第一步1：一目了然（了解）

文章目录

Scrapy at a glance（一目了然）
Walk-through of an example spider（一个小例子）
What just happened?（刚刚发生了什么？）
What else?（还有什么？）
What’s next?（接下来是什么？）

Scrapy at a glance（一目了然）

Scrapy是一个用于对web站点进行抓取和提取结构化数据的应用框架，可用于数据挖掘、信息处理或历史档案等多种有用的应用。
尽管Scrapy最初是为web抓取（web scraping）而设计的，但它也可以使用api（如亚马逊Web服务（Amazon Associates web Services））或作为通用web爬虫来提取数据。

Walk-through of an example spider（一个小例子）

为了向您展示Scrapy带来了什么，我们将使用最简单的运行爬虫的方法向您介绍Scrapy Spider的示例。

下面是一个爬虫的代码，它从http://quotes.toscrape.com网站上抓取著名的引言，并自动爬取下一页内容：

import scrapyclass QuotesSpider(scrapy.Spider):name = 'quotes'start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/tag/humor/',]def parse(self, response):for quote in response.css('div.quote'):yield {'text': quote.css('span.text::text').get(),'author': quote.xpath('span/small/text()').get(),}next_page = response.css('li.next a::attr("href")').get()if next_page is not None:yield response.follow(next_page, self.parse)

将其放入文本文件中，将其命名为qutes_spider.py，然后使用runSpider命令运行爬虫：

scrapy runspider quotes_spider.py -o quotes.json

完成此操作后，您将在quotes.json文件中获得JSON格式的引言列表，其中包含文本和作者，如下所示(为提高可读性，此处重新格式化)：

[{"author": "Jane Austen","text": "\u201cThe person, be it gentleman or lady, who has not pleasure in a good novel, must be intolerably stupid.\u201d"
},
{"author": "Groucho Marx","text": "\u201cOutside of a dog, a book is man's best friend. Inside of a dog it's too dark to read.\u201d"
},
{"author": "Steve Martin","text": "\u201cA day without sunshine is like, you know, night.\u201d"
},
...]

What just happened?（刚刚发生了什么？）

当您运行scrapy runSpider quotes_spider.py命令时，Scrapy会在其中查找Spider定义，并通过其爬虫引擎运行它。

爬虫首先请求start_urls属性中定义的URL(在本例中，仅请求humor类别中的引言的URL)，然后调用默认的回调方法parse，将Response对象作为参数传递。在回调函数parse中，我们使用CSS选择器遍历引用元素（quote elements），生成包含提取的引言的文本和作者的Python字典，查找指向下一页的链接，并使用与回调函数相同的parse方法调度（解析）另一个请求。

在这里，您会注意到Scrapy的主要优势之一：请求是异步调度和处理的（scheduled and processed asynchronously）。这意味着Scrapy无需等待请求完成和处理，它可以同时发送另一个请求或执行其他操作。这也意味着即使某些请求失败或在处理过程中发生错误，其他请求也可以继续执行。

虽然这使您能够进行非常快速的爬取（以容错的方式同时发送多个并发请求），但是Scrapy还允许您可以通过一些设置（a few settings）来控制爬取的礼貌。您可以执行以下操作，例如设置每个请求之间的下载延迟，限制每个域或每个IP的并发请求数量，甚至使用尝试自动找出这些请求的自动限制扩展（ using an auto-throttling extension ）。

注意：
这是使用提要导出（feed exports）来生成JSON文件，您可以轻松更改导出格式（例如XML或CSV）或存储后端（例如FTP或Amazon S3）。您还可以编写项目管道（item pipeline）以将项目存储在数据库中。

What else?（还有什么？）

您已经了解了如何使用Scrapy从网站提取和存储项目，但这仅仅是表面上的。 Scrrapy提供了许多功能强大的功能，可让您轻松高效地进行抓取，例如：

内置支持使用扩展的CSS选择器和XPath表达式从HTML/XML源中选择和提取（ selecting and extracting）数据，以及使用正则表达式提取的助手方法。
一个交互式的Shell控制台（interactive shell console）（支持IPython），用于尝试CSS和XPath表达式以获取（爬取）数据，在编写或调试Spider（爬虫）时非常有用。
内置支持以多种格式（JSON、CSV、XML）生成feed导出（ generating feed exports）并将其存储在多个后端（FTP、S3、本地文件系统）
强大的编码支持和自动检测功能，用于处理外来的，非标准的和损坏的编码声明。
强大的可扩展性支持（Strong extensibility support），使您可以使用信号（signals）和定义明确的API（中间件，扩展（extensions）和管道（ pipelines））插入自己的功能。
广泛的内置扩展和中间件，用于处理：
- Cookie（cookies）和会话（session）处理
- HTTP特性，如压缩、身份验证、缓存
- 用户代理伪装
- robots.txt（网站爬虫许可内容）
- 爬虫爬取深度限制
- 等等
一个Telnet控制台（Telnet Console），用于连接到运行在Scrapy进程中的Python控制台，以便对爬虫程序进行内省和调试
再加上其他一些优点，如可重用的爬虫，从站点地图（Sitemaps）和XML/CSV源抓取站点，一个自动下载图片（ automatically downloading images）（或任何其他媒体）的媒体管道，一个缓存DNS解析器，等等！

What’s next?（接下来是什么？）

接下来的步骤是安装Scrapy（install Scrapy），按照教程学习（ follow through the tutorial）如何创建一个完整的Scrapy项目并加入社区（join the community）。谢谢您的关注！