SCRAPY入门学习（待完善）

Scrapy介绍

Scrapy 是用 Python 实现的一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架。

Scrapy 常应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

通常我们可以很简单的通过 Scrapy 框架实现一个爬虫，抓取指定网站的内容或图片。

Scrapy的运作流程

Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。

Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。
触发时段：
初始化阶段：当Scrapy启动时，引擎会初始化调度器。
请求入队：每当有新的请求生成（例如在start_requests方法或在parse方法中生成新的请求），这些请求都会被发送到调度器。
请求出队：当下载器空闲并准备处理新的请求时，调度器会将下一个请求出队并发送给下载器。
去重处理：调度器会检查新请求是否已经存在于队列中，以避免重复处理。

Downloader（下载器）：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理，

Spider（爬虫）：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器).

Item Pipeline(管道)：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方。

Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。

Spider Middlewares（Spider中间件）：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件（比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests）

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。）

制作 Scrapy 爬虫一共需要4步：

新建项目 (scrapy startproject xxx)：新建一个新的爬虫项目
明确目标 （编写items.py）：明确你想要抓取的目标
制作爬虫 （spiders/xxspider.py）：制作爬虫开始爬取网页
存储内容 （pipelines.py）：设计管道存储爬取内容

安装教程略

练习

以爬取https://www.4399.com/flash/的游戏名、日期、分类为例：
查看html结构（只爬取最新小游戏信息）

创建好爬虫项目：scrapy startproject pj1

xiao.py

import scrapy


class XiaoSpider(scrapy.Spider):
    name = "xiao"
    allowed_domains = ["4399.com"]
    start_urls = ["https://www.4399.com/flash/"]#可以添加多个url

    def parse(self, response):
    # txt=response.xpath('/html/body/div[8]/ul/li/a/b/text()').extract()
        l=response.xpath('/html/body/div[8]/ul/li')
        lst=[]
        for i in l:
            name=i.xpath('./a/b/text()').extract_first()
            catagroy=i.xpath('./em/a/text()').extract_first()
            date=i.xpath('./em/text()').extract_first()
            dic={"name":name,"catagroy":catagroy,"date":date}
            yield dic # 传给管道的item变量

pipelines.py

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter


class Pj1Pipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        print(item)#管道处理方式可以自定义，如写入文件，存入数据库等

        return item
class rPipeline: #除了初始管道，还可以自定义新管道
    def process_item(self, item, spider):
        item['love']='hyx'
        return item

设置管道优先级（先传入哪个管道处理数据，处理完再传入哪个管道）