CrawlSpider它是Spider的派生类，Spider类的设计原则是只爬取start_url列表中的网页，而CrawlSpider类定义了一些规则Rule来提供跟进链接的方便的机制，从爬取的网页结果中获取链接并继续爬取的工作．
源码参考：
class CrawlSpider(Spider):
rules = ()
def __init__(self, *a, **kw):
super(CrawlSpider, self).__init__(*a, **kw)
self._compile_rules()
#首先调用parse()来处理start_urls中返回的response对象
#parse()则将这些response对象传递给了_parse_response()函数处理，并设置回调函数为parse_start_url()
#设置了跟进标志位True
#parse将返回item和跟进了的Request对象
def parse(self, response):
return self._parse_response(response, self.parse_start_url, cb_kwargs={}, follow=True)
#处理start_url中返回的response，需要重写
def parse_start_url(self, response):
return []
def process_results(self, response, results):
return results
#从response中抽取符合任一用户定义'规则'的链接，并构造成Resquest对象返回
def _requests_to_follow(self, response):
if not isinstance(response, HtmlResponse):
return
seen = set()
#抽取之内的所有链接，只要通过任意一个'规则'，即表示合法
for n, rule in enumerate(self._rules):
links = [l for l in rule.link_extractor.extract_links(response) if l not in seen]
#使用用户指定的process_links处理每个连接
if links and rule.process_links:
links = rule.process_links(links)
#将链接加入seen集合，为每个链接生成Request对象，并设置回调函数为_repsonse_downloaded()
for link in links:
seen.add(link)
#构造Request对象，并将Rule规则中定义的回调函数作为这个Request对象的回调函数
r = Request(url=link.url, callback=self._response_downloaded)
r.meta.update(rule=n, link_text=link.text)
#对每个Request调用process_request()函数。该函数默认为indentify，即不做任何处理，直接返回该Request.
yield rule.process_request(r)
#处理通过rule提取出的连接，并返回item以及request
def _response_downloaded(self, response):
rule = self._rules[response.meta['rule']]
return self._parse_response(response, rule.callback, rule.cb_kwargs, rule.follow)
#解析response对象，会用callback解析处理他，并返回request或Item对象
def _parse_response(self, response, callback, cb_kwargs, follow=True):
#首先判断是否设置了回调函数。（该回调函数可能是rule中的解析函数，也可能是 parse_start_url函数）
#如果设置了回调函数（parse_start_url()），那么首先用parse_start_url()处理response对象，
#然后再交给process_results处理。返回cb_res的一个列表
if callback:
#如果是parse调用的，则会解析成Request对象
#如果是rule callback，则会解析成Item
cb_res = callback(response, **cb_kwargs) or ()
cb_res = self.process_results(response, cb_res)
for requests_or_item in iterate_spider_output(cb_res):
yield requests_or_item
#如果需要跟进，那么使用定义的Rule规则提取并返回这些Request对象
if follow and self._follow_links:
#返回每个Request对象
for request_or_item in self._requests_to_follow(response):
yield request_or_item
def _compile_rules(self):
def get_method(method):
if callable(method):
return method
elif isinstance(method, basestring):
return getattr(self, method, None)
self._rules = [copy.copy(r) for r in self.rules]
for rule in self._rules:
rule.callback = get_method(rule.callback)
rule.process_links = get_method(rule.process_links)
rule.process_request = get_method(rule.process_request)
def set_crawler(self, crawler):
super(CrawlSpider, self).set_crawler(crawler)
self._follow_links = crawler.settings.getbool('CRAWLSPIDER_FOLLOW_LINKS', True)
rules
在rules中包含一个或多个Rule对象，每个Rule对爬取网站的动作定义了某种特定操作，比如提取当前相应内容里的特定链接，是否对提取的链接跟进爬取，对提交的请求设置回调函数等。
注意：
如果多个rule匹配了相同的链接，则根据规则在本集合中被定义的顺序，第一个会被使用。
link_extractor：
是一个Link Extractor对象，用于定义需要提取的链接。
callback：
从link_extractor中每获取到链接得到Responses时，会调用参数所指定的值作为回调函数，该回调函数接收一个response作为其一个参数。
follow：
是一个布尔(boolean)值，指定了根据该规则从response提取的链接是否需要跟进。如果callback为None，follow 默认设置为True ，否则默认为False。
process_links：
指定spider中哪个的函数将会被调用，从link_extractor中获取到链接列表时将会调用该函数。该方法主要用来过滤。
process_request：
指定处理函数，根据该Rule提取到的每个Request时，该函数将会被调用，可以对Request进行处理，该函数必须返回Request或者None
LinkExtractors:
LinkExtractors 的目的很简单: 提取链接｡
每个LinkExtractor有唯一的公共方法是 extract_links()，它接收一个 Response 对象，并返回一个 scrapy.link.Link 对象。
LinkExtractors要实例化一次，并且 extract_links 方法会根据不同的 response 调用多次提取链接｡
class scrapy.linkextractors.LinkExtractor(
allow = (),
deny = (),
allow_domains = (),
deny_domains = (),
deny_extensions = None,
restrict_xpaths = (),
tags = ('a','area'),
attrs = ('href'),
canonicalize = True,
unique = True,
process_value = None
)
主要参数：
- allow：满足括号中“正则表达式”的URL会被提取，如果为空，则全部匹配。
- deny：满足括号中“正则表达式”的URL一定不提取（优先级高于allow）。
- allow_domains：会提取的链接的domains。
- deny_domains：一定不会被提取链接的domains。
- restrict_xpaths：使用xpath表达式，和allow共同作用过滤链接。
crawlspider爬虫的步骤：
首先，要创建一个项目
scarpy startporject 项目名称
进入spider文件下
scrapy genspider -t crawl 爬虫名称 域
第一步：设置settings.py
settings里面设置相关参数
1.ROBOTSTXT_OBEY = False 设置是否遵守robot协议
2.DOWNLOAD_DELAY = 3 设置下载延时
3.设置全局的Header
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
'User-Agent':' Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.12; rv:59.0) Gecko/20100101 Firefox/59.0',
}
4.激活pipelines数据处理管道
ITEM_PIPELINES = {
'xiachufang.pipelines.XiachufangPipeline': 300,
}
关于数据库的相关配置
MYSQL_HOST = '127.0.0.1'
MYSQL_PORT = 3306
MYSQL_USER = ''
MYSQL_PWD = ''
MYSQL_DB = ''
CHARSET = 'utf8'
第二步：根据要爬取的网页确定需要保存的字段
class testItem(scrapy.Item):
#图片链接
coverImage = scrapy.Field()
第三步：编写爬虫类
根据需要提取的页面的url来设置需要提取的规则
第四步：数据保存
在pipelines管道文件中编写存储数据库
运行项目：
1.scrapy crawl 爬虫文件名称
2.创建一个名为main.py的文件
import os,sys
导入execute
from scrapy.cmdline import execute
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(file)))
execute(['scrapy','crawl','爬虫文件名称'])
