Scrapy是Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化数据的应用程序框架。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试；

Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等；

1.Scrapy五大基本构成

• Scrapy框架主要由五大组件组成，分别是调度器(Scheduler)、下载器(Downloader)、爬虫（Spider）和实体管道(Item Pipeline)、Scrapy引擎(Scrapy Engine)；
• 调度器：可以假设成一个URL的优先队列，由它来决定下一个要抓取的网址是什么，同时去除重复的网址；
• 下载器：是所有组件中负担最大的，用于高速地下载网络上的资源；
• 爬虫：是用户最关心的部份，用户定制自己的爬虫，用于从特定的网页中提取自己需要的信息，也可以从中提取出链接，让Scrapy继续抓取下一个页面；
• 实体管道：用于处理爬虫提取的实体，要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息；
• Scrapy引擎：是整个框架的核心，用来控制调试器、下载器、爬虫，实际上引擎相当于计算机的CPU，控制着整个流程；

2.使用scrapy框架爬取网页数据

• 第一步：首先要使用scrapy框架需要先安装它，可以使用pip安装scrapy框架，注意如果在Windows系统下直接使用pip命令行安装可能会报错，这时需要手动安装几个依赖库如wheel、lxml、Twisted、pywin32等，报错信息会提示你缺少哪个库。
• 这里提一下Twisted插件的安装，它的下载地址为：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted， 进入后找到twisted，选择下载对应的版本，其中cp表示python版本，下载完成后进入终端，输入pip install Twisted-19.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl，这里注意你下载的是哪个版本就输入哪个版本的文件名，安装完成后再输入pip install scrapy就能成功安装scrapy框架了；
• 第二步：创建爬虫项目，创建储存 scrapy 文件夹scrapy_python，然后在命令行工具中cd进入这个项目路径，用 scrapy startproject 名称命令新建项目；

• 这样我们就成功的创建了一个scrapy项目，我们在PyCharm中看看

• 第三步：可以在刚刚创建的项目的spiders文件夹中创建一个蜘蛛文件，用于爬取网页数据的，我们试着爬取一下csdn网站，那么新建蜘蛛的命令行是：scrapy genspider csdn www.csdn.net，其中csdn是你创建的蜘蛛的文件名，而www.csdn.net表示爬取的目标网址的域名，你想爬取哪个网站就使用哪个网站的域名。
• 第四步：如果要启动我们创建的蜘蛛文件，我们可以使用命令行：scrapy crawl csdn，这里的csdn是蜘蛛文件中name的对应值；

• 第五步：想要测试爬去数据是否成功，我们可以在项目的模板中创建一个测试文件，如：start_spider.py，然后通过debug来进行项目调试，可以输出我们想要爬取的网页数据；

from scrapy.cmdline import execute
execute(["scrapy", "crawl", "csdn",])

• 第六步：爬取数据时需要遵循爬虫协议，它用来限定爬虫程序可以爬取的内容范围，位于scrapy 项目的 settings.py文件中默认 ROBOTSTXT_OBEY = True，即遵守此协议，当我们想要爬取的内容不符合该协议但仍要爬取时，可以设置 ROBOTSTXT_OBEY = False，表示不遵守此协议；
• 第七步：这样我们就可以开始使用Xpath选择器或者CSS选择器来解析想要爬取的页面数据了；

3.Xpath选择器的介绍

• XPath的全称是XML Path Language，即XML路径语言，它是一种在结构化文档中定位信息的语言，XPath使用路径表达式来选取XML文档中的节点或节点集。节点是通过沿着路径 (path) 或者步 (steps) 来选取的；
• 谓语用来查找某个特定的节点或者包含某个指定的值的节点，谓语嵌在方括号中，比如//body//a[1]表示选取属于body 子元素的第一个 a 元素，//a[@href]表示选取所有拥有名为 href 的属性的 a 元素等；
• 除了索引、属性外，Xpath还可以使用便捷的函数来增强定位的准确性，如contains(s1,s2)表示如果s1中包含s2则返回true，反之返回false、text()表示获取节点中的文本内容、starts-with()表示从起始位置匹配字符串；

使用XPath

我们来通过XPath选择器爬取网站中我们想要爬取的信息，如下图我们来爬去今日推荐中的标题

import scrapy
class CsdnSpider(scrapy.Spider):
 name = 'csdn'
 allowed_domains = ['www.csdn.net']
 start_urls = ['http://www.csdn.net/']
 def parse(self, response):
 # 选择所有class="company_name"的h3元素下的a元素的文本 
 result = response.xpath('//h3[@class="company_name"]/a/text()').extract()
 # 将得到的文本列表循环 
 for i in result:
 print(i)

我们来看一下输出打印，看看是不是我们想要的结果

参考：https://www.9xkd.com/user/plan-view.html?id=2020510935