Scrapy的基础知识是什么，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
我们将在这里介绍完Scrapy的基础知识
架构简介
下面是Scrapy的架构，包括组件以及在系统中发生的数据流的概览(红色箭头所示)。 之后会对每个组件做简单介绍，数据流也会做一个简要描述。
架构就是这样，流程和我第二篇里介绍的迷你架构差不多，但扩展性非常强大。
One more thing
scrapy startproject tutorial该命令将会创建包含下列内容的 tutorial 目录:
tutorial/ 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 __init__.py items.py # 项目中的item文件 pipelines.py # 项目中的pipelines文件 settings.py # 项目的设置文件 spiders/ # 放置spider代码的目录 __init__.py编写第一个爬虫
Spider是用户编写用于从单个网站(或者一些网站)爬取数据的类。其包含了一个用于下载的初始URL，以及如何跟进网页中的链接以及如何分析页面中的内容的方法。
以下为我们的***个Spider代码，保存在 tutorial/spiders 目录下的 quotes_spider.py文件中:
import scrapy class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes" def start_requests(self): urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', 'http://quotes.toscrape.com/page/2/', ] for url in urls: yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse) def parse(self, response): page = response.url.split("/")[-2] filename = 'quotes-%s.html' % page with open(filename, 'wb') as f: f.write(response.body) self.log('Saved file %s' % filename)运行我们的爬虫
进入项目的根目录，执行下列命令启动spider:
scrapy crawl quotes这个命令启动用于爬取 quotes.toscrape.com 的spider，你将得到类似的输出:
2017-05-10 20:36:17 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened 2017-05-10 20:36:17 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min) 2017-05-10 20:36:17 [scrapy.extensions.telnet] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023 2017-05-10 20:36:17 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (404) <GET http://quotes.toscrape.com/robots.txt> (referer: None) 2017-05-10 20:36:17 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://quotes.toscrape.com/page/1/> (referer: None) 2017-05-10 20:36:17 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET http://quotes.toscrape.com/page/2/> (referer: None) 2017-05-10 20:36:17 [quotes] DEBUG: Saved file quotes-1.html 2017-05-10 20:36:17 [quotes] DEBUG: Saved file quotes-2.html 2017-05-10 20:36:17 [scrapy.core.engine] INFO: Closing spider (finished)提取数据
我们之前只是保存了HTML页面，并没有提取数据。现在升级一下代码，把提取功能加进去。至于如何使用浏览器的开发者模式分析网页，之前已经介绍过了。
import scrapy class QuotesSpider(scrapy.Spider): name = "quotes" start_urls = [ 'http://quotes.toscrape.com/page/1/', 'http://quotes.toscrape.com/page/2/', ] def parse(self, response): for quote in response.css('div.quote'): yield { 'text': quote.css('span.text::text').extract_first(), 'author': quote.css('small.author::text').extract_first(), 'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').extract(), }再次运行这个爬虫，你将在日志里看到被提取出的数据：
2017-05-10 20:38:33 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 http://quotes.toscrape.com/page/1/> {'tags': ['life', 'love'], 'author': 'André Gide', 'text': '“It is better to be hated for what you are than to be loved for what you are not.”'} 2017-05-10 20:38:33 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 http://quotes.toscrape.com/page/1/> {'tags': ['edison', 'failure', 'inspirational', 'paraphrased'], 'author': 'Thomas A. Edison', 'text': "“I have not failed. I've just found 10,000 ways that won't work.”"}保存爬取的数据
最简单存储爬取的数据的方式是使用 Feed exports:
scrapy crawl quotes -o quotes.json该命令将采用 JSON 格式对爬取的数据进行序列化，生成quotes.json文件。
如果需要对爬取到的item做更多更为复杂的操作，你可以编写 Item Pipeline，tutorial/pipelines.py在最开始的时候已经自动创建了。
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