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。
1.新建项目（project）
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：
其中，tutorial为项目名称。
可以看到将会创建一个tutorial文件夹，目录结构如下：
下面来简单介绍一下各个文件的作用：
scrapy.cfg：项目的配置文件
tutorial/：项目的python模块，将会从这里引用代码
tutorial/items.py：项目的items文件
tutorial/pipelines.py：项目的pipelines文件
tutorial/settings.py：项目的设置文件
tutorial/spiders/：存储爬虫的目录
2.明确目标（item）
在scrapy中，items是用来加载抓取内容的容器，有点像python中的dic，也就是字典，但是提供了一些额外的保护减少错误。
一般来说，item可以用scrapy.item.item类来创建，并且用scrapy.item.field对象来定义属性（可以理解成类似于orm的映射关系）。
接下来，我们开始来构建item模型（model）。
首先，我们想要的内容有：
名称（name）
链接（url）
描述（description）
修改tutorial目录下的items.py文件，在原本的class后面添加我们自己的class。
因为要抓dmoz.org网站的内容，所以我们可以将其命名为dmozitem：
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。
3.制作爬虫（spider）
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。
3.1爬
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：
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：
运行结果如图：
报错了：
unicodedecodeerror: 'ascii' codec can't decode byte 0xb0 in position 1: ordinal not in range(128)
运行第一个scrapy项目就报错，真是命运多舛。
应该是出了编码问题，谷歌了一下找到了解决方案：
在python的lib\site-packages文件夹下新建一个sitecustomize.py：
再次运行，ok，问题解决了，看一下结果：
最后一句info: closing spider (finished)表明爬虫已经成功运行并且自行关闭了。
包含 [dmoz]的行 ，那对应着我们的爬虫运行的结果。
可以看到start_urls中定义的每个url都有日志行。
还记得我们的start_urls吗？
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。
3.2取
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：
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：
回车后可以看到如下的内容：
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：
或者输入response.headers 来查看它的 header部分：
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：
可以输入：
结果就是：
这样就能把这个标签取出来了，用extract()和text()还可以进一步做处理。
备注：简单的罗列一下有用的xpath路径表达式：
表达式 描述
nodename 选取此节点的所有子节点。
/ 从根节点选取。
// 从匹配选择的当前节点选择文档中的节点，而不考虑它们的位置。
. 选取当前节点。
.. 选取当前节点的父节点。
@ 选取属性。
全部的实验结果如下，in[i]表示第i次实验的输入，out[i]表示第i次结果的输出（建议大家参照：w3c教程）：
当然title这个标签对我们来说没有太多的价值，下面我们就来真正抓取一些有意义的东西。
使用火狐的审查元素我们可以清楚地看到，我们需要的东西如下：
我们可以用如下代码来抓取这个<li>标签：
从<li>标签中，可以这样获取网站的描述：
可以这样获取网站的标题：
可以这样获取网站的超链接：
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(()
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：
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）：
运行结果如下：
果然，成功的抓到了所有的标题。但是好像不太对啊，怎么top，python这种导航栏也抓取出来了呢？
我们只需要红圈中的内容：
看来是我们的xpath语句有点问题，没有仅仅把我们需要的项目名称抓取出来，也抓了一些无辜的但是xpath语法相同的元素。
审查元素我们发现我们需要的<ul>具有class='directory-url'的属性，
那么只要把xpath语句改成sel.xpath('//ul[@class="directory-url"]/li')即可
将xpath语句做如下调整：
成功抓出了所有的标题，绝对没有滥杀无辜：
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：
作为一只爬虫，spiders希望能将其抓取的数据存放到item对象中。为了返回我们抓取数据，spider的最终代码应当是这样:
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：
-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）：
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
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