环境搭建
在开始搭建scrapy爬虫的开发环境之前，建议已经安装Anaconda这个python发行版本，这个可以让以后的开发过程中，安装其他的模块环境不至于出现一堆的错误。
假定你安装好了Anaconda,也配置好了相应的环境变量，这是你可以用以下的命令安装scrapy框架：
- 在终端执行下面这条命令
conda install Scrapy
下面是安装过程的截图，是不是很简单
2.通过python的包安装和管理工具pip来安装
pip install Scrapy
这样，scrapy就安装完成了， 不管通过哪种方式，是不是都很简单！当然此处推荐使用第一种安装方式，什么？？你就要用第二种，ok，ok，你用好了，体验一把安装python模块库错综复杂，藕断丝连，欲罢不能，让人蛋疼依赖关系（有多疼？？疼到你怀疑你有一颗假的蛋，没错，一颗），也是一种人生的历练！！
环境安装好了以后，下面就可以开始我们想入非非，性奋不已的scrapy基础之路了。
作为流程，下面请允许我从scrapy的官网借（程序员的事情不叫偷的）一些话来凑个字数
项目创建
在开始爬取之前，您必须创建一个新的Scrapy项目（废话，请忽略）
怎么创建项目？？对，没错，就是这样，打开终端：
注意注意 项目取名字的时候，不要像我的这个取得这么见名知意，万一你的领导或同事没有八年开发经验和汉语八级，你可能会被打的
项目创建完成，可以看到下面的项目目录
下面该写爬虫了？？no！！在开始写爬虫之前还是来了解一下scrapy的工作流程！
没错我又从网上偷来的这张图
？？图看不太懂？我艹，我就知道有人跟我一样，没关系，来来来,看看别人通俗形象的解释：
引擎：Hi！Spider, 你要处理哪一个网站？
Spiders：我要处理xxoo.com
引擎：你把第一个需要的处理的URL给我吧。
Spiders：给你第一个URL是XXXXXXX.com
引擎：Hi！调度器，我这有request你帮我排序入队一下。
调度器：好的，正在处理你等一下。
引擎：Hi！调度器，把你处理好的request给我，
调度器：给你，这是我处理好的request
引擎：Hi！下载器，你按照下载中间件的设置帮我下载一下这个request
下载器：好的！给你，这是下载好的东西。（如果失败：不好意思，这个request下载失败，然后引擎告诉调度器，这个request下载失败了，你记录一下，我们待会儿再下载。）
引擎：Hi！Spiders，这是下载好的东西，并且已经按照Spider中间件处理过了，你处理一下（注意！这儿responses默认是交给def parse这个函数处理的）
Spiders：（处理完毕数据之后对于需要跟进的URL），Hi！引擎，这是我需要跟进的URL，将它的responses交给函数 def xxxx(self, responses)处理。还有这是我获取到的Item。
引擎：Hi ！Item Pipeline 我这儿有个item你帮我处理一下！调度器！这是我需要的URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环，直到获取到你需要的信息，
注意！只有当调度器中不存在任何request了，整个程序才会停止，（也就是说，对于下载失败的ＵＲＬ，Scrapy会重新下载。）
以上就是Scrapy整个流程了。
注： 以上引用自博客http://cuiqingcai.com/3472.html
以上完成了对scrapy的工作流程的理解，下面开始进入正题，开始我们的小爬虫，用于scrapy官网给出的例子中的domz网站已经永久关闭，所以下面的例子，我们以http://quotes.toscrape.com/tag/humor/这个网站为例。
Item编写
观察网页的结构后，确定一下需要爬取的页面和想要爬取的内容字段，比如，你要要爬取番号，封面，还是种子呢？别激动，我们在这里只爬取上面的网站每个条目的标题，链接，作者和标签四个字段，
确定要爬取的字段以后，就可以开始爬虫的编写，在==items.py==文件中加入我们要爬取的字段，如下图所示：
爬虫文件编写
确定以及定义好了我们需要提取的字段，下面就该开始爬虫的编写了，在spiders文件夹下新建自己的爬虫文件：
对于这个文件里的几行代码，这里只简单的解释一下，详细的介绍以后再说，毕竟这里只是入门嘛！
开始我们导入scrapy模块（这行还看不懂的话）。。。。
除了这个模块，我们还需要导入之前编写的item文件。之后是定义了一个spider类，该类继承自scrapy.Spider，下面的name = 'PachongSpider'是爬虫的名字，这个名字是唯一的，因为在完成代码后运行爬虫要用到这个名字，start_urls 列表里存放要爬取的链接地址，scrapy会自动从这个列表取出地址进行爬取，并将返回的response作为参数传递给self.parse，在self.parse里就可以从response解析出需要的数据字段（即item里定义的字段）。
关于数据的解析，scrapy提供了多种方式，xpath，css，re，都是可以的，这里先来试试xpath，如果对xpath不是很熟悉，可以先看一下http://www.w3school.com.cn/xpath/index.asp，看了，还不会用？？？多试几遍就会了，或者也可以借助强大的chrome浏览器
爬虫的编写如下：
#coding:utf-8
import scrapy
from pachong.items import PachongItem
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = 'pachong'
start_urls = [
'http://quotes.toscrape.com/tag/humor/',
]
def parse(self, response):
base_url = 'http://quotes.toscrape.com'
item = PachongItem()
divs = response.xpath('//div[@class="quote"]')
for div in divs:
item['name'] = div.xpath('span[@class="text"]/text()').extract()[0]
item['url'] = base_url+div.xpath('span/a/@href').extract()[0]
item['tags'] = div.xpath('div[@class="tags"]/a/text()').extract()
item['author'] = div.xpath('span/small[@class="author"]/text()').extract()[0]
print(item)
yield item
数据持久化
最后我们将爬取的数据持久化到本地，可以存储在文件中，csv，json，当然也可以是数据库，这里采用mongodb来存储（关于python使用mongodb，请自行百度），如同文章开始介绍的，数据持久化需要在pipelines.py文件中进行，
一下开始编写pipelines.py文件
import pymongo
class PachongPipeline(object):
def __init__(self):
self.client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
self.pchdb = self.client['pchdb']
self.pchtab = self.pchdb['pchtab']
def process_item(self, item, spider):
self.pchtab.insert_one(dict(item))
return item
首先导入mongodb的python依赖模块，在pipelines.py初始化方法中，连接到mongodb数据库，在process_item方法中向数据库插入数据。这个文件编写完成，需要在settings.py文件中配置该管道
ITEM_PIPELINES = {
'pachong.pipelines.PachongPipeline': 1,
}
如果运行了程序，数据库没有数据，可能是没有在settings里配置ITEM_PIPELINES。
下面就是运行脚本了，打开终端，进入到爬虫的根目录（到达根目录，scrapy list命令查看爬虫的列表就是前面所说的spider里面的name对应的值），然后输入scrapy crawl pachong，脚本运行完成可以在数据库看到爬取到的数据了
最后说一下，每次都要打开终端输入命令来运行脚本多少有些不便，可以在项目的根目录下新建一个python文件输入下面的代码：
from scrapy.cmdline import execute
execute(['scrapy', 'crawl', 'pachong'])
execute方法的的参数list中的三个元素是不是很熟悉，没错，就是前面在终端输入过的命令，第三个元素是根据你爬虫的“name”来定的
至此一个简单的爬虫就完成了，至于怎么爬取有分页的网页，怎么设置代理，应对反爬，以及怎么爬取js动态加载的页面，将会在后面的博客中讲到。
最后是代码地址：https://github.com/lexyhp/pachong
