一、预备知识
1.、什么是框架？
就是一个集成了很多功能，并且具有很强通用性的一个项目模版。
2.、如何学习框架？
专门学习框架封装的各种功能的详细用法。
3.、什么是scrapy？
爬虫中封装好的明星框架。功能：高性能的持久化存储，异步的数据下载，高性能的数据解析，分布式。
二、scrapy框架的基本使用
—环境的安装：—mac or linux：pip install scrapy
步骤1:创建一个工程：scrapy startproject xxxPro
步骤2:cd xxxPro
步骤2:在spiders子目录中创建一个爬虫文件
—scrapy genspider spiderName www.xxx.com
步骤3:执行工程：scrapy crawl spiderName
三、scrapy数据解析
xpath返回的是列表，但是列表元素一定是Selector类型的对象。
extract可以将Selector对象中的data参数存储的字符串提取出来。
列表调用了extract之后，则表示将列表中每一个Selector对象中data对应的字符串提取了出来。
四、scrapy持久化存储
方式1:基于终端指令：
—要求：只可以将parse方法的返回值存储到本地的文本文件中
—终端输入指令：scrapy crawl 文件名 -o ./持久化存储的文件名.csv
—注意：基于终端持久化存储对应的文本文件的类型只可以为：‘json’，‘jsonlines’，‘jl’，‘csv’，‘xml’，‘marshal’，‘pickle’）.
—优点：简洁高效便捷
—缺点：局限性较强（数据只可以存储到指定后缀的文本文件中）
方式2:基于管道：（pipelines）
1、编码流程：
-步骤1:数据解析
-步骤2:在item类中定义相关属性
-步骤3:将解析的数据封装存储到item类型的对象中
-步骤4:将item类型的对象提交给管道进行持久化存储操作（yield item）
-步骤5:在管道类的process_item中要将其接收到的item对象中存储的数据进行持久化存储
-步骤6:在配置文件中开启管道（ITEM_PINELINES = {‘管道文件中的管道类’:300 , }）#300表示的是优先级，数值越小，优先级越高。
2、优点：通用性强
五、基于Spider的全站数据爬取
就是将网站中某板块下的全部页码对应页码数据进行爬取
实现方式：
—将所有页面的url添加到start_urls列表中（不推荐）
—自行手动进行请求发送（推荐）
yield scrapy.Request(url,callback) callback专门用做数据解析
六、五大核心组件
引擎、spider、下载器、调度器、管道
Spider->引擎->调度器->引擎->下载器—>互联网->下载器->引擎->spider（parse方法）->item给引擎->管道持久化存储
1、引擎（Scrapy）：
用来处理整个系统的数据流处理，触发事务（框架核心）
2、调度器（Scheduler）：
调度器由过滤器和队列两部分组成。过滤器会将重复的对象进行过滤，进而存储到队列中。
用来接受引擎发过来的请求，压入队列中，并在引擎再次请求的时候返回，可以想象成一个url（抓取页面的网址或者说是链接）的优先队列，由它来决定下一个要抓取的网址是什么，同时去除重复的网址。
3、下载器（Downloader）：
用于下载页面内容，并将网页内容返回给蜘蛛（Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的）
4、爬虫（Spiders）：产生url，对url进行手动发送；进行数据解析。
爬虫是主要干活的，用于从特定的网页中提取自己需要的信息，即所谓的实体（Item）。用户也可以让Scrapy继续抓取下一个页面。
5、项目管道（Pipeline）：持久化存储
负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
七、请求传参
使用场景：如果爬取解析的数据不在同一张页面中。（深度爬取）
八、图片数据爬取之ImagesPipeline
基于scrapy爬取字符串类型的数据和爬取图片类型的数据区别？
—字符串：只需要基于xpath进行解析且提交管道进行持久化存储
—图片：xpath解析出图片src的属性值。单独的对图片地址发起请求获取图片二进制类型的数据
ImagePipeline：
只需要将img的src的属性值进行解析，提交到管道，管道就会对图片的src进行请求发送获取图片的二进制类型的数据，且还会帮我们进行持久化存储。
使用流程：
—数据解析（图片的地址）
—将存储图片地址的item提交到指定的管道类
—在管道文件中自定制一个基于ImagesPipeLine的一个管道类
def get_media_requests(self,item,info):
def file_path(self,request,response=None,info=None)
def item_completed(self,results,item,info):
—在配置文件中：
指定图片存储的目录：IMAGES_STORE = ‘./imgs_bobo’
指定开启的管道类：自定制的管道类
—在配置文件中进行如下配置：
IMAGES_STORE = ‘√imgs’：表示最终图片存储的目录—管道类的编写：
from scapy.piplelines.images import ImagesPipeline
import scrapy
class ImgproPipeline(object):
Item = None
def process_item(self,item,spider):
return item
#ImagesPipeline专门用于文件下载的管道类，下载过程支持异步和多线程
class ImgPipeLine(ImagesPipeline):
# 对item中的图片进行请求操作
def get_media_requests(self,item,info):
yield scrapy.Request(item[ ‘src’ ])
# 定制图片的名称
def file_path(self,request,response=None,info=None)
url = request.url
file_name = url.split(‘/’)[-1]
return file_name
def item_completed(self,results,item,info):
return item # 该返回值会传递给下一个即将被执行的管道类