Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。
1. Scrapy Engine
引擎负责控制数据流在系统中所有组件中流动，并在相应动作发生时触发事件。 详细内容查看下面的数据流(Data Flow)部分。此组件相当于爬虫的“大脑”，是整个爬虫的调度中心。
2. 调度器(Scheduler)
调度器从引擎接受request并将他们入队，以便之后引擎请求他们时提供给引擎。
初始的爬取URL和后续在页面中获取的待爬取的URL将放入调度器中，等待爬取。同时调度器会自动去除重复的URL（如果特定的URL不需要去重也可以通过设置实现，如post请求的URL）
3. 下载器(Downloader)
下载器负责获取页面数据并提供给引擎，而后提供给spider。
4. Spiders
Spider是Scrapy用户编写用于分析response并提取item(即获取到的item)或额外跟进的URL的类。 每个spider负责处理一个特定(或一些)网站。
5. Item Pipeline
Item Pipeline负责处理被spider提取出来的item。典型的处理有清理、 验证及持久化(例如存取到数据库中)。
当页面被爬虫解析所需的数据存入Item后，将被发送到项目管道(Pipeline)，并经过几个特定的次序处理数据，最后存入本地文件或存入数据库。
6. 下载器中间件(Downloader middlewares)
下载器中间件是在引擎及下载器之间的特定钩子(specific hook)，处理Downloader传递给引擎的response。 其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。通过设置下载器中间件可以实现爬虫自动更换user-agent、IP等功能。
7. Spider中间件(Spider middlewares)
Spider中间件是在引擎及Spider之间的特定钩子(specific hook)，处理spider的输入(response)和输出(items及requests)。 其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。
8. 数据流(Data flow)
1) 引擎打开一个网站(open a domain)，找到处理该网站的Spider并向该spider请求第一个要爬取的URL(s)。
2) 引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL并在调度器(Scheduler)以Request调度。
3) 引擎向调度器请求下一个要爬取的URL。
4) 调度器返回下一个要爬取的URL给引擎，引擎将URL通过下载中间件(请求(request)方向)转发给下载器(Downloader)。
5) 一旦页面下载完毕，下载器生成一个该页面的Response，并将其通过下载中间件(返回(response)方向)发送给引擎。
6) 引擎从下载器中接收到Response并通过Spider中间件(输入方向)发送给Spider处理。
7) Spider处理Response并返回爬取到的Item及(跟进的)新的Request给引擎。
8) 引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline，将(Spider返回的)Request给调度器。
9) (从第二步)重复直到调度器中没有更多地request，引擎关闭该网站。
在开始抓取之前，你必须建立一个新的零碎项目。输入要在其中存储代码并运行的目录：
创建了一个tutorial目录包含以下内容：
爬行器是定义的类，Scrapy使用它从一个网站(或一组网站)中抓取信息。它们必须是子类 Spider 并定义要做出的初始请求，可选的是如何跟随页面中的链接，以及如何解析下载的页面内容以提取数据。
创建第一只spider的代码。将其保存在tutorial/spiders 项目命名文件为quotes_spider.py中：
Spider子类 scrapy.Spider 并定义了一些属性和方法：
name ：标识spider。它在一个项目中必须是唯一的，即不能为不同的爬行器设置相同的名称。
start_requests() ：必须返回请求的可迭代(可以返回请求列表或编写生成器函数)，爬行器将从该请求开始爬行。后续请求将从这些初始请求中相继生成。
parse() ：将被调用以处理为每个请求下载的响应的方法。Response参数是 TextResponse 它保存页面内容，并具有进一步有用的方法来处理它。
这个 parse() 方法通常解析响应，将抓取的数据提取为字典，还查找要遵循的新URL并创建新请求 (Request )。
运行创建的sipder，此命令运行我们刚刚添加的spider quotes，这将发送一些 quotes.toscrape.com 领域。您将得到类似于以下内容的输出：
现在，检查当前目录中的文件。您应该注意到已经创建了两个新文件： quotes-1.html 和 quotes-2.HTML, 将各个URL的内容作为 parse 方法指示。
scrappy提取数据的最佳方法是使用 Scrapy shell ：
使用shell，可以尝试使用 CSS 对于响应对象：
要从上述标题中提取文本，可以执行以下操作：
这里有两件事需要注意：一是我们已经添加了 ::text 对于CSS查询，意味着我们只想直接选择内部的文本元素 <title> 元素。如果我们不指定 ::text ，我们将获得完整的title元素，包括其标记：
另一件事是呼叫的结果 .getall() 是一个列表：选择器可能返回多个结果，因此我们提取所有结果。只想要第一个结果时，如本例所示：
作为替代，可以写下：
使用 .get() 直接在A上 SelectorList 实例避免了 IndexError 回报 None 当它找不到任何与所选内容匹配的元素时。
除 getall() 和 get() 方法以外，也可以使用 re() 提取方法 regular expressions ：
除 CSS外 ，scrapy选择器也支持使用 XPath 表达
XPath表达式是非常强大的，是抓取选择器的基础。实际上，CSS选择器在引擎盖下转换为xpath。xpath表达式提供了更多的功能，因为除了导航结构之外，它还可以查看内容。使用xpath，您可以选择如下内容：*选择包含文本“下一页”*的链接，这使得xpath非常适合于抓取任务。
编写代码从网页中提取引号来完成spider程序。http://quotes.toscrape.com中的每个引号都由如下所示的HTML元素表示：
打开Scrapy Shell并提取所需数据：
得到了一个quote HTML元素的选择器列表，其中包括：
上面查询返回的每个选择器都允许对其子元素运行进一步的查询。将第一个选择器分配给一个变量，这样我们就可以直接在特定的引号上运行CSS选择器：
提取 text ， author以及 tags，其中tags是字符串列表，我们可以使用 .getall() 方法获取所有这些参数：
提取每个位之后，迭代所有的quotes元素，并将它们放在Python字典中：
在spider中提取数据，使用 yield 回调response中的python关键字，如下所示：
存储抓取的数据，最简单方法是使用 Feed exports ，使用以下命令：
这将生成一个 quotes.json 包含所有抓取的项目的文件，序列化在 JSON 。
这个 -O 命令行开关覆盖任何现有文件；使用 -o 而是将新内容附加到任何现有文件中。但是，附加到JSON文件会使文件内容无效JSON。附加到文件时，请考虑使用不同的序列化格式，例如 JSON Lines ：：
JSON Lines 类似于流，可以很容易地向它附加新记录。当运行两次时，它不存在相同的JSON问题。另外，由于每个记录都是单独的一行，可以处理大文件，而不必将所有内容都放入内存中，因此有如下工具： JQ以帮助在命令行中执行此操作。
从网站上所有页面的引用抓取内容。从页面中跟踪链接第一件事是提取到要跟踪的页面的链接。检查页面，可以看到有一个链接指向下一个带有以下标记的页面：
在外壳中提取：
获取到anchor元素，但需要该属性href ，Scrapy支持CSS扩展，允许选择属性内容，如下所示：
还有一个 attrib 可用属性
将spider被修改为递归地跟踪下一页的链接，从中提取数据：
在提取数据之后， parse() 方法查找到下一页的链接，并使用 urljoin() 方法（因为链接可以是相对的），并生成对下一页的新请求，将自身注册为回调，以处理下一页的数据提取，并保持爬行在所有页中进行。
scrapy的以下链接机制：在回调方法中生成一个请求时，scrapy将计划发送该请求，并注册一个回调方法，以便在该请求完成时执行。
使用它可以构建复杂的爬虫程序，这些爬虫程序根据定义的规则跟踪链接，并根据所访问的页面提取不同类型的数据。
示例中，创建了一种循环，跟踪到下一页的所有链接，直到找不到一个为止——这对于爬行博客、论坛和其他带有分页的站点很方便。
作为创建请求对象的快捷方式，可以使用 response.follow ：：
不像Scrapy.Request， response.follow 直接支持相对URL-无需调用URLJOIN。注意response.follow 只返回一个请求实例；仍然需要生成这个请求。
也可以将选择器传递给 response.follow 而不是字符串；此选择器应提取必要的属性：
为了 <a> 元素有一个快捷方式： response.follow 自动使用其href属性。因此代码可以进一步缩短：
要从iterable创建多个请求，可以使用 response.follow_all 取而代之的是：
进一步缩短：
另一个spider，演示回调和以下链接，抓取作者信息：
这个spider将从主页开始，跟踪所有指向作者页面的链接，调用 parse_author 它们的回调，以及与 parse 像我们以前看到的那样回拨。
在这里，我们将回调传递给 response.follow_all 作为位置参数，以使代码更短；它还适用于 Request 。
这个 parse_author 回调定义了一个助手函数，用于从CSS查询中提取和清理数据，并用作者数据生成python dict。
这个spider展示的另一个有趣的事情是，即使同一作者引用了很多话，我们也不需要担心多次访问同一作者页面。默认情况下，scrapy过滤掉对已经访问过的URL的重复请求，避免了由于编程错误而太多地访问服务器的问题。这可以通过设置进行配置 DUPEFILTER_CLASS .
通过使用 -a 运行它们时的选项：
这些论点被传给spider __init__ 方法并默认成为spider属性。
在本例中，为 tag 参数将通过 self.tag 。可以使用它的spider只获取带有特定标记的引号，并基于以下参数构建URL:：
如果你通过 tag=humor 对于这个spider，您会注意到它只访问来自 humor 标记，如 http://quotes.toscrape.com/tag/humor .
