': quote.css('span.text::text').extract_first(),
'author': quote.css('small.author::text').extract_first(),
'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').extract(),
}
如果你运行这个爬虫，它将输出提取的数据与日志：
2016-09-19 18:57:19 [scrapy.core.scraper] DEBUG：Scraped from <200 http://quotes.toscrape.com/page/1/>
{'tags'：['life'，'love']，'author'：'AndréGide'，'text'：'“最好不要因为你的爱而被恨。 “'}
2016-09-19 18:57:19 [scrapy.core.scraper] DEBUG：Scraped from <200 http://quotes.toscrape.com/page/1/>
{'tags'：['edison'，'failure'，'inspirational'，'paraphrased']，'author'：'Thomas A. Edison'，'text'：“”我没有失败， 10,000种方式将无法工作。“”}
存取数据
最简单方法是直接制定导出文件：
scrapy crawl quotes -o quotes.json
这将生成一个quotes.json包含所有被抓取的数据，以JSON序列化的文件。
出于历史原因，Scrapy会附加到给定文件，而不是覆盖其内容。如果你运行这个命令两次，没有在第二次之前删除文件，你会得到一个破碎的JSON文件。
您还可以使用其他格式：
scrapy crawl quotes -o quotes.jl
链接界面包含的链接
让我们说，不要只是从http://quotes.toscrape.com的前两个页面抓取东西，你想要从网站的所有页面的报价。
现在，您知道如何从页面中提取数据，让我们看看如何跟踪他们的链接。
首先是提取我们要关注的网页的链接。检查我们的页面，我们可以看到有一个链接到下一页与下面的标记：
<ul class="pager">
<li class="next">
<a href="/page/2/">Next <span aria-hidden="true">→</span></a>
</li>
</ul>
我们可以尝试在shell中提取它：
>>> response.css('li.next a').extract_first()
'<a href="/page/2/">Next <span aria-hidden="true">→</span></a>'
这得到锚点元素，但我们想要的属性href。为此，Scrapy支持一个CSS扩展，让您选择属性内容，如下所示：
>>> response.css('li.next a::attr(href)').extract_first()
'/page/2/'
让我们看看现在我们的爬虫被修改为递归的跟随到下一页的链接，从中提取数据：
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "quotes"
start_urls = [
'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
]
def parse(self, response):
for quote in response.css('div.quote'):
yield {
'text': quote.css('span.text::text').extract_first(),
'author': quote.css('small.author::text').extract_first(),
'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').extract(),
}
next_page = response.css('li.next a::attr(href)').extract_first()
if next_page is not None:
next_page = response.urljoin(next_page)
yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)
现在，在提取数据之后，该parse()方法寻找到下一页的链接，使用该urljoin()方法构建完整的绝对URL （因为链接可以是相对的）并且产生对下一页的新请求，将其注册为回调以处理针对下一页的数据提取，以及保持爬行通过所有页面。
这里看到的是Scrapy的向下链接的机制：当你在回调方法中产生一个请求时，Scrapy会调度要发送的请求，并注册一个回调方法，在上次请求完成时执行。
更多示例和模式
这里是另一个爬虫，说明回调和以下链接，这一次提取作者信息：
import scrapy
class AuthorSpider(scrapy.Spider):
name = 'author'
start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
def parse(self, response):
# follow links to author pages
for href in response.css('.author + a::attr(href)').extract():
yield scrapy.Request(response.urljoin(href),
callback=self.parse_author)
# follow pagination links
next_page = response.css('li.next a::attr(href)').extract_first()
if next_page is not None:
next_page = response.urljoin(next_page)
yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)
def parse_author(self, response):
def extract_with_css(query):
return response.css(query).extract_first().strip()
yield {
'name': extract_with_css('h3.author-title::text'),
'birthdate': extract_with_css('.author-born-date::text'),
'bio': extract_with_css('.author-description::text'),
}
这个爬虫将从主页开始，它将跟随所有指向作者页面的链接parse_author，每个链接都调用它们的回调，并且还有parse我们之前看到的回调链接。
该parse_author回调定义了一个辅助函数从一个CSS查询提取和清理数据，并产生了Python字典与作者的数据。
即使有很多来自同一作者的爬虫，我们不需要担心访问同一作者页多次。默认情况下，Scrapy会过滤掉已访问过的网址的重复请求，从而避免由于编程错误而导致服务器过多的问题。这可以通过设置进行配置 DUPEFILTER_CLASS。
此外，一个常见的模式是使用来自多个页面的数据构建项目，使用一个技巧将附加数据传递给回调。
大家不要着急一下子把所以东西都介绍到，具体细节后面都会写到。
使用爬虫参数
您可以通过-a 在运行它们时使用该选项为您的爬虫提供命令行参数：
scrapy crawl quotes -o quotes-humor.json -a tag=humor
这些参数传递给Spider的init方法，默认情况下成为spider属性。
在此示例中，为tag参数提供的值将通过self.tag。您可以使用它来使您的蜘蛛仅抓取带有特定标记的引号，根据参数构建网址：
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "quotes"
def start_requests(self):
url = 'http://quotes.toscrape.com/'
tag = getattr(self, 'tag', None)
if tag is not None:
url = url + 'tag/' + tag
yield scrapy.Request(url, self.parse)
def parse(self, response):
for quote in response.css('div.quote'):
yield {
'text': quote.css('span.text::text').extract_first(),
'author': quote.css('small.author::text').extract_first(),
}
next_page = response.css('li.next a::attr(href)').extract_first()
if next_page is not None:
next_page = response.urljoin(next_page)
yield scrapy.Request(next_page, self.parse)
如果您将tag=humor参数传递给此蜘蛛，您会注意到它只会访问humor代码中的网址，例如 http://quotes.toscrape.com/tag/humor。
