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一、简介
Scrapy是一个非常简单方便的爬虫框架了，本篇文章一步一步的教你几分钟学会爬虫。
简单了解一下Scrapy的概念。它是Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。
本文是讲述的全过程，会比较详细。对于一些有些计算机知识底蕴的人来说直接从4.2开始看Scrapy框架。
本文讲的是Xpath在Scrapy中的应用，其它爬虫方式可参考：
Python开发 之 两种爬虫的方式 正则表达式、XPath
二、Scrapy的简单示例
1、先找一个需要爬的网页
比如我现在想爬一下，姓氏的名字都有哪些
网页地址：http://xh.5156edu.com/page/z2491m7594j19615.html
2、先给用的浏览器下载一个“XPath”查询插件
2.1 谷歌浏览器方法
https://jingyan.baidu.com/article/c910274bb21a57cd361d2d01.html
2.2 360浏览器的方法（博主用此浏览器，因为可以切换内核）
在插件栏→管理→扩展→搜索Xpath→下载Xpath工具
如下图：
3、利用Xpath找到要爬的位置
博主就以360浏览器为例来讲了，其它浏览器也是一个原理
3.1 先利用浏览器找到html对应的元素
按F12进入开发人员工具，然后依次如图点击，找到需要爬的区域，在Elements中找到
3.2 应用Xpath工具找到对应数据
3.2.1 先找到要爬的区域，有唯一标识的标签
在Elements中找到table标签是有id的，如图：
3.2.2 利用Xpath工具输入规则获取数据
规则其实蛮简单的，以下是我总结的一个简单公式：
“//”+唯一标识的标签+[+@+id/class=“要爬的名”+]+/+下一层+/+再下一层+…+最后一层+/+text()
text()代表文本
更多规则可以参考：w3school的语法规则http://www.w3school.com.cn/xpath/xpath_syntax.asp
以此推测出这个网页要爬的规则就是：//table[@id=“table5”]/tbody/tr/td/a/text()
4、数据继续处理 Scrapy 爬虫框架
如果后续不需要处理，那就简单了，直接把需要的结果“Ctrl+A”全选后，保存成需要的格式就OK啦！
一般情况，要抓取网页的都不止一个规则的数据，一般都是多个规则。
比如：跟着一个虫爬到的数据，继续爬，爬出各个子网页上的数据。然后再继续爬，……
4.1 以PyCharm的开发环境为例，先安装环境的包
先建立一个项目，Demo_crawler，然后找到Terminal模块，输入命令下载
# 安装scrapy框架
pip install scrapy
# 安装python与windows交互模块
pip install pypiwin32
装好后，如图：
4.2 创建Scrapy项目
创建一个项目
# main_crawler为爬虫项目名称
scrapy startproject main_crawler
编写spider文件的名字和它要爬的网页名
# demo_crawler为爬虫名，http://xh.5156edu.com/page/z2491m7594j19615.html为爬虫想要爬的网页
scrapy genspider demo_crawler "http://xh.5156edu.com/page/z2491m7594j19615.html"
这样就创建了demo_crawler在spiders文件夹下
4.3 制定规则，后续处理
写个简单的处理，就是在爬一次的时候，就保存成name.txt文件
开始爬
# demo_crawler为爬虫名称
scrapy crawl demo_crawler
4.4 效果图
三、爬虫与反爬虫的较量
爬虫抓取技术领域还有一个“白道”的手段，叫做robots协议。你可以在一个网站的根目录下访问/robots.txt，比如让我们一起来看看github的机器人协议，Allow和Disallow声明了对各个UA爬虫的抓取授权。
不过，这只是一个君子协议，虽具有法律效益，但只能够限制那些商业搜索引擎的蜘蛛程序，你无法对那些“野爬爱好者”加以限制的。
1、通过”USER_AGENT“判断模拟用户是否为浏览器的反爬虫技术
1.1 “HTTP status code is not handled or not allowed”错误
简单的反爬机制，就是通过”USER_AGENT“判断模拟用户是否为浏览器
错误码：“ HTTP status code is not handled or not allowed”
1.2 “HTTP status code is not handled or not allowed”的解决方案
在Scrapy的setting.py中，添加浏览器代理即可
比如说：“USER_AGENT = ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36’”
2、应对传统的反爬机制
2.1 通过单个IP阈值予以封锁的反爬虫技术
- 反爬军
这个虽然效果还不错，但是其实有两个缺陷，一个是非常容易误伤普通用户，另一个就是，IP其实不值钱，几十块钱甚至有可能买到几十万个IP。所以总体来说是比较亏的。不过针对普通爬虫，这点还是非常有用的。 - 爬虫军
解决方案其实也很简单，通过不同的Ip代理就可以解决。有免费的IP代理网站，也有收费的。
2.2 通过单个session访问超过阈值，予以封锁。
- 反爬军
这个看起来高级了一些，但是其实效果更差。 - 爬虫军
因为session完全不值钱，重新申请一个就可以了。一旦检测到有反爬机制，直接重申即可。
2.3 后台对访问进行统计，如果单个userAgent访问超过阈值，予以封锁。
- 反爬军
这个虽然效果也还行，类似于抗生素之类的，效果出奇的好，但是杀伤力过大，误伤非常严重，使用的时候要非常小心。 - 爬虫军
虽然效果不咋滴，不过，也好破解，通过随机的User_Agent代理不同的浏览器头衔即可
2.4 robots协议
- 反爬军
Robots协议告诉了搜索引擎和爬虫哪些页面可以抓取，哪些不可以抓取。这个协议通常是存放在robots.txt文件里面，位于网站的根目录下 - 爬虫军
不过，这只是一个君子协议，虽具有法律效益，但只能够限制那些商业搜索引擎的蜘蛛程序，你无法对那些“野爬爱好者”加以限制的。
在Scrapy框架中，默认的是遵循，你也可以改成False，不遵循
2.5 道德与利益
有一个说法是，互联网上50%的流量都是爬虫创造的。这个说法虽然夸张了点，但也体现出了爬虫的无处不在。爬虫之所以无处不在，是因为爬虫可以为互联网企业带来收益。
如今，我们制造爬虫和反爬虫的初衷都发生了变化。从一开始的获取信息和保护隐私，变成了如今的获取商业利益和反制对手。法律很难阻止爬虫技术的行为，除非在竞品之间涉及到对用户原创内容的批量搬运，而且整个诉讼过程非常漫长，企业很难表述自己哪里受了损失。
道德还是利益，看你要怎么选择了。