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本文将从以下几个方面讲解Scrapy爬虫的基本操作
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。
Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。
Scrapy 使用 Twisted这个异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。整体架构如下图所示：
从上图中可以看到，Scrapy已经帮我们处理好了Downloader以及Scheduler。作为轻量级用户，我们完全不用关心爬虫是如何调度及下载的，只需要关注爬虫的爬去规则（Spiders）以及如何存储（Item Pipeline）。
网上有许多关于Scrapy安装的博客，大家自行搜索，我是采用pip的安装方式
pip install scrapy
如果使用pip安装时遇到 KeyError: u’\u6e29’ 的问题，可以参考我的博客
python2.7 pip install 报错KeyError: u’\u6e29’解决方案
这次要爬去1905电影网的所有中国电影，共14499部电影
下图为目录页，每个目录页有30个电影，共有486个目录页
下图为需要保存的电影页面，我们将其保存到本地，以后再解析
我们观察到目录页url是有规律的，
第一页 http://www.1905.com/mdb/film/list/country-China/o0d0p0.html
第二页 http://www.1905.com/mdb/film/list/country-China/o0d0p1.html
最后页 http://www.1905.com/mdb/film/list/country-China/o0d0p484.html
因此我们每次替换上面url中黑体的部分即可。
整个爬虫的逻辑为
1. 构建所有目录页url
2. 爬取目录页，并分析出当前目录页中的电影页url
3. 爬取电影页，并保存
在开始爬取之前，必须创建一个新的Scrapy项目。 利用cmd进入打算存储代码的目录中，然后输入命令scrapy startproject movie1905构建爬虫项目，其中 movie1905 项目名，可自定义。
该命令将会创建包含下列内容的movie1905目录：
movie1905/
scrapy.cfg
movie1905/
__init__.py
items.py
pipelines.py
settings.py
spiders/
__init__.py
...其中settings.py是项目的配置文件,spiders目录是放置爬虫的目录，pipelines.py是用于存数据的文件，items.py是爬虫爬取数据的容器
item 是保存爬取到的数据的容器，我们根据自己的需要定义Item
import scrapy
class Movie1905Item(scrapy.Item):
url = scrapy.Field() # url
html = scrapy.Field() # 爬取下来的网页内容
filename = scrapy.Field() # 网页存储在本地的文件名这个爬虫需要在spiders目录里新建一个.py文件
class Movie(scrapy.Spider):
name = "chineseMovie"
allowed_domains = ["1905.com"]其中name 是用于在命令行调用爬虫时作为爬虫区分的标识，简单说就是爬虫的名字，该名字必须唯一！
allowed_domains 是爬虫允许爬去的域名，如果不在该域名中则不爬取。
应该来说还应有一个start_urls 作为Spider在启动时进行爬取的url列表，但考虑到我们需要爬取的url有一定的规则，因此用一个中间件代替，如下所示：
def start_requests(self):
basic_url = "http://www.1905.com/mdb/film/list/country-China/o0d0p%s.html"
start,end = 0,485
for i in range(start,end):
url = basic_url.replace("%s",str(i))
yield scrapy.http.Request(url,self.parse)分析网页时对于目录页与电影页需要区别对待。
首先对于目录页我们需要分析出当前目录页中的电影页url，并将该url交给scrapy去进行接下来的处理
def parse(self, response):
sel = Selector(response)
urls = sel.xpath(‘//ul[@class="inqList pt18"]/li/a/@href‘).extract()
for url in urls:
url = "http://www.1905.com" + url
yield scrapy.http.Request(url,self.parse_movie)注意到，提取url标签时我们采用xpath进行标签定位，关于xpath的介绍可以看这里
这里还有一种更简单的xpath定位方法，我们使用chrome浏览器，右键审查元素找到我们想要的标签，在该标签上邮件copy，选择copy xpath，根据该结果进行适当调整即可，如下图所示：
根据前面所说，我们暂时不分析电影页中的内容，仅仅是将其存入本地
def parse_movie(self, response):
item = Movie1905Item()
item[‘url‘] = response.url
item[‘html‘] = response.body
item[‘filename‘] = "movie_" + hashlib.sha1(response.url).hexdigest() + ".txt"
print response.url
return item爬虫处理完数据后，返回一个item，scrapy看到返回结果是个item就会根据配置文件将其交给相应的pipeline的process_item方法进行数据的保存工作，这里没有什么太多可说的，大家根据自己的定义写就可以了
class Movie1905Pipeline(object):
db = "movie" # 数据库名
filePath = "E://crawlerFile//movie//" # 爬去下来的文件保存目录地址
def __init__(self):
self.SQLconn = SqlConnector(db=self.db) # 我自己封装的数据库类
def process_item(self, item, spider):
self.save_in_File(item)
self.save_in_DB(item)
return item
# 存入文件
def save_in_File(self,item):
file_object = open(self.filePath + item[‘filename‘],‘w‘)
file_object.write(item[‘html‘])
file_object.close()
# 存入数据库
def save_in_DB(self,item):
query = "insert into movie(url,filename) values(%s,%s)"
query = self.SQLconn.generateQuery(query,[item[‘url‘],item["filename"]])
self.SQLconn.insert(query)我们可以利用配置文件对我们的爬虫进行深层定制，现在这个spider只需要增加两个配置
DOWNLOAD_HANDLERS = {‘s3‘: None,}
ITEM_PIPELINES=[‘movie1905.pipelines.Movie1905Pipeline‘]第一行我暂时也不知道是做什么用的，但没有这行爬虫不会运行
第二行是定义爬虫的Pipeline
在cmd内进入同scrapy.cfg同一级目录中，运行
scrapy crawl chineseMovie运行结果如下图所示
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原文地址：http://blog.csdn.net/wds2006sdo/article/details/51210896
