‘壹’ 如何学习python爬虫
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。 Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而
言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的
使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有的人则认为先要掌握网页的知识，遂 开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑 ，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从 一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。 那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。 这里给你一
条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
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学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按 “发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容” 这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器
获取网页信息的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等， 建议从requests+Xpath 开始 ，requests 负责连接网
站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多， 一
般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事网络、腾讯新闻等基本上都可以上手了 。
掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如 访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等 。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。
学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy
框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人
惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前
比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据 ，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在
Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是 数据如何入库、如何进行提取 ，在需要的时候再学习就行。
分布式爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字： 分布
式爬虫 。
分布式这个东西，听起来很恐怖， 但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作 ，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具 。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务
队列。
所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架
构了，实现一些更加自动化的数据获取。
你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际
的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好 。
‘贰’ Python编程基础之（五）Scrapy爬虫框架
经过前面四章的学习，我们已经可以使用Requests库、Beautiful Soup库和Re库，编写基本的Python爬虫程序了。那么这一章就来学习一个专业的网络爬虫框架--Scrapy。没错，是框架，而不是像前面介绍的函数功能库。
Scrapy是一个快速、功能强大的网络爬虫框架。
可能大家还不太了解什么是框架，爬虫框架其实是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件的集合。
简而言之， Scrapy就是一个爬虫程序的半成品，可以帮助用户实现专业的网络爬虫。
使用Scrapy框架，不需要你编写大量的代码，Scrapy已经把大部分工作都做好了，允许你调用几句代码便自动生成爬虫程序，可以节省大量的时间。
当然，框架所生成的代码基本是一致的，如果遇到一些特定的爬虫任务时，就不如自己使用Requests库搭建来的方便了。
PyCharm安装
测试安装：
出现框架版本说明安装成功。
掌握Scrapy爬虫框架的结构是使用好Scrapy的重中之重！
先上图：
整个结构可以简单地概括为： “5+2”结构和3条数据流
5个主要模块（及功能）：
（1）控制所有模块之间的数据流。
（2）可以根据条件触发事件。
（1）根据请求下载网页。
（1）对所有爬取请求进行调度管理。
（1）解析DOWNLOADER返回的响应--response。
（2）产生爬取项--scraped item。
（3）产生额外的爬取请求--request。
（1）以流水线方式处理SPIDER产生的爬取项。
（2）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。
（3）清理、检查和查重爬取项中的HTML数据并将数据存储到数据库中。
2个中间键：
（1）对Engine、Scheler、Downloader之间进行用户可配置的控制。
（2）修改、丢弃、新增请求或响应。
（1）对请求和爬取项进行再处理。
（2）修改、丢弃、新增请求或爬取项。
3条数据流：
（1）：图中数字 1-2
1：Engine从Spider处获得爬取请求--request。
2：Engine将爬取请求转发给Scheler，用于调度。
（2）：图中数字 3-4-5-6
3：Engine从Scheler处获得下一个要爬取的请求。
4：Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader。
5：爬取网页后，Downloader形成响应--response，通过中间件发送给Engine。
6：Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理。
（3）：图中数字 7-8-9
7：Spider处理响应后产生爬取项--scraped item。
8：Engine将爬取项发送给Item Pipelines。
9：Engine将爬取请求发送给Scheler。
任务处理流程：从Spider的初始爬取请求开始爬取，Engine控制各模块数据流，不间断从Scheler处获得爬取请求，直至请求为空，最后到Item Pipelines存储数据结束。
作为用户，只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines，也就是数据流的入口与出口，便可完成一个爬虫程序的搭建。Scrapy提供了简单的爬虫命令语句，帮助用户一键配置剩余文件，那我们便来看看有哪些好用的命令吧。
Scrapy采用命令行创建和运行爬虫
PyCharm打开Terminal，启动Scrapy：
Scrapy基本命令行格式：
具体常用命令如下：
下面用一个例子来学习一下命令的使用：
1.建立一个Scrapy爬虫工程，在已启动的Scrapy中继续输入：
执行该命令，系统会在PyCharm的工程文件中自动创建一个工程，命名为pythonDemo。
2.产生一个Scrapy爬虫，以教育部网站为例http://www.moe.gov.cn：
命令生成了一个名为demo的spider，并在Spiders目录下生成文件demo.py。
命令仅用于生成demo.py文件，该文件也可以手动生成。
观察一下demo.py文件：
3.配置产生的spider爬虫，也就是demo.py文件：
4.运行爬虫，爬取网页：
如果爬取成功，会发现在pythonDemo下多了一个t20210816_551472.html的文件，我们所爬取的网页内容都已经写入该文件了。
以上就是Scrapy框架的简单使用了。
Request对象表示一个HTTP请求，由Spider生成，由Downloader执行。
Response对象表示一个HTTP响应，由Downloader生成，有Spider处理。
Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容，由Spider生成，由Item Pipelines处理。Item类似于字典类型，可以按照字典类型来操作。