简介：Scrapy是一个基于Twisted的异步处理框架，是纯Python实现的爬虫框架。
优势：架构清晰、模块之间耦合度程度低，可扩展性强，可以灵活完成各种需求。只需要定制开发几个模块就能轻松实现一个爬虫。
架构介绍：
Engine（引擎），处理整个系统的数据流处理、触发事务，是整个框架的核心。
Item（项目），定义爬取结果的数据结构，爬取的数据会被赋值成该Item的对象。
Scheduler（调度器），接受引擎发过来的请求并将其加入到队列中，在引擎再次请求的时候，将请求提供给引擎。
Downloader（下载器），下载网页内容，并将网页内容返回给蜘蛛。
Spiders（爬虫），定义爬取的逻辑和网页的解析规则，负责解析响应并生成提取结果和新的请求。
Item Pipeline（项目管道），负责处理由蜘蛛从网页中抽取的项目（数据的清洗、验证和存储）。
Downloader Middlewares（下载器中间件），位于引擎和下载器之间的钩子框架，负责处理引擎和下载器之间的请求和响应。
Spider Middlewares（爬虫中间件），位于引擎和蜘蛛之间的钩子框架，负责处理向蜘蛛输入的响应和输出的结果及新的请求。
数据流：
- 【引擎】打开网站，找到处理该网站的【爬虫】并向该【爬虫】请求第一个要爬取的URL。
- 【引擎】拿到第一个要爬取的URL，并通过【调度器】以Request的形式调度（【调度器】会将【引擎】发过来的请求加入到队列中）。
- 【引擎】向【调度器】请求下一个要爬取的URL。
- 【引擎】将下一个要爬取的URL，通过【下载器中间件】转发给【下载器】下载。
- 【下载器】下载好页面后，会生成该页面的Response，然后通过【下载器中间件】发送给【引擎】。
- 【引擎】拿到Response后，会通过【爬虫中间件】转发给【爬虫】处理。
- 【爬虫】处理完Response后，会将提取到的Item和新的Request发送给【引擎】。
- 【引擎】会将拿到的Item转发给【项目管道】，将新的Request转发给【调度器】。
- 重复执行步骤2~8，直至【调度器】中没有更多的Request，【引擎】将关闭该网站，结束爬取作业。
示例：
目标：爬取网站（Quotes to Scrape），试用命令行和MongoDB数据库两种形式保存数据。
环境需求：Scrapy框架、PyMongo库和MongoDB服务。
在命令行中创建项目框架：
scrapy startproject quotes_2022
ps：quotes_2022是自定义的项目名
在命令行中创建Spider：
cd quotes_2022
scrapy genspider quotes?quotes.toscrape.com?????
ps：quotes是自定义的爬虫名；quotes.toscrape.com?????是目标网站的域名
在PyCharm中查看项目的文件结构
?在PyCharm中查看自定义的Spider文件（quotes.py）
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = 'quotes'
allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
def parse(self, response):
pass其中包含了一个刚刚自定义的类（QuotesSpider），这个类继承自Scrapy提供的Spider类（scrapy.Spider）。Scrapy用它来从网页抓取内容，并解析抓取的结果。
在类下面包含了三个属性（name、allowed_domains、start_urls）和一个方法（parse）。
name：用来区分不同的Spider，在同一个项目里面不能重复
allowed_domains：设定允许爬取的域名，如果初始或者后续的请求链接不是这个域名下的，则请求链接会被过滤掉
start_urls：用来定义初始请求，包含Spider在启动时爬取的url列表
parse：它是Spider的一个方法，负责解析返回的响应、提取数据或者进一步生成要处理的请求。（默认情况下被调用时，start_urls里面的链接构成的请求在完成下载执行后，返回的响应会作为唯一的参数传递给parse函数。）
创建Item
在PyCharm中查看items.py文件
import scrapy
class Quotes2022Item(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
pass其中包含了一个自定义的Item（Quotes2022Item），这个Item继承自scrapy.Item类。Item是保存爬取数据的容器，使用方法和字典类似。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。
此时观察网站，确定需要获取的目标为text、author、tags。
?此时将item.py修改一下，添加上需要的字段（类名太挫了，顺手修改下）
import scrapy
class QuotesItem(scrapy.Item):
text = scrapy.Field()
author = scrapy.Field()
tags = scrapy.Field()解析response
在PyCharm中查看自定义的Spider文件
在Spider中可以看到，parse方法的参数response时start_urls里面的链接爬取后的结果。所以在parse方法中，可以直接对response变量包含的内容进行解析。
此时查看网页结构，可以发现每一页都有多个class为quote的区块，同时每个区块内都包含text、author、tags。那么就简单了，找出所有的quote，然后再提取每一个quote里面的内容。
提取的方式可以是CSS选择器或者XPath选择器（或者两者其一再配合上正则表达式）。?
使用CSS选择器的话，parse()改写如下：
def parse(self, response):
quotes = response.css('.quote')
for quote in quotes:
text = quote.css('.text::text').get()
author = quote.css('.author::text').get()
tags = quote.css('.tags .tag::text').getall()
如果想要获取的是author的主页链接，可以用：
author_url = quote.css('span a::attr(href)').get()
print(author_url)输出结果：'/author/Albert-Einstein'
使用XPath选择器的话，parse改写如下：
def parse(self, response):
quotes = response.xpath("//div[@class='quote']")
for quote in quotes:
text = quote.xpath("./span[@class='text']/text()").get()
author = quote.xpath("./span/small[@class='author']/text()").get()
tags = quote.xpath("./div/a[@class='tag']/text()").getall()如果想要获取的是author的主页链接，可以用：
author_url = quotes.xpath("./span/a/@href").get()
print(author_url)输出结果：'/author/Albert-Einstein'
ps：
get()可以用extract_first()替换，选取首个元素；
getall()可以用extract()替换，选取全部元素。
使用Item
在上上一步中，已经定义好了Item，现在就要使用了。依次用刚才解析到的结果赋值Item中的每一个字段，最后将Item返回即可。
ps：需要先导入QuoteItem函数并实例化
import scrapy
from quotes_2022.items import QuotesItem
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = 'quotes'
allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
def parse(self, response):
quotes = response.xpath("//div[@class='quote']")
for quote in quotes:
item = QuotesItem()
item['text'] = quote.xpath("./span[@class='text']/text()").get()
item['author'] = quote.xpath("./span/small[@class='author']/text()").get()
item['tags'] = quote.xpath("./div/a[@class='tag']/text()").getall()
yield item后续Request
这一步需要从当前页面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下一个请求，如此循环往复，实现整个网站的爬取。
拉网网站底部，找到【下一页】按钮。检查源代码，链接为/page/2，完整链接就是http://quotes.toscrape.com/page/2/，通过这个链接我们就可以构造下一个请求。
构造请求时需要用到scrapy.Request，并且这里需要传递两个参数：url和callback。
url：请求链接
callback：回调函数。（当指定了该回调函数的请求完成之后，获取到响应，引擎会将该响应作为参数传递给这个回调函数。回调函数进行解析或生成下一个请求。）
由于新旧页面的结果是一样的，所以可以继续用parse方法来做页面解析。
在parse方法后追加上如下代码：
next = response.css('.next a::attr(href)').get()
url = response.urljoin(next)
yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)在命令行中试运行&保存到文件
scrapy crawl quotes
ps：quotes是自定义的爬虫名
截至目前，数据都只能在控制台查看。但其实只要Scrapy提供的Feed?Exports可以轻松将抓取结果输出到本地文件中。
例如，如果想将上面的结果保存成JSON文件，可以执行以下命令：
scrapy crawl quotes -o quotes.json
#?保存到一行
scrapy crawl quotes -o quotes.jsonlines / scrapy crawl quotes -o quotes.jl
#?每一个Item输出一行JSON
?输出格式还支持很多种：
scrapy crawl quotes -o quotes.csv
scrapy crawl quotes -o quotes.xml
scrapy crawl quotes -o quotes.pickle
scrapy crawl quotes -o quotes.marshal
scrapy crawl quotes -o ftp://user:pass@ftp.example.com/path/to/quotes.csv
对于小型项目来讲，这可能就已经足够了，但是想要更复杂的输出，比如输出到数据库，那就需要通过Item?Pipeline来完成了。
使用Item?Pipeline导出到MogonDB数据库
Item?Pipeline（项目管道），当Item生成后，会被自动送到Item?Pipeline进行处理。Item?Pipeline的基本功能：
- 清理HTML数据
- 验证爬取数据，检查爬取字段
- 查重并丢弃重复内容
- 将爬取结果保存到数据库
要想使用Item?Pipeline需要定义好一个类及其下的process_item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DropItem异常）。
在PyCharm中查看pipelines.py文件
class Quotes2022Pipeline:
def process_item(self, item, spider):
return item可以看到，process_item方法有两个参数，一个是item（每次Spider生成的Item都会作为参数传递过来），另一个是spider（就是Spider实例）。
修改一下代码，实现：将item中的text字段的长度限制在50个字符以内，超长的部分用“...”代替。
from scrapy.exceptions import DropItem
class TextPipeline:
def __init__(self):
self.limit = 50
def process_item(self, item, spider):
if item['text']:
if len(item['text']) > self.limit:
item['text'] = item['text'][0:self.limit].rstrip()+'...'
return item
else:
return DropItem('Missing Text')- 导入DropItem方法
- 创建构造方法，定义好长度限制为50
- 先判断item的text属性是否存在，如果不存在，抛出DropTrem异常
- 再判断长度是否大于50，如果是，那就保留50以内的字符然后加上“...”
- 最后将item返回
定义一个新类，实现：将处理后的item存入MongoDB。
import pymongo
class MongoPipeline:
def __init__(self,mongo_uri,mongo_db):
self.mongo_uri = mongo_uri
self.mongo_db = mongo_db
@ classmethod
def from_crawler(cls,crawler):
return cls(
mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')
)
def open_spider(self,spider):
self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
self.db = self.client[self.mongo_db]
def process_item(self,item,spider):
name = item.__class__.__name__
self.db[name].insert_one(dict(item))
return item
def close_spider(self,spider):
self.client.close()__init__：定义构造函数，完成连接MongoDB时需要用到的地址链接和数据库名称两个对象的初始化。
from_crawler：通过crawler拿到全局配置（settings.py）中的各项配置信息。（需要在全局配置中定义好【MONGO_URI】和【MONGO_DB】）
open_spider：当Spider开启时，调用这个方法，完成一些初始化操作
process_item：执行数据插入操作
close_spider：当Spider关闭时，调用这个方法，关闭数据库的连接
在PyCharm中查看settings.py文件
最后还需要在全局配置文件里面补充上MongoDB的链接信息以及激活前面定义的两个Pipeline类。
ITEM_PIPELINES = {
'quotes_2022.pipelines.TextPipeline': 300,
'quotes_2022.pipelines.MongoPipeline': 400,
}
MONGO_URI = 'localhost'
MONGO_DB = 'quotes_2022'
在ITEM_PIPELINES字典中，键名就是Pipeline类的名字，键值代表的事调用优先级（数字越小越早调用）。
在命令行中正式运行
scrapy crawl quotes
等爬取结束后，在MongoDB?Compass中刷新一下，可以查看到爬取到的数据了。
目录
?在PyCharm中查看自定义的Spider文件（quotes.py）
<完>