Scrapy 初窥笔记

1. scrapy startproject YourProjectName

   建立scrapy项目

2. 开始爬虫

   scrapy crawl SpiderName

   开始执行爬虫

   以上仿麻烦
   根目录新建执行文件

   from scrapy.cmdline import executeexecute(['scrapy', 'crawl', 'dingdian'])

   顶点为spider的name

3. 定义爬取的字段

   就比如说爬小说
   字段有 小说作者，小说内容等
   Item文件下定义

   class DingdianItem(scrapy.Item):    author = scrapy.Field()    content = scrapy.Field()

   如上，定义一定要继承Item
   然后字段皆为Field()， 没有其他类型
   比Django要方便的多

4. 开始写核心spider部分

   spider以start_requests为初始函数，该函数必须yield一个可迭代对象
   比如Request(url, call_back, meta)
   参数说明url，即需要Request.get 的内容，call_back是一个parse函数，该函数可接受一个由刚才的get获取的response, meta是由上一个Request往这传的时候可以带上的参数

   parse 最终要yield 或 return 一个或多个 Item,来进行后续处理

   这里有个巨大的

   坑：

   response尽量一次处理，不要在多个parse之间执行，因为所有的url,但凡被Request过，不会被二次请求，简单来说，url通常不能为response.url,如果你跟我一样踩到这个坑，注意这个解决方法

Scrapy的官方文档：
http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/request-response.html#scrapy.http.Request
Request函数在文档中的定义：
class scrapy.http.Request(url[, callback, method=’GET’, headers, body, cookies, meta, encoding=’utf-8’, priority=0, dont_filter=False, errback])
在这儿， request的 dont_filter 设置为True就可以了

1. Item被收集完成后，进入pipeline,
   这里就进行最后的处理了,可以将Item的内容提取出来，进行数据库等的存储
   模板：

class DingdianPipeline(object):    def process_item(self, item, spider):        # deferToThread(self._process_item, item, spider        if isinstance(item, DcontentItem):            url = item['chapterurl']            name_id = item['id_name']            num_id = item['num']            xs_chaptername = item['chaptername']            xs_content = item['chaptercontent']            Sql.insert_novel(name, content, name_id, num_id, url)            print('小说存储完毕')            return item

def process_item(self, item, spider):该方法必须重写，且return item此外，此函数通常功能即为去重后存储

以上为此次学习内容，差点一下午完成，踩坑踩两天