Scrapy架构图Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。Downloader（下载器）：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理，Spider（爬虫）：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器)，Item Pipeline(管道)：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方.Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。Spider Middlewares（Spider中间件）：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件（比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests）创建项目和爬虫：创建项目：`scrapy startproject 项目名字创建爬虫：进入到项目所在的路径，执行命令：scrapy genspider 爬虫名字 爬虫域名。注意：爬虫名字和项目名字不能一致。项目目录结构items.py:用来存放爬虫爬取下来数据的模型middlewares.py：用来存放各种中间件的文件。pipelines.py:用来将items的模型存储到本地磁盘中。settings.py：爬虫的一些配置信息（如请求头，多久发送一次请求，ip代理池等）scrapy.cfg：项目的配置文件。spiders包：以后所有的爬虫，都是存放到这里。快速入门response是一个scrapy.http.response.html.HtmlResonse对象，可以执行xpath和css语法来提取数据。提取出来的数据是一个Selector或SelectorList对象。获取其中字符串应该执行getall或get方法。getall方法：获取Selector中的所有文本，返回一个列表。get方法：获取的是Selector中的第一个文本，返回一个str类型。如果数据解析回来，要传给pipeline处理，可以使用yield来返回。或者收集所有的item,最后统一使用return返回。item：建议在items.py中定义好模型，以后就不用使用字典的方式。`pipeline:这个是专门用来保存数据的，其中有三个方法会经常使用：open_spider(self, spider)：当爬虫被打开的时候执行process_item(self, item, spider):当爬虫有item传过来的时候会被调用。closs_spider(self, spider): 当爬虫关闭的时候会被调用要激活pipeline，应该在settings.py中，设置ITEM_PIPELINES。保存json数据的时候可以使用JsonItemExporter和JsonLinesItemExporterJson

ItemExporter：每次把数据添加到内存中，最后统一写入到磁盘中。好处是存储的数据是一个满足json规则的数据。坏处是如果数据量比较大，那么比较耗内存。

from scrapy.exporters import JsonItemExporter

class QsbkPipeline(object):

def __init__(self):

self.fp = open('duanzi.json', 'wb')

self.exporter = JsonItemExporter(self.fp, ensure_ascii=False,

encoding='utf-8')

self.exporter.start_exporting()

def open_spider(self, spider):

pass

def process_item(self, item, spider):

self.exporter.export_item(item)

return item

def close_spider(self, spider):

self.exporter.finish_exporting()

self.fp.close()

JsonLinesItemExporter：每次调用exorter_item的时候就把item存储到磁盘中。坏处是每一个字典是一行，整个文件不是一个满足json格式的文件。好处是每次处理数据的时候就直接存储到磁盘中，不会耗内存，数据也比较安全。

from scrapy.exporters import JsonLinesItemExporter

class QsbkPipeline(object):

def __init__(self):

self.fp = open('duanzi.json', 'wb')

self.exporter = JsonLinesItemExporter(self.fp, ensure_ascii=False,

encoding='utf-8')

def open_spider(self, spider):

pass

def process_item(self, item, spider):

self.exporter.export_item(item)

return item

def close_spider(self, spider):

self.fp.close()

CrawlSpider

在创建爬虫的命令修改为scrapy genspider -t crawl 爬虫名字 爬虫域名

需要使用LinkExtractor和Rule，这两个东西决定爬虫的具体走向。

allow设置规则的方法，要能够限制在我们想要的url上，不要跟其他的url产生相同的正则表达式即可。什么情况下使用follow:如果在爬取页面的 时候，需要将满足当前条件的url再进行跟进，那么就设置为True,否则设置为False.什么情况下指定callback：如果这个url对应的页面，只是为了获取更多的url， 并不需要里面的数据，那么可以不指定callback；如果想要获取url对应页面的数据，那么就需要指定一个callback。Scrapy Shell可以方便我们做一些数据提取的测试代码如果想要执行scrapy命令，毫无疑问是要先进入到scrapy所在的环境中如果想要读取某个项目的配置信息，那么应该先进入到这个项目中，再执行scrapy shell命令模拟登陆人人网想要发送post请求，推荐使用scrapy.FormRequest方法，可以方便的指定表单数据。如果想在爬虫一开始的时候就发送post请求，那么应该重写start_requests方法，在这个方法中发送post请求