一个极为简洁的python爬虫框架（开源精选一个高效的Python爬虫框架Scrapy）
一个极为简洁的python爬虫框架（开源精选一个高效的Python爬虫框架Scrapy）Scrapy 需要 Python 3.6 ，CPython 实现（默认）或 PyPy 7.2.0 实现。执行流程：scrapy runspider quotes_spider.py -o quotes.jl完成后，您将在 quotes.jl 文件中获得 JSON 行格式的引号列表，其中包含文本和作者，如下所示：{"author": "Jane Austen" "text": "\u201cThe person be it gentleman or lady who has not pleasure in a good novel must be intolerably stupid.\u201d"} {"author": "Steve Martin" "text":
《开源精选》是我们分享Github、Gitee等开源社区中优质项目的栏目，包括技术、学习、实用与各种有趣的内容。本期推荐的 scrapy是一个快速的高级网页抓取和网页抓取框架，用于抓取网站并从其页面中提取结构化数据。它可用于广泛的用途，从数据挖掘到监控和自动化测试。
Scrapy 是一个用于抓取网站和提取结构化数据的应用程序框架，可用于各种有用的应用程序，如数据挖掘、信息处理或历史存档。
下面是一个爬虫的代码，它从网站http://quotes.toscrape.com 中抓取名言 ，遵循分页：
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = 'quotes'
start_urls = [
'http://quotes.toscrape.com/tag/humor/'
]
def parse(self response):
for quote in response.css('div.quote'):
yield {
'author': quote.xpath('span/small/text()').get()
'text': quote.css('span.text::text').get()
}
next_page = response.css('li.next a::attr("href")').get()
if next_page is not None:
yield response.follow(next_page self.parse)
将其放入一个文本文件中，将其命名为类似名称 quotes_spider.py 并使用以下 runspider 命令运行：
scrapy runspider quotes_spider.py -o quotes.jl
完成后，您将在 quotes.jl 文件中获得 JSON 行格式的引号列表，其中包含文本和作者，如下所示：
{"author": "Jane Austen" "text": "\u201cThe person be it gentleman or lady who has not pleasure in a good novel must be intolerably stupid.\u201d"}
{"author": "Steve Martin" "text": "\u201cA day without sunshine is like you know night.\u201d"}
{"author": "Garrison Keillor" "text": "\u201cAnyone who thinks sitting in church can make you a Christian must also think that sitting in a garage can make you a car.\u201d"}
...蜘蛛中间件
Spider 中间件是 Scrapy 蜘蛛处理机制的钩子框架，可以在其中插入自定义功能来处理发送给Spider进行处理的响应以及处理从蜘蛛生成的请求和项目。
架构概览数据流：
执行流程：
- 该引擎获取从最初请求爬行蜘蛛。
- 该引擎安排在请求调度程序和要求下一个请求爬行。
- 该计划返回下一请求的引擎。
- 该引擎发送请求到 下载器，通过下载器中间件。
- 页面完成下载后，下载器生成一个响应（带有该页面）并将其发送到引擎，通过下载器中间件。
- 该引擎接收来自响应下载器并将其发送到所述 蜘蛛进行处理，通过蜘蛛中间件。
- 该蜘蛛处理响应并返回旗下的项目和新的要求（跟随）的引擎，通过蜘蛛中间件。
- 该引擎发送处理的项目，以项目管道，然后把处理的请求的调度，并要求今后可能请求爬行。
- 该过程重复（从第 1 步开始），直到不再有来自Scheduler 的请求 。
Scrapy 需要 Python 3.6 ，CPython 实现（默认）或 PyPy 7.2.0 实现。
安装 Scrapy
如果您使用的是Anaconda或Miniconda，则可以从conda- forge频道安装该软件包，该频道具有适用于 Linux、Windows 和 macOS 的最新软件包。
要使用 安装 Scrapy conda，请运行：
conda install -c conda-forge scrapy
或者，如果您已经熟悉 Python 包的安装，则可以使用以下命令从 PyPI 安装 Scrapy 及其依赖项：
pip install Scrapy
注意：Scrapy 是用纯 Python 编写的，并且依赖于一些关键的 Python 包
- lxml，一个高效的 XML 和 HTML 解析器
- parsel，一个写在 lxml 之上的 HTML/XML 数据提取库，
- w3lib，用于处理 URL 和网页编码的多用途助手
- 扭曲，一个异步网络框架
- 密码学和pyOpenSSL，处理各种网络级安全需求
爬虫API
Scrapy API 的主要入口点是Crawler 对象，通过from_crawler类方法传递给扩展。该对象提供对所有 Scrapy 核心组件的访问，它是扩展访问它们并将其功能挂钩到 Scrapy 的唯一方法。
设置 API
设置 Scrapy 中使用的默认设置优先级的键名和优先级的字典。
每个项目都定义了一个设置入口点，为其提供了一个用于标识的代码名称和一个整数优先级。在Settings类中设置和检索值时，较大的优先级比较小的优222222先级更高 。
蜘蛛加载器API
这个类负责检索和处理跨项目定义的蜘蛛类。
可以通过在SPIDER_LOADER_CLASS项目设置中指定它们的路径来使用自定义蜘蛛加载器 。他们必须完全实现scrapy.interfaces.ISpiderLoader接口以保证无错执行。
信号 API
将接收器的功能连接到信号。
信号可以是任何对象，尽管 Scrapy 带有一些预定义的信号，这些信号记录在信号 部分。
统计收集器 API
scrapy.statscollectors模块下有几个可用的统计收集器 ，它们都实现了StatsCollector 类定义的统计收集器 API （它们都继承自）。
更多参考：https://github.com/scrapy/scrapy
