scrapy 爬虫基础

　　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的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

　　安装Scrapy的过程比较复杂而且容易出错，贴出一个参考链接：windows下scrapy安装步骤。

　　安装完成后，在自定义目录下输入

scrapy startproject Project_Name //创建新爬虫项目
scrapy genspider -t crawl Crawl_Name Url_addr//创建爬虫，模板，爬虫名和待爬网址

　　Scrapy内置的爬虫模板可使用：scrapy genspider -l 来查询，查询结果如下：包括basic crawl csvfeed xmlfeed四种类型。

　　使用以上命令后，便会在目录中自动生成爬虫项目，包含的内容如下图：

　　分别代表的意义为：

　　　　scrapy.cfg：项目的配置文件
　　　　jd_crawling/：项目的Python模块，将会从这里引用代码
　　　　jd_crawling/items.py：项目的items文件
　　　　jd_crawling/pipelines.py：项目的pipelines文件 （pipeline意为管道，即将数据传递过来进行储存或处理）
　　　　jd_crawling/settings.py：项目的设置文件
　　　　jd_crawling/spiders/：存储爬虫的目录

　　进入目录中，在item中定义待爬的关键字（target），目的是封装进Item中，做为整个项目的一个对象进行引用和处理

class JdCrawlingItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    goods_name = scrapy.Field()#定义商品名称
    goods_link = scrapy.Field()#定义商品链接

　　items创建完成后进入spider创建爬虫规则：先爬，再取。可以看到在子佛那个创建的项目中已经为我们自动创建了一些内容：

class JdUrlSpider(CrawlSpider):
    name = 'jd_url'                         #爬虫的识别名称,必须唯一
    allowed_domains = ['jd.com']            # 允许执行的url范围
    start_urls = ['http://www.jd.com/']     # 爬取的URL列表

　　创建匹配规则：

    def parse_item(self, response): #解析的方法，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象作为唯一参数，负责解析并匹配抓取的数据(解析为item)
        item = JdCrawlingItem() #此处便引用了之前定义的item
        item['goods_name'] = response.xpath("//a[@class='pic']/@title").extract()
        item['goods_link'] = response.xpath("//a[@class='pic']/@href").extract()
        print(item['goods_name'])

　　xpath的使用方法详见：关于scrapy网络爬虫的xpath书写经验总结

　　最后执行：scrapy crawl jd_url  则可以开始我们的爬虫了。

　　这是最基本的爬虫，之后还会涉及到：1通过pipeline 写进数据库（pymsql）2突破反爬虫限制3爬虫数据分析和处理等内容。会在接下来的内容中完善