使用scrapy踩的坑之如何使用scrapy实现递归爬取

因为对scrapy并不了解，所以在做使用scrapy爬取网站上的所有图片时，并不知道如何能够不断的循环爬取，在网上找到一篇文章：
Some Experiences Of Using Scrapy,文章中提到：

不断的抓取下一个链接如何实现，items如何保存？
这里需要解释一下parse()方法，parse可以返回Request列表，或者items列表，如果返回的是Request，则这个Request会放到下一次需要抓取的队列，如果返回items，则对应的items才能传到pipelines处理（或者直接保存，如果使用默认FEED exporter）。那么如果由parse()方法返回下一个链接，那么items怎么返回保存？ Request对象接受一个参数callback指定这个Request返回的网页内容的解析函数（实际上start_urls对应的callback默认是parse方法），所以可以指定parse返回Request，然后指定另一个parse_item方法返回items：

def parse(self, response): # doSomething return [Request(url, callback=self.parse_item)] def parse_item(self, response): # item['key'] = value return [item]

关于解析函数的返回值，除了返回列表，其实还可以使用生成器，是等价的：

def parse(self, response): # doSomething yield Request(url, callback=self.parse_item) def parse_item(self, response): yield item

但是自己在实践的过程中发现上面提到的方法好像并不可行。第一个代码片段，因为Request 的callback 为parse_item 所以并没有新的请求提交到parse方法中，那就是没有实现所谓的递归爬取了？第二个代码片段也是如此。而且个人觉得return和yield在案例中能算是等价的吗？此处存疑，因为作者觉得例子中的parse_item方法中没有出现for循环，如果使用return，就只能执行一个整个方法就返回（return）了，跟yield并不一样。

后来又找到了有一个人在segmentfault问的问题scrapy如何迭代爬去？ 第二个答案里答主给了一个爬取汽车数据的DEMO，看到他的一个方法里面有两个yield，才明白yield和return是不同的，之前被网上的一些DEMO给忽悠住了，以为yield和return差不多（都怪自己的python太菜o(╥﹏╥)o），所以先来了解一下yield：Python yield 使用浅析

弄明白了这个，下面感觉就好办了。

下面重点来了

def parse(self, response): # doSomething for item in items yield item for url in urls yield Request(url, callback=self.parse)

感觉上面才是实现递归爬取的正确道路。但是事情到这儿并没有结束，因为一开始我也不是按上面的格式来写的，而是走了个弯路(┳Д┳)

def parse_item(self, response): # doSomething for item in items yield item

def parse(self, response): # doSomething self.parse_item(response) for url in urls yield Request(url, callback=self.parse)

这里是项目的blog：使用scrapy爬取网站上的所有图片
完整的代码：https://github.com/wly2014/ImageSpider

以为这样就完了吗？♪(´ε｀)
个人想，就只是把负责item操作部分的代码提取出来形成新的方法，这样不应该代码结构更清楚吗？so easy↖(^ω^)↗？

但是，却! 不! 行! ,运行起来没有任何的结果，或者说反应，难道是我的代码写错了，还是说上面的理解全是错的？为什么？

这儿找到了一篇相似的问题的文章scrapy递归抓取网页数据 作者最后好像也没有弄明白是怎么回事(●´ω｀●)。

如果有大神知道原因或上面分析有错误之处，希望可以告知一下(๑^ں^๑)