所谓网络爬虫，就是一个在网上到处或定向抓取数据的程序，当然，这种说法不够专业，更专业的描述就是，抓取特定网站网页的HTML数据。不过由于一个网站的网页很多，而我们又不可能事先知道所有网页的URL地址，所以，如何保证我们抓取到了网站的所有HTML页面就是一个有待考究的问题了。一般的方法是，定义一个入口页面，然后一般一个页面会有其他页面的URL，于是从当前页面获取到这些URL加入到爬虫的抓取队列中，然后进入到新页面后再递归的进行上述的操作，，其实说来就跟深度遍历或广度遍历一样。
Scrapy是一个基于Twisted，纯Python实现的爬虫框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便～
Scrapy 使用 Twisted这个异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。整体架构如下图所示：
绿线是数据流向，首先从初始URL 开始，Scheduler 会将其交给 Downloader 进行下载，下载之后会交给 Spider 进行分析，Spider分析出来的结果有两种：一种是需要进一步抓取的链接，例如之前分析的“下一页”的链接，这些东西会被传回 Scheduler ；另一种是需要保存的数据，它们则被送到Item Pipeline 那里，那是对数据进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方。另外，在数据流动的通道里还可以安装各种中间件，进行必要的处理。
我假定你已经安装了Scrapy。假如你没有安装,你可以参考这篇文章。
在本文中，我们将学会如何使用Scrapy建立一个爬虫程序，并爬取指定网站上的内容
1. 创建一个新的Scrapy Project
2. 定义你需要从网页中提取的元素Item
3.实现一个Spider类，通过接口完成爬取URL和提取Item的功能
4. 实现一个Item PipeLine类，完成Item的存储功能
我将会用腾讯招聘官网作为例子。
Github源码：https://github.com/maxliaops/scrapy-itzhaopin
新建工程
首先，为我们的爬虫新建一个工程，首先进入一个目录（任意一个我们用来保存代码的目录），执行：
scrapy startprojectitzhaopin
最后的itzhaopin就是项目名称。这个命令会在当前目录下创建一个新目录itzhaopin，结构如下：
.
├── itzhaopin
│ ├── itzhaopin
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── items.py
│ │ ├── pipelines.py
│ │ ├── settings.py
│ │ └── spiders
│ │└── __init__.py
│ └── scrapy.cfg
scrapy.cfg: 项目配置文件
items.py: 需要提取的数据结构定义文件
pipelines.py:管道定义，用来对items里面提取的数据做进一步处理，如保存等
settings.py: 爬虫配置文件
spiders: 放置spider的目录
定义Item
在items.py里面定义我们要抓取的数据：
from scrapy.item import Item, Fieldclass TencentItem(Item):name = Field()# 职位名称catalog = Field()# 职位类别workLocation = Field()# 工作地点recruitNumber = Field()# 招聘人数detailLink = Field()# 职位详情页链接publishTime = Field()# 发布时间
实现Spider
Spider是一个继承自scrapy.contrib.spiders.CrawlSpider的Python类，有三个必需的定义的成员
name: 名字，这个spider的标识
start_urls:一个url列表，spider从这些网页开始抓取
parse():一个方法，当start_urls里面的网页抓取下来之后需要调用这个方法解析网页内容，同时需要返回下一个需要抓取的网页，或者返回items列表
所以在spiders目录下新建一个spider，tencent_spider.py:
import reimport jsonfrom scrapy.selector import Selectortry:from scrapy.spider import Spiderexcept:from scrapy.spider import BaseSpider as Spiderfrom scrapy.utils.response import get_base_urlfrom scrapy.utils.url import urljoin_rfcfrom scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rulefrom scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor as slefrom itzhaopin.items import *from itzhaopin.misc.log import *class TencentSpider(CrawlSpider):name = "tencent"allowed_domains = ["tencent.com"]start_urls = [""]rules = [ # 定义爬取URL的规则Rule(sle(allow=("/position.php\?&start=\d{,4}#a")), follow=True, callback=’parse_item’)]def parse_item(self, response): # 提取数据到Items里面，主要用到XPath和CSS选择器提取网页数据items = []sel = Selector(response)base_url = get_base_url(response)sites_even = sel.css(‘table.tablelist tr.even’)for site in sites_even:item = TencentItem()item[‘name’] = site.css(‘.l.square a’).xpath(‘text()’).extract()relative_url = site.css(‘.l.square a’).xpath(‘@href’).extract()[0]item[‘detailLink’] = urljoin_rfc(base_url, relative_url)item[‘catalog’] = site.css(‘tr > td:nth-child(2)::text’).extract()item[‘workLocation’] = site.css(‘tr > td:nth-child(4)::text’).extract()item[‘recruitNumber’] = site.css(‘tr > td:nth-child(3)::text’).extract()item[‘publishTime’] = site.css(‘tr > td:nth-child(5)::text’).extract()items.append(item)#print repr(item).decode("unicode-escape") + ‘\n’sites_odd = sel.css(‘table.tablelist tr.odd’)for site in sites_odd:item = TencentItem()item[‘name’] = site.css(‘.l.square a’).xpath(‘text()’).extract()relative_url = site.css(‘.l.square a’).xpath(‘@href’).extract()[0]item[‘detailLink’] = urljoin_rfc(base_url, relative_url)item[‘catalog’] = site.css(‘tr > td:nth-child(2)::text’).extract()item[‘workLocation’] = site.css(‘tr > td:nth-child(4)::text’).extract()item[‘recruitNumber’] = site.css(‘tr > td:nth-child(3)::text’).extract()item[‘publishTime’] = site.css(‘tr > td:nth-child(5)::text’).extract()items.append(item)#print repr(item).decode("unicode-escape") + ‘\n’info(‘parsed ‘ + str(response))return itemsdef _process_request(self, request):info(‘process ‘ + str(request))return request
实现PipeLine
PipeLine用来对Spider返回的Item列表进行保存操作，可以写入到文件、或者数据库等。
PipeLine只有一个需要实现的方法：process_item，例如我们将Item保存到JSON格式文件中：
接受自己的失败面，是一种成熟，更是一种睿智;
