Scrapy是一个用于爬取网站数据并提取结构化信息的Python框架
一、Scrapy介绍
1.引擎（Engine）
-- Scrapy的引擎是控制数据流和触发事件的核心。它管理着Spider发送的请求和接收的响应，以及处理Spider生成的Item。引擎是Scrapy运行的驱动力。
2.调度器（Scheduler）
-- 调度器负责接收引擎发送的请求，并根据一定的策略（如优先级、深度等）将它们入队。当引擎需要新的请求时，调度器会从队列中取出请求并返回给引擎。它确保了请求的有序处理。
3.下载器（Downloader）
-- 下载器负责根据Scrapy引擎发送的请求下载网页内容。它使用HTTP协议与网站服务器进行通信，并将下载的网页内容作为响应返回给Scrapy引擎。下载器是Scrapy获取网页数据的核心组件。
4.Spiders
-- Spiders是Scrapy中用于定义爬取逻辑和解析网页内容的组件。它们根据定义的规则生成初始请求，并处理下载器返回的响应，从中提取出需要的数据（Item）或生成新的请求（Request）进行进一步的爬取
5.Item Pipelines
-- Item Pipelines负责处理Spider提取出的Item。它们可以执行各种任务，如清洗数据、验证数据的完整性、存储数据到数据库或文件中。通过定义多个Pipeline，可以灵活地处理数据，满足不同的需求。
6.下载器中间件（Downloader Middlewares）
-- 下载器中间件位于Scrapy引擎和下载器之间，用于处理请求和响应。它们可以修改请求（如添加请求头、设置代理等）或响应（如压缩处理、重定向处理等），从而控制Scrapy如何与网站交互。中间件是Scrapy扩展功能的重要机制。
7.Spider中间件（Spider Middlewares）
-- Spider中间件位于Scrapy引擎和Spiders之间，用于处理Spider的输入（即响应）和输出（即Item和新的请求）。它们可以修改或丢弃响应，处理异常，甚至修改或丢弃Spider生成的Item和Request。Spider中间件提供了在Spider执行过程中插入自定义功能的能力。
各组件之间的数据流向如图所示：
- 从初始URL开始，Scheduler会将其交给Downloader进行下载
- 下载之后会交给Spider进行分析
- Spider分析出来的结果有两种
- 一种是需要进一步抓取的链接，如 "下一页"的链接，它们会被传回Scheduler；
- 另一种是需要保存的数据，它们被送到Item Pipeline里，进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）
二.安装scrapy
python
pip install scrapy安装后，只要在命令终端输入 scrapy，提示类似以下结果，代表已经安装成功
三、Scrapy应用示例
1、新建项目
在开始爬取之前，必须创建一个新的Scrapy项目。进入自定义的项目目录中，运行下列命令：
bash
scrapy startproject Spider其中： mySpider 为项目名称，可以看到将会创建一个 mySpider 文件夹，目录结构大致如下：
python
mySpider/
scrapy.cfg
mySpider/
__init__.py
items.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
...- scrapy.cfg: 项目的配置文件。
- mySpider/: 项目的Python模块，将会从这里引用代码。
- mySpider/items.py: 项目的目标文件。
- mySpider/pipelines.py: 项目的管道文件。
- mySpider/settings.py: 项目的设置文件。
- mySpider/spiders/: 存储爬虫代码目录。
2、创建爬虫
在当前目录下输入命令，将在mySpider/spiders目录下创建一个名为bd_test的爬虫，并指定爬取域的范围：
bash
scrapy genspider bd_test "baidu.com"注意：
第一个参数是爬虫名字不是项目名字；
第二个参数是网站域名，是允许爬虫采集的域名。比如：baidu.com 不限制域名 可能爬到 zhihu.com 。后期可以更改，但要先有生成的目录和文件结果：
执行命令（执行的是spiders中name）
bash
scrapy crawl baidu
也可以脚本运行
bash
from scrapy import cmdline
cmdline.execute("scrapy crawl qb".split())3、编写spiders
class中的
name：也是就是爬虫名一定是唯一的
allowed_domains：域名
start_urls：链接（列表可写入多条，按顺序）一般一个
parse()： 被调用时，每个初始 URL 完成下载后生成的 Response 对象将会作为唯一的参数传递给该函数。该方法负责解析返回的数据，提取数据（生成 item）以及生成需要进一步处理的 URL 的 Request 对象。
4、创建item
创建完 Spider 文件之后，接着定义一个容器来保存要爬取的数据，我们对items.py文件进行更改或者创建一个新的文件来定义 item 都行。
创建 Item 需要继承 scrapy.Item 类，并且定义类型为 scrapy.Field 的字段。例如我们要爬取慕课网站课程的信息，包括课程名称，课程 URL，课程图片 URL，课程描述，学习人数。
bash
import scrapy
class MyreptileItem(scrapy.Item):
# 在这里可以定义你需要的字段，如：
name = scrapy.Field()
title = scrapy.Field()
url = scrapy.Field()
image_url = scrapy.Field()
introduction = scrapy.Field()
student = scrapy.Field()当spiders调用时，导入即可
5、pipelines.py
在Scrapy中，Pipelines 是用来处理爬取到的数据（Item）的组件。它们可以执行一些清理、验证和持久化（比如存储到数据库或文件）的操作。列入存入redis：
6、中间件middlewares
具体参考文章：https://www.jianshu.com/p/2c524bfc11d1
参考文献：同上