参考书籍：《Python 3网络爬虫开发实战》
Scrapy框架 初步学习
Scrapy 是一个基于 Twisted 的异步处理框架，是纯 Python 实现的爬虫框架，其架构清晰，可扩展性极强，可以灵活完成各种需求。我们只需要定制开发几个模块就可以轻松实现一个爬虫。
介绍
架构
数据流
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也会重新下载。）
通过多个组件的相互协作、不同组件完成工作的不同部分、组件对异步处理的支持。Scrapy最大限度地利用了网络带宽，大大提高了数据爬取和处理的效率。
项目结构
scrapy startproject mySpider # 创建一个名为mySpider的项目
Scrapy 框架pyspider不同，它是通过命令行（！）来创建项目的，代码编写还是需要 IDE。
这些文件分别是:
scrapy.cfg: 项目的配置文件。其内定义了项目的配置文件路径、部署相关信息等内容。
mySpider/: 项目的Python模块，将会从这里引用代码。
mySpider/items.py: 项目的目标文件。
mySpider/pipelines.py: 项目的管道文件，定义 Item Pipeline 的实现。
mySpider/settings.py: 项目的设置文件。
mySpider/spiders/: 存储爬虫代码目录。其内包含 个个 Spide 的实现，每个 Spider 都有一个文件。
Scrapy 爬取流程
创建项目
前面已经提到了基本步骤。
创建Spider
Spider 是向己定义的类，Scrapy 用它来从网页里抓取内容，并解析抓取的结果。不过这个类必须继承 Scrapy 提供的 Spider scrapy.Spider，还要定义 Spider 的名称和起始请求，以及怎样处理爬取的结果的方法。
当然，一般常用命令行方法自动创建：
parse()方法中response参数即返回的响应。
创建Item
Item 是保存爬取数据的容器，它的使用方法和字典类似。不过，相比字典， Item 多了额外的保护机制，可以避免拼写错误或者定义字段错误。
创建 Item需要继承 scrapy.Item 类，并且定义类型为 scrapy.Field 字段。（观察目标网站，我们可以获取到的内容，变量关联上述字段）
打开 mySpider 目录下的 items.py，定义 Item ，此时将 items.py 修改如下：
解析Response
前面我们看到， 在parse ()方法中，我们可以直接对链接爬取得到的response 变量（参数）所包含的内容进行解析，比如浏览请求结果的网页源代码，或者进一步分析源代码内容，或者找出结果中的链接而得到下一个请求。
一般来说，网页中既有我们想要的结果，又有下一页的链接，这两部分内容我们都要进行处理。可通过CSS选择器、正则表达式或XPath提取我们想要的内容。
使用Item
上文定义了 Item ，接下来就要使用它了。 Item 可以理解为字典，不过在声明的时候需要实例化，然后依次用刚才解析的结果赋值 Item 的每一个字段， 后将 Item 返回即可。
图示：在Spider中使用Item，以及yiled生成器的使用
如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
Python yield 使用浅析
后续Request
从当前页面中找到信息来生成下一个请求，然后在下一个请求的页面里找到信息再构造再下以个请求。这样往复迭代，从而实现整站的爬取。
构造请求时需要用到 scrapy.Request 这里我们传递两个参数——url 和callback ，这两个参数的说明如下：
(一个追加Spider中爬取方法后的例子，这样爬虫能进入一个循环，直到最后一页。注意这个例子是针对每一页内容格式相同的情况！)
运行
# 进入目录，命令行输入命令
scrapy crawl quotes # quotes为例子中爬虫的名字，注意不是项目名
# 然后就可以看到 Scrapy 运行结果了，其中还包含Scrapy版本号、settings.py配置、整个抓取过程的信息统计等信息
保存到文件
# Scrapy 提供的 Feed Exports 可以轻松将抓取结果输出
scrapy crawl quotes -o quotes.json # 保存成 JSON 文件
scrapy crawl quotes -o quotes.jsonlines #(jsonlines=jl)每一个 Item 输出一行 JSON
# 输出格式还支持很多种，例如 csv xml pickle marsha 等，还支持 ftp（需正确配置），s3 等远程输出
# 另外还可以通过自定义 ItemExporter 来实现其他的输出
通过 Scrapy 提供的 Feed Export，我们可以轻松地输出抓取结果到文件。对于一些小型项目来说，这应该足够了。不过如果想要更复杂的输出，如输出到数据库等，我们可以使用 Item Pileline 完成。
使用Item Pipeline
Item Pipeline 为项目管道。当Item 生成后，它会自动被送到 Item Pipeline 进行处理。我们常用 ItemPipeline 来做如下操作：
- 清理 HTML 数据
- 验证爬取数据，检查爬取字段
- 查重井丢弃重复内容
- 将爬取结果保存到数据库
要实现 Item Pipeline 很简单，只需要定义一个类并实现 process item()方法即可。启用 Item Pipeline 后， Item Pipeline 会自动调用这个方法。 process item ()方法必须返回包含数据的字典或 Item 对象，或者抛出 Dropltem 异常。
process_item ()方法有两个参数，一个参数是 item ，每次 Spider 生成的Item 都会作为参数传递过来。另一个参数是 spider ，就是 Spider 实例。
例子：
在 pipelines.py中，我们可以定义多个类，实现流水线中的不同工作。
前面提到，实现 Item Pipeline ，必须要定义 process item()方法。而除了它，还有其他方法供选择。比如open spider, 当Spider 开启时，这个方法被调用；close spider，当Spider关闭时，这个方法会调用等等方法。最主要的 process item()方法则执行了数据插入操作。
定义好Item Pipeline中的类后，我们需要在 settings.py 中使用它们。
