如何规范开始一个python爬虫？传送门：https://blog.csdn.net/GBA_Eagle/article/details/81611348
教学书籍：《精通Scrapy网络爬虫》
项目需求：
爬取http://books.toscrape.com网站中的书籍信息。
（1）信息包括：
书名、价格、评价等级、产品编码、库存量、评价数量。
（2）将爬取结果保存到csv文件中。
具体页面分析：
首先在命令提示符中使用scrapy shell <url> 命令进行初步测试：
C:\Users\yi>scrapy shell http://books.toscrape.com/catalogue/a-light-in-the-attic_1000/index.html
2018-08-12 23:30:41 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 1.5.1 started (bot: scrapybot)
... ...
[s] view(response) View response in a browser
>>>
运行这条命令后，scrapy shell会使用url参数构造一个Request对象，并提交给Scrapy引擎，页面下载完成后，程序进入一个python shell（在计算机科学中，Shell俗称壳（用来区别于核），是指“提供使用者使用界面”的软件（命令解析器））中，在此环境中已经创建好了一些变量（对象和函数）。
接下来，在scrapy shell中调用view函数，在浏览器中显示response所包含的页面：
>>> view(response)
可能很多时候view出的页面和浏览器打开的是一样的，但是前者是Scrapy爬虫下载的页面，后者是由浏览器下载的页面，有时它们是不同的。在进行页面分析时，使用view函数更加可靠。
如图所示，我们成功打开了Scrapy下载的页面
接下来我们可以使用谷歌浏览器插件SelectorGadget以及Xpath Helper来帮助我们快捷得到所需内容的Xpath或CSS路径（这只是一种方法，经测试只能在浏览器下载显示的页面使用。若追求可靠性，也可在view中使用传统的“检查”定位元素，总结规律，再在命令提示符中检验；使用插件更方便~）
（谷歌浏览器插件的安装方法：进入Chrome网上应用店https://chrome.google.com/webstore/category/extensions，搜索添加至Chrome即可）
打开谷歌浏览器，输入地址http://books.toscrape.com/catalogue/a-light-in-the-attic_1000/index.html
点击右上角的“放大镜”，即SelectorGadget插件，鼠标移动到书籍标题“A Light in the Attic”（翻译：阁楼上的一盏灯）上单击，出现标题的CSS路径，
点击右边的“XPath”可以查看标题的Xpath路径
然后因为这个Xpath可能匹配到多个标签，我们在Xpath Helper中测试一下，复制该路径“//h1”，点击Xpath Helper图标（如果是刚安装完可能要刷新页面才能用），页面顶部出现调试框，在左边粘贴我们刚才复制的Xpath路径，右边可出现即时结果：
如图，搜索结果只有“A Light in the Attic”，表明我们成功获取到了标题的Xpath，在命令提示符中测试一下：
接下来如法炮制，获取书籍的其他信息（注意在用SelectorGadget时，每次定位都要清除掉之前的搜索，点击“Clear”按钮完成）
上图是Clear掉“标题”后点击的“价格”，点击Xpath, 我们获取到的“价格”Xpath太长了,如下图
我又去源代码中找了下路径，自己写了一个并测试：
成功获取
接下来获取其他信息：
到此我们成功分析了一个具体的页面（但这只是对当前页面有效，扩展到其他书籍页面可能有问题，这时我们需回到页面分析这一步作更全面的考虑再编写Xpath路径。）。
一级页面分析：
接下来我们考虑如何获取所有书籍的链接，在该部分我们应解决两个问题：
1. 获取页面所有书籍url
2. 获取下一页的url
使用fetch <url>命令下载书籍列表页面，view命令打开该页面进行分析
观察后可以估计，所有书籍的url都在下图标签中：
使用Xpath Helper测试一下：
在右边滚动中查看，成功获取到当前页面所有书籍的url
接下来要获取到下一页的url,我们右键检查页面的“next”按钮：
得到该Xpath路径，同样在Xpah Helper中测试：
成功得到，我们使用LinkExtractor提取这些链接（因为href中的链接跟该站点有联系，直接获取出来的不是绝对url，需要拼接计算，如catalogue/page-2.html是标签中的内容，而正确地址为http://books.toscrape.com/catalogue/page-2.html）：
接下来我们提取“next”的链接（每一步都输出下结果，作者对这里也是刚学，帮助理解）：
le 是LinkExtractor对象，起到选择器作用，定义选取规则
links 是 le调用extract_links方法，传入当前页面response，在当前页面中根据le规则寻找links，返回Link对象组成的列表
links[0] 是一个Link对象
links[0].url 是对象的一个属性，即我们要的绝对url地址（无需再拼接计算）
到此，我们完成了一级页面解析。
编码实现
接上文：https://blog.csdn.net/GBA_Eagle/article/details/81611348， 我们已经创建了一个爬虫项目，可以开始实现我们自己的爬虫类了
在实现Spider之前，先定义封装书籍信息的Item类，在F:\py_project\example\example\items.py中添加如下代码：
# 书籍项目
class BooksItem(scrapy.Item):
name = scrapy.Field() # 书名
price = scrapy.Field() # 价格
review_rating = scrapy.Field() # 评价等级
review_num = scrapy.Field() # 评价数量
upc = scrapy.Field() # 产品编码
stock = scrapy.Field() # 库存量
接下来我们在爬虫类中要实现两个页面解析函数，一个是书籍列表的解析函数，一个是具体书籍页面的解析函数，打开books.py, 添加代码如下：
class BooksSpider(scrapy.Spider):
name = 'books'
allowed_domains = ['books.toscrapy.com']
start_urls = ['http://books.toscrapy.com/']
# 书籍列表的解析函数
def parse(self, response):
pass
# 具体书籍页面的解析函数
def parse_book(self, response):
pass首先完成列表解析，前面我们已经作了充分准备，代码如下：
def parse(self, response):
# 提取当前页面所有书籍的url
le = LinkExtractor(restrict_css='article.product_pod h3')
for link in le.extract_links(response):
yield scrapy.Request(url=link.url, callback=self.parse_book)
# 如果有下一页，提取下一页的url
le = LinkExtractor(restrict_css='li.next')
links = le.extract_links(response)
if links:
next_url = links[0].url
yield scrapy.Request(url=next_url, callback=self.parse)最后完成页面解析，将信息存入BookItem即可
def parse_book(self, response):
book = BooksItem()
book['name'] = response.xpath('//h1/text()').extract_first()
book['price'] = response.xpath('//p[@class="price_color"]/text()').extract_first()
book['review_rating'] = response.xpath('//div[@class="col-sm-6 product_main"]/p[3]/@class')\
.re_first('star-rating ([A-Za-z]+)')
sel = response.xpath('//table[@class="table table-striped"]')
book['review_num'] = sel.xpath('./tr[last()]/td/text()').extract_first()
book['upc'] = sel.xpath('./tr[1]/td/text()').extract_first()
book['stock'] = sel.xpath('./tr[last()-1]/td/text()').re_first('\((\d+) available\)')
yield book最后整合的books.py代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from example.items import BooksItem
class BooksSpider(scrapy.Spider):
name = 'books'
allowed_domains = ['books.toscrape.com']
start_urls = ['http://books.toscrape.com/']
# 书籍列表的解析函数
def parse(self, response):
# 提取当前页面所有书籍的url
le = LinkExtractor(restrict_css='article.product_pod h3')
for link in le.extract_links(response):
yield scrapy.Request(url=link.url, callback=self.parse_book)
# 如果有下一页，提取下一页的url
le = LinkExtractor(restrict_css='li.next')
links = le.extract_links(response)
if links:
next_url = links[0].url
yield scrapy.Request(url=next_url, callback=self.parse)
# 具体书籍页面的解析函数
def parse_book(self, response):
book = BooksItem()
book['name'] = response.xpath('//h1/text()').extract_first()
book['price'] = response.xpath('//p[@class="price_color"]/text()').extract_first()
book['review_rating'] = response.xpath('//div[@class="col-sm-6 product_main"]/p[3]/@class')\
.re_first('star-rating ([A-Za-z]+)')
sel = response.xpath('//table[@class="table table-striped"]')
book['review_num'] = sel.xpath('./tr[last()]/td/text()').extract_first()
book['upc'] = sel.xpath('./tr[1]/td/text()').extract_first()
book['stock'] = sel.xpath('./tr[last()-1]/td/text()').re_first('\((\d+) available\)')
yield book
然后我们可以使用pycharm打开项目，进入settings.py中，设置一下要查看的列的顺序：
# 规定次序
FEED_EXPORT_FIELDS = ['upc', 'name', 'price', 'stock', 'review_rating', 'review_num']在books.py中右键打开控制台，输入scrapy crawl books -o books.csv --nolog保存爬取结果到books.csv文件中，时间可能较长，请耐心等待。完成后，可以到磁盘中查看结果：
打开看看：
如图，获取成功！
到此，完成规范进行一个爬虫项目的操作。
参考书籍：《精通Scrapy网络爬虫》，刘硕编著，清华大学出版社，好看好用的入门书籍，推荐大家阅读~