前几周学习了简单的Python爬虫，准备分两个部分进行总结；第一部分：使用scrapy框架进行简单的爬虫。

首先，讲一下啥叫scrapy？

百度百科：Scrapy，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。

一.安装：(安装必要的包和软件)

1.win系统安装pywin32

2.执行pip install scrapy

二.scrapy的执行流程

1、创建一个Scrapy项目
2、引擎从调度器取出一个URL用于抓取
3、引擎把URL封装成一个Requests请求然后传给下载器把相应结果下载下来并封装成应答包
4、解析应答包
5、定义解析规则（Item）
6、根据定义规则解析内容后交给实体管道等待处理
7、解析出URL交给调度器继续等待被抓取

三.实战！

1.进到你想创建项目的目录下使用下命令
scrapy startproject glory#glory是项目名称
查看项目下目录
scrapy.cfg: 项目的配置文件
tutorial/: 该项目的python模块。之后您将在此加入代码。
tutorial/items.py: 项目中的item文件.
tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件.
tutorial/settings.py: 项目的设置文件.

tutorial/spiders/: 放置spider代码的目录.

2.定义item

作用：Item 是保存爬取到的数据的容器；其使用方法和python字典类似， 并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误。

3.提取item

Selectors选择器

Scrapy使用了一种基于 XPath 和 CSS 表达式机制: 

Scrapy Selectors示例：

re(): 根据传入的正则表达式对数据进行提取，返回unicode字符串list列表。

4.保存爬取数据

scrapy crawl dmoz -o items.json

该命令将采用 JSON 格式对爬取的数据进行序列化，生成 items.json 文件。

5.过程

通过创建一个 scrapy.Item 类， 并且定义类型为 scrapy.Field 的类属性来定义一个Item。
首先根据需要从groads.org获取到的数据对item进行建模。 我们需要从groads中获取有效连接，无效连接。 对此，在item中定义相应的字段。编辑 groad目录中的 items.py 文件:
Scrapy为Spider的 start_urls 属性中的每个URL创建了 scrapy.Request 对象，并将 parse 方法作为回调函数(callback)赋值给了Request。
Request对象经过调度，执行生成 scrapy.http.Response 对象并送回给spider parse() 方法。
Spider将爬取到的数据以 Item 对象返回。根据定义的item解析方法，就能把最终爬去数据返回。
最后保存数据。
定义筛选内容
在项目目录下直接编写items脚本

import scrapy
    class GroadItem(scrapy.Item):
    # 定义项目的字段
        valid_link = scrapy.Field()#定义筛选有效连接对象模板
        invalid_link = scrapy.Field()#定义筛选无效连接对象模板

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import re
from groad.items import GroadItem


class DmozSpider(scrapy.Spider):
    name = "groads"#项目名称
    allowed_domains = ["sohu.com"]#爬虫作用范围，主要作用于首页之后的页面
    start_urls = ["http://www.sohu.com"]#开始url


    def parse(self, response):
        for sel in re.findall(r'href="(.*?)"', response.xpath("/*").extract_first()):#对响应结果做正则筛选
            item = GroadItem()#获取item解析方法


            if re.findall(r"(\.jpg)|(\.jpeg)|(\.gif)|(\.ico)|(\.png)|(\.js)|(\.css)$", sel.strip()):  # 资源连接筛选出来
                print 6, sel.strip()
                item['invalid_link']=sel.strip()#将爬取数据返回到items解析模板内
                yield item#将数据更新到item对象并做输出


            elif sel.strip().startswith("//"):
                item['valid_link'] = "".join(["http:",sel.strip()])#将爬取数据返回到items解析模板内=
                yield item#将数据更新到item对象并做输出