网络爬虫，是在网上进行数据抓取的程序，使用它能够抓取特定网页的HTML数据。虽然我们利用一些库开发一个爬虫程序，但是使用框架可以大大提高效率，缩短开发时间。Scrapy是一个使用Python编写的，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便。使用Scrapy可以很方便的完成网上数据的采集工作，它为我们完成了大量的工作，而不需要自己费大力气去开发。
首先先要回答一个问题。
问：把网站装进爬虫里，总共分几步？
答案很简单，四步：
新建项目 (Project)：新建一个新的爬虫项目
明确目标（Items）：明确你想要抓取的目标
制作爬虫（Spider）：制作爬虫开始爬取网页
存储内容（Pipeline）：设计管道存储爬取内容
好的，基本流程既然确定了，那接下来就一步一步的完成就可以了。
[b]1.新建项目（Project）[/b]
在空目录下按住Shift键右击，选择“在此处打开命令窗口”，输入一下命令：
[url=http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html]http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html[/url]
from scrapy.item import Item, Field
class TutorialItem(Item):
# define the fields for your item here like:
# name = Field()
pass
class DmozItem(Item):
title = Field()
link = Field()
desc = Field()
刚开始看起来可能会有些看不懂，但是定义这些item能让你用其他组件的时候知道你的 items到底是什么。
可以把Item简单的理解成封装好的类对象。
[b]3.制作爬虫（Spider）[/b]
制作爬虫，总体分两步：先爬再取。
也就是说，首先你要获取整个网页的所有内容，然后再取出其中对你有用的部分。
[b]3.1爬
[/b]Spider是用户自己编写的类，用来从一个域（或域组）中抓取信息。
他们定义了用于下载的URL列表、跟踪链接的方案、解析网页内容的方式，以此来提取items。
要建立一个Spider，你必须用scrapy.spider.BaseSpider创建一个子类，并确定三个强制的属性：
name：爬虫的识别名称，必须是唯一的，在不同的爬虫中你必须定义不同的名字。
start_urls：爬取的URL列表。爬虫从这里开始抓取数据，所以，第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成。
parse()：解析的方法，调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象作为唯一参数，负责解析并匹配抓取的数据(解析为item)，跟踪更多的URL。
这里可以参考宽度爬虫教程中提及的思想来帮助理解，教程传送：[Java] 知乎下巴第5集：使用HttpClient工具包和宽度爬虫。
也就是把Url存储下来并依此为起点逐步扩散开去，抓取所有符合条件的网页Url存储起来继续爬取。
下面我们来写第一只爬虫，命名为dmoz_spider.py，保存在tutorial\spiders目录下。
dmoz_spider.py代码如下：
[url=http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/]http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/[/url]",
"[url=http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/]http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/[/url]"
]
def parse(self, response):
filename = response.url.split("/")[-2]
open(filename, 'wb').write(response.body)
allow_domains是搜索的域名范围，也就是爬虫的约束区域，规定爬虫只爬取这个域名下的网页。
从parse函数可以看出，将链接的最后两个地址取出作为文件名进行存储。
然后运行一下看看，在tutorial目录下按住shift右击，在此处打开命令窗口，输入：
[url=http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books]http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books[/url]
[url=http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources]http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources[/url]
因为这些URL是起始页面，所以他们没有引用(referrers)，所以在它们的每行末尾你会看到 (referer: <None>)。
在parse 方法的作用下，两个文件被创建：分别是 Books 和 Resources，这两个文件中有URL的页面内容。
那么在刚刚的电闪雷鸣之中到底发生了什么呢？
首先，Scrapy为爬虫的 start_urls属性中的每个URL创建了一个 scrapy.http.Request 对象 ，并将爬虫的parse 方法指定为回调函数。
然后，这些 Request被调度并执行，之后通过parse()方法返回scrapy.http.Response对象，并反馈给爬虫。
[b]3.2取[/b]
爬取整个网页完毕，接下来的就是的取过程了。
光存储一整个网页还是不够用的。
在基础的爬虫里，这一步可以用正则表达式来抓。
在Scrapy里，使用一种叫做 XPath selectors的机制，它基于 XPath表达式。
如果你想了解更多selectors和其他机制你可以查阅资料：点我点我
这是一些XPath表达式的例子和他们的含义
/html/head/title: 选择HTML文档<head>元素下面的<title> 标签。
/html/head/title/text(): 选择前面提到的<title> 元素下面的文本内容
//td: 选择所有 <td> 元素
//div[@class="mine"]: 选择所有包含 class="mine" 属性的div 标签元素
以上只是几个使用XPath的简单例子，但是实际上XPath非常强大。
可以参照W3C教程：点我点我。
为了方便使用XPaths，Scrapy提供XPathSelector 类，有两种可以选择，HtmlXPathSelector(HTML数据解析)和XmlXPathSelector(XML数据解析)。
必须通过一个 Response 对象对他们进行实例化操作。
你会发现Selector对象展示了文档的节点结构。因此，第一个实例化的selector必与根节点或者是整个目录有关 。
在Scrapy里面，Selectors 有四种基础的方法（点击查看API文档）：
xpath()：返回一系列的selectors，每一个select表示一个xpath参数表达式选择的节点
css()：返回一系列的selectors，每一个select表示一个css参数表达式选择的节点
extract()：返回一个unicode字符串，为选中的数据
re()：返回一串一个unicode字符串，为使用正则表达式抓取出来的内容
3.3xpath实验
下面我们在Shell里面尝试一下Selector的用法。
实验的网址：[url=http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/]http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/[/url]
[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201411/201411070902373.jpg[/img]
熟悉完了实验的小白鼠，接下来就是用Shell爬取网页了。
进入到项目的顶层目录，也就是第一层tutorial文件夹下，在cmd中输入：
[url=http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/]http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/[/url]
回车后可以看到如下的内容：
[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201411/201411070902374.jpg[/img]
在Shell载入后，你将获得response回应，存储在本地变量 response中。
所以如果你输入response.body，你将会看到response的body部分，也就是抓取到的页面内容：
[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201411/201411070902375.jpg[/img]
或者输入response.headers 来查看它的 header部分：
[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201411/201411070902376.jpg[/img]
现在就像是一大堆沙子握在手里，里面藏着我们想要的金子，所以下一步，就是用筛子摇两下，把杂质出去，选出关键的内容。
selector就是这样一个筛子。
在旧的版本中，Shell实例化两种selectors，一个是解析HTML的 hxs 变量，一个是解析XML 的 xxs 变量。
而现在的Shell为我们准备好的selector对象，sel，可以根据返回的数据类型自动选择最佳的解析方案(XML or HTML)。
然后我们来捣弄一下！~
要彻底搞清楚这个问题，首先先要知道，抓到的页面到底是个什么样子。
比如，我们要抓取网页的标题，也就是<title>这个标签：
[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201411/201411070902377.png[/img]
可以输入：
[url=href]'//ul/li/a/@href').extract[/url]()
当然，前面的这些例子是直接获取属性的方法。
我们注意到xpath返回了一个对象列表，
那么我们也可以直接调用这个列表中对象的属性挖掘更深的节点
（参考：Nesting selectors andWorking with relative XPaths in the Selectors）：
sites = sel.xpath('//ul/li')
for site in sites:
title = site.xpath('a/text()').extract()
link = site.xpath([url=href]'a/@href').extract[/url]()
desc = site.xpath('text()').extract()
print title, link, desc
3.4xpath实战
我们用shell做了这么久的实战，最后我们可以把前面学习到的内容应用到dmoz_spider这个爬虫中。
在原爬虫的parse函数中做如下修改：
[url=http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/]http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/[/url]",
"[url=http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/]http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/[/url]"
]
def parse(self, response):
sel = Selector(response)
sites = sel.xpath('//ul/li')
for site in sites:
title = site.xpath('a/text()').extract()
link = site.xpath([url=href]'a/@href').extract[/url]()
desc = site.xpath('text()').extract()
print title
注意，我们从scrapy.selector中导入了Selector类，并且实例化了一个新的Selector对象。这样我们就可以像Shell中一样操作xpath了。
我们来试着输入一下命令运行爬虫（在tutorial根目录里面）：
[url=http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/]http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/[/url]",
"[url=http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/]http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/[/url]"
]
def parse(self, response):
sel = Selector(response)
sites = sel.xpath('//ul[@class="directory-url"]/li')
for site in sites:
title = site.xpath('a/text()').extract()
link = site.xpath([url=href]'a/@href').extract[/url]()
desc = site.xpath('text()').extract()
print title
成功抓出了所有的标题，绝对没有滥杀无辜：
[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201411/2014110709023712.jpg[/img]
3.5使用Item
接下来我们来看一看如何使用Item。
前面我们说过，Item 对象是自定义的python字典，可以使用标准字典语法获取某个属性的值：
[url=http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/]http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/[/url]",
"[url=http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/]http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/[/url]"
]
def parse(self, response):
sel = Selector(response)
sites = sel.xpath('//ul[@class="directory-url"]/li')
items = []
for site in sites:
item = DmozItem()
item['title'] = site.xpath('a/text()').extract()
item['link'] = site.xpath([url=href]'a/@href').extract[/url]()
item['desc'] = site.xpath('text()').extract()
items.append(item)
return items
4.存储内容（Pipeline）
保存信息的最简单的方法是通过Feed exports，主要有四种：JSON，JSON lines，CSV，XML。
我们将结果用最常用的JSON导出，命令如下：
scrapy crawl dmoz -o items.json -t json
-o 后面是导出文件名，-t 后面是导出类型。
然后来看一下导出的结果，用文本编辑器打开json文件即可（为了方便显示，在item中删去了除了title之外的属性）：
[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201411/2014110709023813.jpg[/img]
因为这个只是一个小型的例子，所以这样简单的处理就可以了。
如果你想用抓取的items做更复杂的事情，你可以写一个 Item Pipeline(条目管道)。
这个我们以后再慢慢玩^_^
以上便是python爬虫框架Scrapy制作爬虫抓取网站内容的全部过程了，非常的详尽吧，希望能够对大家有所帮助，有需要的话也可以和我联系，一起进步
机械节能产品生产企业官网模板...
大气智能家居家具装修装饰类企业通用网站模板...
礼品公司网站模板
宽屏简约大气婚纱摄影影楼模板...
蓝白WAP手机综合医院类整站源码（独立后台）...
