爬虫利器初体验（1）
目录
前言
scrapy 数据流
scrapy 组件
爬取豆瓣电影 Top250
后记
送书后话
前言
为什么要学 scrapy 呢？看下图中的招聘要求，就清楚了。很多招聘要求都有 scrapy，主要是因为 scrapy 确实很强。那到底强在哪里呢？请在文中找答案。
scrapy 数据流
首先我们先来学习一下 scrapy 的工作流程。
1、爬虫引擎获得初始请求开始抓取。
2、爬虫引擎开始请求调度程序，并准备对下一次的请求进行抓取。
3、爬虫调度器返回下一个请求给爬虫引擎。
4、引擎请求发送到下载器，通过下载中间件下载网络数据。
5、一旦下载器完成页面下载，将下载结果返回给爬虫引擎。
6、引擎将下载器的响应通过中间件返回给爬虫进行处理。
7、爬虫处理响应，并通过中间件返回处理后的items，以及新的请求给引擎。
8、引擎发送处理后的 items 到项目管道，然后把处理结果返回给调度器，调度器计划处理下一个请求抓取。
9、重复该过程（继续步骤1），直到爬取完所有的 url 请求。
scrapy 组件
爬虫引擎
爬虫引擎负责控制各个组件之间的数据流，当某些操作触发事件后都是通过 engine来处理。
调度器
调度接收来 engine 的请求并将请求放入队列中，并通过事件返回给 engine。
下载器
通过engine请求下载网络数据并将结果响应给engine。
Spider
Spider 发出请求，并处理 engine 返回给它下载器响应数据，以 items 和规则内的数据请求(urls)返回给 engine。
item pipeline
负责处理 engine 返回 spider 解析后的数据，并且将数据持久化，例如将数据存入数据库或者文件。
download middleware
下载中间件是engine和下载器交互组件，以钩子(插件)的形式存在，可以代替接收请求、处理数据的下载以及将结果响应给engine。
spider middleware
spider中间件是engine和spider之间的交互组件，以钩子(插件)的形式存在，可以代替处理response以及返回给engine items及新的请求集。
爬取豆瓣电影 Top250
安装
pip install scrapy
初始化爬虫
scrapy startproject doubanTop250（项目名称）
目录架构如下，其中 douban_spider.py 为手动创建。
启动爬虫
scrapy crawl douban（后面会解释，这个 dougban 是从哪里来的，此处先留一个小坑）
spider
以下代码为 douban_spider.py ，里面都有相应的注释，以方便理解
class RecruitSpider(scrapy.spiders.Spider):
# 此处为上面留下的小坑，即是设置爬虫名称
name = "douban"
# 设置允许爬取的域名
allowed_domains = ["douban.com"]
# 设置起始 url
start_urls = ["https://movie.douban.com/top250"]
# 每当网页数据 download 下来，就会发送到这里进行解析
# 然后返回一个新的链接，加入 request 队列
def parse(self, response):
item = Doubantop250Item()
selector = Selector(response)
Movies = selector.xpath('//div[@class="info"]')
for eachMovie in Movies:
title = eachMovie.xpath('div[@class="hd"]/a/span/text()').extract() # 多个span标签
fullTitle = "".join(title)
movieInfo = eachMovie.xpath('div[@class="bd"]/p/text()').extract()
star = eachMovie.xpath('div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span/text()').extract()[0]
quote = eachMovie.xpath('div[@class="bd"]/p[@class="quote"]/span/text()').extract()
# quote 可能为空，这里进行判断一下
if quote:
quote = quote[0]
else:
quote = ''
item['title'] = fullTitle
item['movieInfo'] = ';'.join(movieInfo)
item['star'] = star
item['quote'] = quote
yield item
nextLink = selector.xpath('//span[@class="next"]/link/@href').extract()
# 第10页是最后一页，没有下一页的链接
if nextLink:
nextLink = nextLink[0]
yield Request(urljoin(response.url, nextLink), callback=self.parse)
pipelines
每当 spider 分析完 HTML 之后，变会返回 item，传递给 item pipelines。上面代码中：
yield item
便是返回的数据。
一般 pipelines 常用于：
检查是否有某些字段
将数据存进数据库
数据查重
由于只是初步尝试一下 scrapy 爬虫，所以这里我没有进行修改
class Doubantop250Pipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
return item
items
定义我们需要获取的字段
class Doubantop250Item(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
title = scrapy.Field() # 电影名字
movieInfo = scrapy.Field() # 电影的描述信息，包括导演、主演、电影类型等等
star = scrapy.Field() # 电影评分
quote = scrapy.Field() # 脍炙人口的一句话
pass
setting
settings.py 定义我们爬虫的各种配置，由于这里是初步了解 scrapy 故相应的介绍会在后面。
启动爬虫
scrapy crawl douban
后记
关于豆瓣电影的小爬虫就下完了，后面会深入解析一下 scrapy 的高级用法。
送书后话
由于其中一位中奖者没有及时领取相应的奖品，即视该中奖者放弃相应的奖品。经过查看后台转发、留言、阅读、赞赏的数据，我决定将这个名额给【薯条】这位读者。
最后，新建了一个 python 类公众号大佬推文群，第二天会邀请一些 python 类的公众号主进群，想进去的可以扫一下码。
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