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有一句安慰的话是比上不足，比下有余；但这句话其实安慰不了人，只要常常存着跟别人比较的心 就永远不会快乐

不用一味怨叹自己没朋友，有些人是你运气好，才没跟他们成为朋友

目标：

1. 掌握 scrapy的安装
2. 应用 创建scrapy的项目
3. 应用 创建scrapy爬虫
4. 应用 运行scrapy爬虫
5. 应用 scrapy定位以及提取数据或属性的方法
6. 掌握 response响应对象的常用属性

一、安装scrapy

pip install scrapy

二、scrapy项目开发流程

1. 创建项目：

        scrapy startproject mySpider

2. 生成一个爬虫

        scrapy genspider itcast itcast.cn

3. 提取数据

        根据网站结构在spider中实现数据采集相关内容

4. 保存数据

        使用pipeline进行数据后续处理和保存

三、创建项目

通过命令将scrapy项目的文件生成出来，后续步骤都是在项目文件中进行相关操作，下面以抓取传智师资库来学习scrapy的入门使用：传智教育课程培训教研团队

创建scrapy项目的命令：

        scrapy startproject 项目名字

例：

        scrapy startproject myspider

win系统终端使用命令tree/F myspider来查看文件

 四、创建爬虫

通过命令创建出爬虫文件，爬虫文件为主要的代码作业文件，通常一个网站的爬取动作都会在爬虫文件中进行编写

终端命令：

        在项目路径下执行：

                scrapy genspider 爬虫的名字 允许爬取的域名

爬虫的名字：作为爬虫运行时的参数

允许爬取的域名：为对于爬虫设置的爬取范围，设置之后用于过滤要爬取的url，如果爬取的url与允许的域不通则被过滤掉

例：

        cd myspider

        scrapy genspider itcast itcast.cn

生成的目录和文件结果：

简单使用：

在终端输入命令：scrapy crawl itcast即可运行

之后可以发现，有了itcast.html

五、完善爬虫

在上一步生成出来的爬虫文件中编写指定网站的数据采集操作，实现数据提取

5.1 完善爬虫要修改的内容

修改内容步骤：

1. 修改起始url

2. 检查域名

3. 在parse方法中实现爬取逻辑

步骤1、2、3的解释如下图：

 源代码：

import scrapy


class ItcastSpider(scrapy.Spider):
    name = 'itcast'
    # 2.检查域名
    allowed_domains = ['itcast.cn']
    # 1.修改起始url
    start_urls = ['http://www.itcast.cn/channel/teacher.shtml#ajavaee']

    # 3.parse中实现爬取逻辑
    def parse(self, response):
        # # 定义对于网站的相关操作
        # with open('itcast.html', 'wb')as f:
        #     f.write(response.body)
        # 获取教师节点
        node_list = response.xpath('//div[@class="li_txt"]')
        # 遍历教师节点列表
        for node in node_list:
            temp = {}
            # xpath方法返回的是选择器对象列表,extract（）用于从选择器对象中提取数据，.extract_first()就是取列表中的第一个，若没有则为None；[0].extract()结果与.extract_first()一样，但如果列表没有数据就会报错
            temp['name'] = node.xpath('./h3/text()').extract_first()
            temp['level'] = node.xpath('./h4/text()')[0].extract()
            temp['text'] = node.xpath('./p/text()')[0].extract()
            # 每次循环yield都会返回temp，但并不会像return一样，执行完就退出函数
            yield temp

终端中输入命令：scrapy crawl itcast   来运行代码

部分结果示例：

 注意：

• scrapy.spider爬虫类中必须有名为parse的解析
• 如果网站结构层次比较复杂，也可以自定义其他解析函数
• 在解析函数中提取的url地址如果要发送请求，则必须属于allowed_domains范围内（也就是说域名必须要在allowed_domains里面，否则会被拦截），但是start_urls中的url地址不受这个限制
• 启动爬虫的时候注意启动的位置，要在项目路径下启动
• parse()函数中使用yield返回数据，解析函数中的yield能够传递的对象只能是：Baseitem，Request，dict，None

5.2 定位元素以及提取数据、属性值的方法

解析并获取scrapy爬虫中的数据，利用xpath规则字符串进行定位和提取

1. response.xpath方法的返回结果是一个类似list的类型，其中包含的是selector对象，操作和列表一样，但是有一些额外的方法
2. 额外方法extract()：返回一个包含有字符串的列表
3. 额外方法extract_first()：返回列表中的第一个字符串，列表为空没有None

5.3 response响应对象的常用属性

• response.url：当前响应的url地址
• response.request.url: 当前响应对应的请求的url地址
• response.headers: 响应头
• response.requests.headers: 当前响应的请求头
• response.body: 响应体,也就是HTML代码,byte类型
• response.status: 响应状态码

六、保存数据

利用管道pipeline来处理、保存数据

6.1 在pipelines.py文件中定义对数据的操作

1. 定义一个管道类
2. 重写管道类的process_item方法
3. process_item方法处理完item之后必须返回给引擎

6.2 在settings.py配置启用管道

配置项中键为使用的管道类, 管道类使用.进行分割, 第一个为项目目录,  第二个为文件, 第三个为定义的管道类

配置项中值(例:上图中的300)为管道的使用顺序, 设置的数值越小越优先执行, 该值一般设置为1000以内

6.3 将数据保存在文件

将pipelines.py中的代码改为：

from itemadapter import ItemAdapter
import json


class MyspiderPipeline:

    def __init__(self):
        self.file = open('itcast.json', 'w')
    # 爬虫文件中提取数据的方法每yield一次item,就会运行一次
    # 该方法为固定名称函数

    def process_item(self, item, spider):
        # print(item)
        # 将字典数据序列化
        json_data = json.dumps(item, ensure_ascii=False) + ',\n'
        # 将数据写入文件
        self.file.write(json_data)
        # 默认使用完管道后需要将数据返回给引擎
        return item

    def __del__(self):
        self.file.close(

七、运行scrapy

命令：在项目目录下执行scrapy crawl 爬虫名字

例：scrapy crawl itcast