上次介绍了requests\bs4\re库，今天介绍一个爬虫框架Scrapy。
一、流程介绍
Scrapy是一个爬虫框架，他爬取的形式不像requests那么简单，而是通过cmd创建一个工程项目，生成文件夹，然后对文件夹的内容进行修改，最后在命令行里面下达爬虫命令。
流程具体如下：
- 建立工程，cd到路径，cmd里scrapy startproject name
scrapy startproject python123demo #新建一个“python123demo”工程名的爬虫工程
- 新建爬虫，cd到name文件夹，cmd输入scrapy genspider demo python123.io(创建名为demo的蜘蛛，域名为python123.io）
- 修改spider，demo.py，打开刚创建的py文件，修改url，编辑parse(self, response)，用于处理响应，解析内容，可以加上re正则表达式和css选择器，用于提取数据，形成字典。
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class DemoSpider(scrapy.Spider):
name = 'demo'
allowed_domains = ['python123.io']
start_urls = ['http://python123.io/']
#url的提取可以用yield调用，节省存储空间
def parse(self, response):
pass - pipelines.py编写，用于写入数据到文件夹。
- 运行爬虫，cmd中scrapy crawl demo
二、介绍一下Scrapy爬虫的框架结构(5+2)
Engine（不需要用户修改） 控制所有模块之间的数据流 根据条件触发事件
Downloader（不需要用户修改） 根据请求下载网页 Scheduler（不需要用户修改） 对所有爬取请求进行调度管理
Downloader Middleware 目的：实施Engine、Scheduler、和Downloader之间进行用户可配置的控制 功能：修改、丢弃、新增请求或响应 用户可以编写配置代码
Spider 解析Downloader返回的响应（Response） 产生爬取项（scrapy item） 产生额外的爬取请求（Request） 需要用户编写配置代码
Item Pipelines 流水线处理Spider产生的爬取项 由一组操作顺序组成，类似流水线，每个操作是一个Item Pipelines类型 可能操作包括：清理、检验和查重爬取项中的HTML数据、将数据存储到数据库
Spider Middleware 目的：对请求和爬取项的再处理 功能：修改、丢弃、新增请求或爬取项 用户可以编写配置代码
三、Scrapy常用命令
四、爬虫的数据类型
1)Request类
class scrapy.http.Request()
2)Response类
class scrapy.http.Response()
3)Item类（Item对象表示一个HTML页面中提取的信息内容）
class scrapy.item.Item()
五、Scrapy提取信息的方法
Scrapy爬虫支持多种HTML信息提取方法
Beautiful Soup
lxml
re
XPath Selector
CSS Selector
CSS Selector的基本使用
<HTML>.css(‘a::attr(href)’).extract()
六、总结
总得来说，Scrapy适合高并发量（如爬取多个网页）的情况，爬取速度较快。但是定制方面不如Request灵活。
Request库定制灵活，虽然爬取速度较慢，但是上手容易，比较适合轻度爬虫的人使用。
此外，还有urllib等爬虫库，如有需求，再做研究。