人工智能技术的发展离不开大量数据的支撑，如何从浩瀚的互联网世界中获取需要的数据是必须掌握的一项技能，而爬虫技术是一项老少皆宜能够很好解决上述问题的手段，不管是做智能投顾还是做舆情分析，不管是图像数据还是文字数据，合理利用爬虫技术获取想要的数据，是智能技术在各行各业广泛应用的重要基础。本文将结合一个简单的案例对Python环境下的Scrapy爬虫框架进行介绍，希望可以让初学者能够快速的找到当爬虫的感觉。
步骤1：安装 Scrapy 爬虫框架
Scrapy是Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取爬虫框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。如果想系统的学习Scrapy教程，推荐网站：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/tutorial.html ，。
本文是给出一个直观的案例，因此就直接安装使用了，在cmd命令提示符中输入：
pip install Scrapy
安装完成后检查Scrapy是否安装完成，输入命令scrapy – v，如果出现下图结果，说明安装成功。
但很不幸，大部分人都会出现“'scrapy' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。”这样的提示，这说明安装并没有成功，此时需要切换到手动安装。
手动安装就是下载相应的模块，可以度娘找到手动安装教程，本人用的是Anaconda 3，自带Python 3.6版本，手动安装时只需要安装Twisted和Scrapy两个whl文件模块，模块下载网站https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ，下载时根据操作系统和Python版本选择对应文件，安装命令为：
pip install Twisted-18.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install Scrapy-1.5.0-py2.py3-none-any.whl
注：本人最初安装的是Anaconda3，默认python版本是3.6，而pip版本号是9.0.1，此时pip命令报错显示无法安装，解决方法是更新pip至最新版本，更新方式为在 Windows命令提示符（cmd）中输入：python -m pip install -U pip。
步骤2：初始化一个Scrapy项目
目前，Scrapy项目的初始化还需通过手动方式进行，创建方式为在cmd命令提示符中输入：scrapy startproject [项目名称]，需要说明的是该命令执行后，会在当前命令符指向目录中创建以项目名称为名字的文件夹，因此在创建之前，先选择好创建地址。
往下我们将结合一个案例讲解如何在python下使用Scrapy爬虫，这个例子是从一个电影网站（美剧天堂：http://www.meijutt.com/new100.html）抓取最新更新的美剧名目。
首先，在 Windows命令提示符（cmd）中输入：
scrapy startproject movie
其次，创建爬虫程序，爬虫程序需要进入到创建的movie目录下创建，具体如下：
cd movie
scrapy genspider meiju meijutt.com
通常，创建爬虫文件都是用网站域名命名。到这里，所有的准备工作就做完了，在movie文件夹中应该会看到下述文件：
几个关键文件的定位如下：
• scrapy.cfg：项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。
• items.py：设置数据存储模板，用于结构化数据。
• pipelines.py：数据处理行为，如一般结构化的数据持久化等。
• settings.py：配置文件，如递归的层数、并发数，延迟下载等。
• spiders：爬虫目录，最核心的爬虫代码放在这个目录下，本案例为meiju.py。
步骤3：代码编写
（1）items.py
主要用于设置数据存储模板，本案例代码如下：
import scrapy
class MovieItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
name = scrapy.Field()
（2）meiju.py
核心的爬虫代码，也是最体现功力和工作量的地方，本案例代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from movie.items import MovieItem
class MeijuSpider(scrapy.Spider):
name = "meiju"
allowed_domains = ["meijutt.com"]
start_urls = ['http://www.meijutt.com/new100.html']
def parse(self, response):
movies = response.xpath('//ul[@class="top-list fn-clear"]/li')
for each_movie in movies:
item = MovieItem()
item['name'] = each_movie.xpath('./h5/a/@title').extract()[0]
yield item
这里name = "meiju"定义了爬虫工具的名字为“meiju”，后续爬虫执行时直接输入这个名字。
（3）settings.py
此文档用于设置配置文件，本案例增加如下代码
ITEM_PIPELINES = {'movie.pipelines.MoviePipeline':100}
（4）pipelines.py
此处编写数据处理脚本，如数据存储等在这里进行编写，本案例代码如下
class MoviePipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
with open("my_meiju.txt",'a') as fp:
fp.write(item['name'] ' ')
步骤4：执行爬虫
爬虫带来的那种从大量繁琐低价值体力劳动中解放出来的快感，个人感觉是其最大的魅力所在，而到这里，就可以开始通透的体验一下爬虫程序的威力了。
在 Windows命令提示符（cmd）中，进入到项目“movie”目录下，输入下述命令scrapy crawl meiju，系统自动开始爬文件，存信息。本案例最后的结果存储在项目文件下的“my_meiju.txt”文件中，结果如下：
本文案例来自于https://www.cnblogs.com/kongzhagen/p/6549053.html ，对pipelines.py的代码做了适当修改，本来想借用校花网那个案例，无奈校花网登不上去了，比较遗憾，不过感谢作者孔扎根给我们带来了非常好的两个案例。同时，爬虫技术其实可以干很多想得到和想不到的很有意思的事情，掌握了基本的套路之后，后面就看各位丰富的想象力了。
