都很有规律不是吗？而在Scrapy里面，就可以设定我们想要的规律，Scrapy就可以对这些符合规律的网址及页面信息进行处理。先来看看成果吧，这一部分中，我们想要的结果就是输出排行榜里面的电影名称：
而且我们其实可以做的更好。
Pycharm用这个文件夹创建Project，douban/db处创建一个方便IDE运行的文件run.py
输入
from scrapy.cmdline import execute
execute(['scrapy', 'crawl', 'douban'])
打开douban/db/items.py，如该文件的名字，这个是我们从豆瓣这个“仓库”里取出来的“货”，我们想要的是什么“货”呢？电影名字。
classDbItem( scrapy.Item ) :
name = scrapy.Field ()
douban/db/db/spiders下创建spider.py，这个文件用来爬取网页，处理网址，我们需要告诉他我们想去的“仓库”该怎么走，该怎么爬。
“货物”信息的获取
下面轮到parse_item这个人来干活了，他需要从上述指定地点找到我们要的“货物”的信息，“货物”位于何处可以通过Xpath来查找。网页上点右键查看源代码，被给包住了，Xpath的功能就是通过这些标签来找到特定信息。
浏览器F12打开调试控制台，
指到该信息处，右侧就会显示出对应的代码
点右键有个好东西，
这个就可以拿来用啦。不幸的是，Scrapy经常不能识别出来，所以我们还需要会一点Xpath的语法（查一查10分钟搞定），参考Copy的自己修改一下。这里推荐Chrome的Xpath Helper这个插件，可以查看自己写的Xpath正不正确。
def parse_item(self,response):
name=response.xpath('//*[@class="title"][1]')
print(name)
好了，测试一下，运行run.py出现以下问题，403 forbidden，网站怀疑我们是机器人操作，
于是在setting.py里面伪装我们是浏览器的正常操作，
增加一个
总结
Scrapy可用来爬特定规则的网址，并进行处理；allow、follow等参数告诉程序如何“顺蔓摸瓜”；Xpath可方便的找出网页中的信息，本文举到的例子仅仅是提取电影名，我们其实如文章一开始的图片可以做的更丰富一些，对分数、演员、导演等加入一些判断，选择我们需要的电影。
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