scrapy框架
安装
Linux：
pip3 install scrapy
Windows：
a. pip3 install wheel
b. 下载twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
下载并安装twisted的wheel文件，CP对应Python版本：
c. 进入下载目录，执行 pip3 install Twisted‑17.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl
d. pip3 install pywin32
e. pip3 install scrapy
安装完成后，在终端输入scrapy，如果有反应则代表安装成功。
如果没有反应，重新安装scrapy：
它会给你一个提示：
你需要将提示中的路径加入环境变量即可。
三.基础使用
1.创建项目：scrapy startproject 项目名称
项目结构：
project_name/
scrapy.cfg：
project_name/
__init__.py
items.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
scrapy.cfg 项目的主配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
items.py 设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
pipelines 数据持久化处理
settings.py 配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
spiders 爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫解析规则
2.创建爬虫应用程序：
cd project_name（进入项目目录）
scrapy genspider 应用名称 爬取网页的起始url （例如：scrapy genspider qiubai www.qiushibaike.com）
3.编写爬虫文件:在步骤2执行完毕后，会在项目的spiders中生成一个应用名的py爬虫文件，文件源码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
name = 'qiubai' #应用名称
#允许爬取的域名（如果遇到非该域名的url则爬取不到数据）
allowed_domains = ['https://www.qiushibaike.com/']
#起始爬取的url
start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/']
#访问起始URL并获取结果后的回调函数，该函数的response参数就是向起始的url发送请求后，获取的响应对象.该函数返回值必须为可迭代对象或者NUll
def parse(self, response):
print(response.text) #获取字符串类型的响应内容
print(response.body)#获取字节类型的相应内容
4.设置修改settings.py配置文件相关配置:
修改内容及其结果如下：
19行：USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36' #伪装请求载体身份
22行：ROBOTSTXT_OBEY = False #可以忽略或者不遵守robots协议
5.执行爬虫程序：scrapy crawl 应用名称
四.小试牛刀：将糗百首页中段子的内容和标题进行爬取
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
name = 'qiubai'
allowed_domains = ['https://www.qiushibaike.com/']
start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/']
def parse(self, response):
#xpath为response中的方法，可以将xpath表达式直接作用于该函数中
odiv = response.xpath('//div[@id="content-left"]/div')
content_list = [] #用于存储解析到的数据
for div in odiv:
#xpath函数返回的为列表，列表中存放的数据为Selector类型的数据。我们解析到的内容被封装在了Selector对象中，需要调用extract()函数将解析的内容从Selecor中取出。
author = div.xpath('.//div[@class="author clearfix"]/a/h2/text()')[0].extract()
content=div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()')[0].extract()
#将解析到的内容封装到字典中
dic={
'作者':author,
'内容':content
}
#将数据存储到content_list这个列表中
content_list.append(dic)
return content_list
执行爬虫程序：
