在Python爬虫开发中，Scrapy框架凭借其高效、灵活的特性，成为众多开发者的首选工具。其核心功能之一就是HTTP请求的发送与响应数据的解析。

HTTP请求

Scrapy使用scrapy.Request对象来发起HTTP请求。开发者可以在爬虫类的start_requests方法中或通过yield关键字在解析方法中生成请求。例如，在start_requests中，我们可以定义初始URL，并使用Request对象发送GET请求：

python复制代码

	import scrapy
	class MySpider(scrapy.Spider):
	name = 'myspider'
	start_urls = ['http://example.com']
	def start_requests(self):
	for url in self.start_urls:
	yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

这里，callback参数指定了处理响应的解析方法。

响应解析

当请求成功返回后，Scrapy会自动调用指定的解析方法。通常，解析方法接收一个response对象作为参数，该对象包含了HTTP响应的所有信息，如状态码、响应体、Cookies等。

解析响应数据时，Scrapy提供了多种选择器工具，如XPath和CSS选择器。以CSS选择器为例，我们可以轻松提取页面中的特定元素：

python复制代码

	def parse(self, response):
	titles = response.css('h1::text').getall() # 提取所有h1标签的文本
	for title in titles:
	print(title)

除了提取文本，我们还可以获取元素的属性、链接等，甚至可以递归地跟踪链接，继续发送请求并解析新的页面。

Scrapy的这种请求-响应-解析的流程设计，使得爬虫开发变得简单而高效。通过合理地定义请求和解析逻辑，我们可以轻松地抓取互联网上的各种数据，为数据分析、机器学习等应用提供丰富的数据源。