打算做一个小小的项目，用于下载论文，所以先学学爬虫的一些相关知识。
创建项目
安装完 scrapy 后，新建一个爬虫的目录，然后在命令行窗口进入该目录，输入以下命令：
scrapy startproject projectname该目录会包含以下内容：
代码语言：javascript复制projectname/
scrapy.cfg # 部署配置文件
projectname/ # 项目的Python模块，你将从这里导入你的代码
__init__.py
items.py # 项目 items 定义文件
middlewares.py # 项目 middlewares 文件
pipelines.py # 项目 pipelines 文件
settings.py # 项目设置文件
spiders/ # 将在以后放置 spiders 的目录
__init__.py创建爬虫
上面出现的 spiders 里面包含自己定义的类， Scrapy 将用其来爬去网页的信息。spiders 里面定义的类，必须继承 scrapy.Spider 这个类，以及定义一些初始的请求。比如，如何跟踪页面中的链接，以及如何解析下载的页面内容以提取数据。下面是一个爬虫的示例代码，来自官方文档：
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "quotes"
def start_requests(self):
urls = [
'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
]
for url in urls:
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
def parse(self, response):
page = response.url.split("/")[-2]
filename = 'quotes-%s.html' % page
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(response.body)
self.log('Saved file %s' % filename)如上所示，这个子类定义了一些属性和方法：
-
name：爬虫的名字。在项目中必须是唯一的，也就是说，不能为不同的 Spiders设置相同的名称。 -
start_requests：必须返回一个可迭代的请求（可以返回请求列表或编写生成器函数），这时 Spider 将开始爬行。后续请求将从这些初始请求中连续生成。 -
parse：将被调用以处理为每个请求下载的响应的方法。response参数是TextResponse的一个实例，它保存页面内容并具有处理内容的其他有用方法。
启动爬虫
要让爬虫工作，请转到项目的顶级目录并在命令行窗口输入以下命令，启动爬虫：
代码语言：javascript复制scrapy crawl quotes ## quotes 是 spider 的 name将会有下面这样的结果：
在文件目录下也会生成两个 HTML 文件：
解释一下刚刚爬虫的过程：Scrapy 安排了 scrapy.Request 对象，其由 Spider 的 start_requests 方法返回。收到每个响应后，它会实例化 Response 对象并调用与请求相关的回调方法（在本例中为 parse 方法），将响应作为参数传递。
提取数据
推荐在 scrapy shell 中学习提取数据，可以通过以下方式：
scrapy shell "http://quotes.toscrape.com/page/1/"
使用 CSS 来提取数据
如下图所示，是使用 CSS 来提取数据。可以看到结果是一个名为 SelectorList 的类似列表的对象，它表示包含 XML / HTML 元素的 Selector 对象列表，并允许运行更多查询以细化选择或提取数据。
提取标题的文字内容：
使用 extract() 返回的是 list 对象，为了提取具体内容可以用 extract_first():
或者也可以使用切片的方式，但是使用切片的话需要注意 IndexError：
使用 XPath 提取数据
除了 CSS，Scrapy 选择器还支持使用 XPath 表达式：
XPath 表达式提供了更多功能，因为除了导航结构之外，它还可以查看内容。使用 XPath，可以选择包含文本 “下一页” 的链接。这使得 XPath 非常适合抓取任务。
更多内容可以查看：using XPath with Scrapy Selectors
