Scrapy介绍
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。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
所谓网络爬虫，就是一个在网上到处或定向抓取数据的程序，当然，这种说法不够专业，更专业的描述就是，抓取特定网站网页的HTML数据。抓取网页的一般方法是，定义一个入口页面，然后一般一个页面会有其他页面的URL，于是从当前页面获取到这些URL加入到爬虫的抓取队列中，然后进入到新页面后再递归的进行上述的操作，其实说来就跟深度遍历或广度遍历一样。
Scrapy 使用 Twisted这个异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
整体架构
- 引擎(Scrapy Engine)，用来处理整个系统的数据流处理，触发事务。
- 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。
- 下载器(Downloader)，用于下载网页内容，并将网页内容返回给蜘蛛。
- 蜘蛛(Spiders)，蜘蛛是主要干活的，用它来制订特定域名或网页的解析规则。编写用于分析response并提取item(即获取到的item)或额外跟进的URL的类。 每个spider负责处理一个特定(或一些)网站。
- 项目管道(Item Pipeline)，负责处理有蜘蛛从网页中抽取的项目，他的主要任务是清晰、验证和存储数据。当页面被蜘蛛解析后，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钩子框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
- 蜘蛛中间件(Spider Middlewares)，介于Scrapy引擎和蜘蛛之间的钩子框架，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 Middlewares)，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。
爬取流程
上图绿线是数据流向，首先从初始URL开始，Scheduler会将其交给Downloader进行下载，下载之后会交给Spider进行分析，Spider分析出来的结果有两种：一种是需要进一步抓取的链接，例如之前分析的“下一页”的链接，这些东西会被传回Scheduler；另一种是需要保存的数据，它们则被送到Item Pipeline那里，那是对数据进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方。另外，在数据流动的通道里还可以安装各种中间件，进行必要的处理。
数据流
Scrapy中的数据流由执行引擎控制，其过程如下:
- 引擎打开一个网站(open a domain)，找到处理该网站的Spider并向该spider请求第一个要爬取的URL(s)。
- 引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL并在调度器(Scheduler)以Request调度。
- 引擎向调度器请求下一个要爬取的URL。
- 调度器返回下一个要爬取的URL给引擎，引擎将URL通过下载中间件(请求(request)方向)转发给下载器(Downloader)。
- 一旦页面下载完毕，下载器生成一个该页面的Response，并将其通过下载中间件(返回(response)方向)发送给引擎。
- 引擎从下载器中接收到Response并通过Spider中间件(输入方向)发送给Spider处理。
- Spider处理Response并返回爬取到的Item及(跟进的)新的Request给引擎。
- 引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline，将(Spider返回的)Request给调度器。
- (从第二步)重复直到调度器中没有更多地request，引擎关闭该网站。
Scrapy项目基本流程
默认的Scrapy项目结构
使用全局命令startproject创建项目，在project_name文件夹下创建一个名为project_name的Scrapy项目。
scrapy startproject myproject
虽然可以被修改，但所有的Scrapy项目默认有类似于下边的文件结构:
scrapy.cfg
myproject/
__init__.py
items.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
spider1.py
spider2.py
...
scrapy.cfg 存放的目录被认为是 项目的根目录 。该文件中包含python模块名的字段定义了项目的设置。
定义要抓取的数据
Item 是保存爬取到的数据的容器；其使用方法和python字典类似， 并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。
类似在ORM中做的一样，您可以通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为 scrapy.Field 的类属性来定义一个Item。
首先根据需要从dmoz.org（DMOZ网站是一个著名的开放式分类目录（Open DirectoryProject），由来自世界各地的志愿者共同维护与建设的最大的全球目录社区）获取到的数据对item进行建模。 我们需要从dmoz中获取名字，url，以及网站的描述。 对此，在item中定义相应的字段。编辑items.py 文件:
import scrapy
class DmozItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
link = scrapy.Field()
desc = scrapy.Field()
使用项目命令genspider创建Spider
scrapy genspider [-t template] <name> <domain>
在当前项目中创建spider。
这仅仅是创建spider的一种快捷方法。该方法可以使用提前定义好的模板来生成spider。您也可以自己创建spider的源码文件。
$ scrapy genspider -l
Available templates:
basic
crawl
csvfeed
xmlfeed
$ scrapy genspider -d basic
import scrapy
class $classname(scrapy.Spider):
name = "$name"
allowed_domains = ["$domain"]
start_urls = (
'http://www.$domain/',
)
def parse(self, response):
pass
$ scrapy genspider -t basic example example.com
Created spider 'example' using template 'basic' in module:
mybot.spiders.example
编写提取item数据的Spider
Spider是用户编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。
其包含了一个用于下载的初始URL，如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容， 提取生成 item 的方法。
为了创建一个Spider，您必须继承 scrapy.Spider 类，且定义以下三个属性:
- name: 用于区别Spider。 该名字必须是唯一的，您不可以为不同的Spider设定相同的名字。
- start_urls: 包含了Spider在启动时进行爬取的url列表。 因此，第一个被获取到的页面将是其中之一。 后续的URL则从初始的URL获取到的数据中提取。
- parse() 是spider的一个方法。 被调用时，每个初始URL完成下载后生成的 Response 对象将会作为唯一的参数传递给该函数。 该方法负责解析返回的数据(response data)，提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL的 Request 对象。
import scrapy
class DmozSpider(scrapy.spider.Spider):
name = "dmoz" #唯一标识，启动spider时即指定该名称
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
filename = response.url.split("/")[-2]
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(response.body)
进行爬取
执行项目命令crawl，启动Spider：
scrapy crawl dmoz
在这个过程中：
Scrapy为Spider的 start_urls 属性中的每个URL创建了 scrapy.Request 对象，并将 parse 方法作为回调函数(callback)赋值给了Request。
Request对象经过调度，执行生成 scrapy.http.Response 对象并送回给spider parse() 方法。
通过选择器提取数据
Selectors选择器简介：
Scrapy提取数据有自己的一套机制。它们被称作选择器(seletors)，因为他们通过特定的 XPath 或者 CSS 表达式来“选择” HTML文件中的某个部分。
XPath 是一门用来在XML文件中选择节点的语言，也可以用在HTML上。 CSS 是一门将HTML文档样式化的语言。选择器由它定义，并与特定的HTML元素的样式相关连。
XPath表达式的例子和含义：
- /html/head/title: 选择HTML文档中 <head> 标签内的 <title> 元素
- /html/head/title/text(): 选择上面提到的 <title> 元素的文字
- //td: 选择所有的 <td> 元素
- //div[@class="mine"]: 选择所有具有 class="mine" 属性的 div 元素
提取数据：
观察HTML源码并确定合适的XPath表达式。
在查看了网页的源码后，您会发现网站的信息是被包含在 第二个 <ul> 元素中。
我们可以通过这段代码选择该页面中网站列表里所有 <li> 元素:
response.xpath('//ul/li')
Item 对象是自定义的python字典。 您可以使用标准的字典语法来获取到其每个字段的值。
一般来说，Spider将会将爬取到的数据以 Item 对象返回。所以为了将爬取的数据返回，我们最终的代码将是:
import scrapy
from tutorial.items import DmozItem
class DmozSpider(scrapy.Spider):
name = "dmoz"
allowed_domains = ["dmoz.org"]
start_urls = [
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
"http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
]
def parse(self, response):
for sel in response.xpath('//ul/li'):
item = DmozItem()
item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract()
item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract()
item['desc'] = sel.xpath('text()').extract()
yield item
现在对dmoz.org进行爬取将会产生 DmozItem 对象。
保存数据
最简单存储爬取的数据的方式是使用 Feed exports:
scrapy crawl dmoz -o items.json
该命令将采用 JSON 格式对爬取的数据进行序列化，生成 items.json 文件。
如果需要对爬取到的item做更多更为复杂的操作，您可以编写 Item Pipeline 。类似于我们在创建项目时对Item做的，用于您编写自己的 tutorial/pipelines.py 也被创建。不过如果您仅仅想要保存item，您不需要实现任何的pipeline。
补充提示：Windows平台安装Scrapy的特别要求
Windows specific installation notes
Windows平台下，安装Scrapy之前首先要进行以下操作：
- 安装OpenSSL
在Win32 OpenSSL page中下载安装Visual C++ 2008 redistributables和对应的OpenSSL安装包，并把其可执行文件目录“*openssl-win32in”加入到环境变量Path中- 安装Scrapy依赖的二进制包
pywin32
Twisted
zope.interface
lxml
pyOpenSSL
小结
第一篇关于Scrapy的文章主要依据Scrapy 0.24的中文文档，了解、熟悉Scrapy的使用和基本概念，在后面的相关文章中，将进一步加入自己的思考和自行编写的程序，期待能在这个过程中提高自己，也希望能对看到这些文章的读者有用。
参考资料
Scrapy架构概览
初窥Scrapy
Scrapy入门教程
如何入门 Python 爬虫
转载请注明作者Jason Ding及其出处
Github博客主页(http://jasonding1354.github.io/)
CSDN博客(http://blog.csdn.net/jasonding1354)
简书主页(http://www.jianshu.com/users/2bd9b48f6ea8/latest_articles)