上一节我们介绍了Scrapy 框架的基本架构、数据流过程和项目架构，对Scrapy有了初步的认识。接下来我们用 Scrapy 实现一个简单的项目，完成一遍 Scrapy 抓取流程。通过这个过程，我们可以对Scrapy的基本用法和原理有大体了解。
本节要完成的目标如下。
这里我们以 Scrapy 推荐的官方练习项目为例进行实战演练，抓取的目标站点为 https://quotes.toscrape.com/，页面如图所示。
这个站点包含了一系列名人名言、作者和标签，我们需要使用Scrapy将其中的内容爬取并保存下来。
在开始之前,我们需要安装好Scrapy框架、MongoDB和PyMongo库，具体的安装参考流程如下：
安装好这三部分之后，我们就可以正常使用 Scrapy 命令了，同时也可以使用PyMongo连接MongoDB数据库并写入数据了。
首先我们需要创建一个Scrapy项目，可以直接用命令生成，项目名称可以叫作 scrapytutorial，创建命令如下：
scrapy startproject scrapytutorial
运行完毕后，当前文件夹下会生成一个名为scrapytutorial的文件夹：
使用Pycharm打开文件，文件夹结构如下所示：
Spider是自己定义的类，Scrapy 用它来从网页里抓取内容，并解析抓取的结果。不过这个类必须继承 Scrapy 提供的 Spider 类 scrapy.Spider，还要定义 Spider 的名称和起始 Request，以及怎样处理爬取后的结果的方法。
也可以使用命令行创建一个 Spider。比如要生成 Quotes 这个 Spider，可以执行如下命令：
cd scrapytutorial
scrapy genspider quotes quotes.toscrape.com
进人刚才创建的scrapytutorial 文件夹，然后执行genspider 命令。第一个参数是 Spider的名称，第二个参数是网站域名。执行完毕后，spiders 文件夹中多了一个 quotes.py，它就是刚刚创建的Spider，我们再把start_urls中的http协议改成https，最终代码如下所示：
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = 'quotes'
allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
start_urls = ['https://quotes.toscrape.com/']
def parse(self, response):
pass
这个QuotesSpider 就是刚才命令行自动创建的 Spider，它继承了 scrapy 的Spider类,QuotesSpitder有3个属性，分别为name、allowed_domains 和 start_urls，还有一个方法parse。
name是每个项目唯一的名字，用来区分不同的Spider。allowed_domains是允许爬取的域名，如果初始或后续的请求链接不是这个域名下的，则请求链接会被过滤掉。start_urls包含了 Spider 在启动时爬取的URL列表，初始请求是由它来定义的。parse是 Spider的一个方法。在默认情况下，start_urls里面的链接构成的请求完成下载后，parse 方法就会被调用，返回的响应就会作为唯一的参数传递给 parse方法。该方法负责解析返回的响应、提取数据或者进一步生成要处理的请求。Item是保存爬取数据的容器，定义了爬取结果的数据结构。它的使用方法和字典类似。不过相比字典，Item多了额外的保护机制，可以避免拼写错误或者定义字段错误。
创建Item 需要继承scrapy的Item类，并且定义类型为Field的字段，这个字段就是我们要爬取的字段。
那我们需要爬哪些字段呢？观察目标网站，我们可以获取到的内容有下面几项。
这样的话，每条爬取数据就包含这3个字段，那么我们就可以定义对应的tem，此时将items.py修改如下:
import scrapy
class QuoteItem(scrapy.Item):
text = scrapy.Field()
author = scrapy.Field()
tags = scrapy.Field()
这里我们声明了QuoteItem，继承了Item类，然后使用 Field定义了3个字段，接下来爬取时我们会使用到这个Item。
前面我们看到，parse 方法的参数 response 是 start_urls 里面的链接爬取后的结果，即页面请求后得到的 Response，Scrapy 将其转化为了一个数据对象，里面包含了页面请求后得到的Response Status、Body 等内容。所以在parse方法中，我们可以直接对response 变量包含的内容进行解析，比如浏览请求结果的网页源代码，进一步分析源代码内容，或者找出结果中的链接而得到下一个请求。
我们可以看到网页中既有我们想要的结果，又有下一页的链接，这两部分内容我们都要进行处理。
首先看看网页结构，如图所示。每一页都有多个class为 quote的区块，每个区块内都包含text、author、tags。那么我们先找出所有的quote，然后提取每个quote 中的内容。
我们可以使用CSS选择器或XPath选择器进行提取，这个过程我们可以直接借助response的css或 xpath 方法实现，这都是 Scrapy给我们封装好的方法，直接调用即可。
在这里我们使用CSS选择器进行选择，可以将parse方法的内容进行如下改写：
def parse(self, response):
quotes=response.css('.quote')
for quote in quotes:
text=quote.css('.text::text').extract_first()
author=quote.css('.author::text').extract_first()
tags=quote.css('.tags .tags::text').extract()
这里首先利用CSS 选择器选取所有的quote 并将其赋值为quotes变量，然后利用for 循环遍历每个quote，解析每个quote的内容。
对text来说，观察到它的class为text，所以可以用.text选择器来选取，这个结果实际上是整个带有标签的节点，要获取它的正文内容，可以加 ::text。这时的结果是长度为1的列表，所以还需要用extract_first方法来获取第一个元素。而对于tags来说，由于我们要获取所有的标签，所以用extract 方法获取整个列表即可。
上文我们已经定义了QuoteItem，接下来就要使用它了。
我们可以把 ltem理解为一个字典，和字典还不太相同，其本质是一个类，所以在使用的时候需要实例化。实例化之后，我们依次用刚才解析的结果赋值 Item的每一个字段，最后将Item 返回。
QuotesSpider的改写如下：
import scrapy
from scrapytutorial.items import QuoteItem
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = 'quotes'
allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
start_urls = ['https://quotes.toscrape.com/']
def parse(self, response):
quotes = response.css('.quote')
for quote in quotes:
item = QuoteItem()
item['text'] = quote.css('.text::text').extract_first()
item['author'] = quote.css('.author::text').extract_first()
item['tags'] = quote.css('.tags .tags::text').extract()
yield item
如此一来，首页的所有内容就被解析出来并被赋值成了一个个QuoteItem了，每个Quoteltem就代表一条名言，包含名言的内容、作者和标签。
上面的操作实现了从首页抓取内容，如果运行它，我们其实已经可以从首页提取到所有quote信息并将其转化为一个个QuoteItem 对象了。
但是，这样还不够，下一页的内容该如何抓取呢？这就需要我们从当前页面中找到信息来生成下一个Request，利用同样的方式进行请求并解析就好了。那再下一页呢？也是一样的原理，我们可以在下一个页面里找到信息再构造再下一个Request。这样循环往复迭代，从而实现整站的爬取。
我们将刚才的页面拉到最底部，如图所示。
这里我们发现有一个Next按钮，查看一下源代码，可以看到它的链接是/page/2/，实际上全链接就是 https://quotes.toscrape.com/page/2，通过这个链接我们就可以构造下一个Request了。
构造Request时需要用到scrapy的Request 类。这里我们传递两个参数，分别是url和 callback，这两个参数的说明如下。
url：目标页面的链接。callback：回调方法，当指定了该回调方法的Request完成下载之后，获取Response，Engine会将该Response 作为参数传递给这个回调方法。回调方法进行Response的解析生成一个或多个Item 或 Request，比如上文的parse方法就是回调方法。由于刚才所定义的parse 方法就是用来提取名言text、author、tags的方法，而下一页的结构和刚才已经解析的页面结构是一样的，所以我们可以再次使用parse方法来做页面解析。
接下来我们要做的就是利用选择器得到下一页链接并生成请求，在parse方法后追加如下的代码：
next = response.css('.pager .next a::attr(href)').extract_first()
url = response.urljoin(next)
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse())
第一行代码首先通过CSS选择器获取下一个页面的链接，即要获取超链接a中的href 属性，这里用到了::attr(href)进行提取，其中 attr 代表提取节点的属性，href 则为要提取的属性名，然后再下一步调用extract_first方法获取内容。
第二行代码调用了urljoin方法，urljoin方法可以将相对URL构造成一个绝对URL。例如，获取到的下一页地址是/page/2/，urljoin方法处理后得到的结果就是 https://quotes.toscrape.com/page/2/。
第三行代码通过url和callback变量构造了一个新的Request,回调方法callback依然使用parse方法。这个 Request 执行完成后，其对应的Response 会重新经过parse方法处理，得到第二页的解析结果，然后以此类推，生成第二页的下一页，也就是第三页的请求。这样爬虫就进入了一个循环，直到最后一页。
通过几行代码，我们就轻松实现了一个抓取循环，将每个页面的结果抓取下来了。
现在，改写后的整个Spider类如下所示：
import scrapy
from scrapytutorial.items import QuoteItem
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = 'quotes'
allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
start_urls = ['https://quotes.toscrape.com/']
def parse(self, response):
quotes = response.css('.quote')
for quote in quotes:
item = QuoteItem()
item['text'] = quote.css('.text::text').extract_first()
item['author'] = quote.css('.author::text').extract_first()
item['tags'] = quote.css('.tags .tags::text').extract()
yield item
next = response.css('.pager .next a::attr(href)').extract_first()
url = response.urljoin(next)
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse())
可以看到整个站点的抓取逻辑就轻松完成了，不需要再去编写怎样发送Request，不需要去关心异常处理，因为这些工作Scrapy都帮我们完成了，我们只需要关注Spider本身的抓取和提取逻辑即可。
接下来就是运行项目了，点击终端，输入命令：
scrapy crawl quotes
就可以看到Scrapy的运行结果了：
这里只是部分运行结果，省略了一些中间的抓取结果。
首先，Scrapy 输出了当前的版本号以及正在启动的项目名称。然后输出了当前 settings.py 中一些重写后的配置。接着输出了当前所应用的Middlewares和Item Pipelines。 Middlewares和 Item Pipelines都沿用了Scrapy的默认配置，我们可以在 settings.py中配置它们的开启和关闭，后文会对它们的用法进行讲解。
接下来就是输出各个页面的抓取结果了，可以看到爬虫一边解析，一边翻页，直到将所有内容抓取完毕，然后终止。
最后，Scrapy输出了整个抓取过程的统计信息，如请求的字节数、请求次数、响应次数、完成原因等。
整个Scapy程序成功运行。我们通过非常简单的代码就完成了一个站点内容的爬取，所有的名言都被我们抓取下来了。
运行完Scrapy后，我们只在控制台上看到了输出结果。如果想保存结果该怎么办呢？
要完成这个任务其实不需要任何额外的代码，Scrapy 提供的Feed Exports 可以轻松将抓取结果出。例如，如果我们想将上面的结果保存成JSON文件，那么可以执行如下命令：
scrapy crawl quotes -o quotes.json
命令运行后，项目内多了一个quotesjson 文件，文件包含了刚才抓取的所有内容，内容是JSON格式。
另外我们还可以让每一个Item 输出一行JSON，输出后缀为j1，为jsonline的缩写，命令如下所示：
scrapy crawl quotes -o quotes.jl
或
scrapy crawl quotes -o quotes.jsonlines
Feed Exports支持从输出格式还有很多，例如csv、xml、pickle、marshal等，同时它支持ftp、s3等远程输出，另外还可以通过自定义ItemExporter 来实现其他的输出。
例如，下面命令对应的输出分别为csv、xml、pickle、marshal格式以及ftp远程输出：
scrapy crawl quotes -o quotes.csv
scrapy crawl quotes -o quotes.xml
scrapy crawl quotes -o quotes.pickle
scrapy crawl quotes -o quotes.marshal
scrapy crawl quotes -o ftp://user:pass@ftp.example.com/path/to/quotes.csv
其中，ftp 输出需要正确配置用户名、密码、地址、输出路径，否则会报错。
通过Scrapy 提供的Feed Exports，我们可以轻松地将抓取结果到输出到文件中。对于一些小型项目来说，这应该足够了。
如果想要更复杂的输出，如输出到数据库等，我们可以使用Item Pileline来完成。
如果想进行更复杂的操作，如将结果保存到 MongoDB数据库中或者筛选某些有用的Item，那么我们可以定义Item Pipeline 来实现。
ltem Pipeline 为项目管道。当 Item生成后，它会自动被送到 Item Pipeline 处进行处理，我们可以用Item Pipeline来做如下操作：
要实现 Item Pipeline 很简单，只需要定义一个类并实现process_item方法即可。启用Item Pipeline后，Item Pipeline 会自动调用这个方法。process_item方法必须返回包含数据的字典或Item对象，或者抛出 DropItem异常。
process_item 方法有两个参数。一个参数是item，每次 Spider 生成的Item都会作为参数传递过来。另一个参数是spider，就是 Spider 的实例。
接下来，我们实现一个 Item Pipeline，筛掉 text 长度大于 50的Item，并将结果保存到 MongoDB。修改项目里的 pipelines.py 文件，之前用命令行自动生成的文件内容可以删掉，增加一个TextPipeline 类，内容如下所示：
from scrapy.exceptions import DropItem
class Textpipeline(object):
def _init_(self):
self.limit = 50
def process_item(self, item, spider):
if item['text']:
if len(item['text']) > self.limit:
item['text'] = item['text'][0:self.limit].rstrip() + '...'
return item
else:
return DropItem('Missing Text')
这段代码在构造方法里定义了限制长度为50，实现了process_item方法，其参数是 item 和 spider。首先该方法判断item的text属性是否存在，如果不存在，则抛出DropItem异常。如果存在，再判断长度是否大于50，如果大于，那就截断然后拼接省略号，再将item返回。
接下来，我们将处理后的item 存入 MongoDB，定义另外一个 Pipeline。同样在 pipelines.py 中，我们实现另一个类MongoPipeline，内容如下所示：
import pymongo
class MongoDBPipeline(object):
def _init_(self, connection_string, database):
self.connection_string = connection_string
self.database = database
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(
connection_string=crawler.settings.get('MONGODB_CONNECTION_STRING'),
database=crawler.settings.get('MONCODB_DATABASE')
)
def open_spider(self, spider):
self.client = pymongo.MongoClient(self.connection_string)
self.db = self.client[self.database]
def process_item(self, item, spider):
name = item._class_._name_
self.db[name].insert_one(dict(item))
return item
def close_spider(self, spider):
self.client.close()
MongoPipeline类实现了另外几个API定义的方法。
最主要的process_item方法则执行了数据插入操作，这里直接调用 insert_one 方法传入item对象即可将数据存储到 MongoDB。
定义好 TextPipeline 和 MongoDBPipeline 这两个类后，我们需要在 settings.py 中使用它们。MongoDB的连接信息还需要定义。
我们在 setings.py 中加入如下内容：
ITEM_PIPELINES = {
'scrapytutorial.pipelines.TextPipeline': 300,
'scrapytutorial.pipelines.MongoDBPipeline': 400,
}
MONGODB_CONNECTION_STRING = 'localhost'
MONGODB_DATABASE = 'scrapytutorial'
这里我们声明了 ITEM_PIPELINES 字典，键名是 Pipeline 的类名称，健值是调用优先级，是一个数字，数字越小则对应的Pipeline 越先被调用，另外我们声明了MongoDB的连接字符串和存储的数据库名称。
再重新执行爬取，命令还是一样的：
scrapy crawl quotes
爬取结束后，我们可以看到MongoDB中创建了一个 scrapytutorial的数据库和QuoteItem的表，内容如图所示。
