大家可能都会爬虫，可能都有各自的爬虫工具，但是我觉得如果要靠爬虫吃饭，python的scrapy这个框架还是需要学习一下的，这两天看了一下这个文档，发现效率还是不错的，分布式爬虫，代码量还很少的，效率还是很高的。
开发平台：centos 7
python版本：python3.6
第一步：要使用这个第一步肯定是安装scrapy啦
pip3 install scrapy
第二步：写代码之前一般要干嘛，当然是要新建工程，拿来放置你编写的代码，使用startproject 创建一个scrapy的工程，然后进入这个工程
scrapy startproject ja
cd ja
然后你输入ls，之后会看到两个文件，一个是你以后放置代码的文件ja（该项目的python模块。之后您将在此加入代码），一个就是scrapy的配置文件cfg（ 项目的配置文件）
然后这个时候我们在输入 cd ja
tutorial/items.py: 项目中的item文件.tutorial/pipelines.py: 项目中的pipelines文件.tutorial/settings.py: 项目的设置文件.tutorial/spiders/: 放置spider代码的目录.
然后我们cd spiders目录，进行编写代码
import scrapy
class DmozSpider(scrapy.spiders.Spider):
name = "jamesavery" #这个名字是要唯一的哦
allowed_domains = ["jamesavery.com"] #域名
start_urls = [
"https://www.jamesavery.com/products/sister-in-my-heart-charm" #这个放置你想要抓取的url列表
]
def parse(self, response):
filename = response.url.split("/")[-1]
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(response.body)
parse 是spider的一个方法。
被调用时，每个初始URL完成下载后生成的 Response 对象将会作为唯一的参数传递给该函数。
该方法负责解析返回的数据(response data)，提取数据(生成item)以及生成需要进一步处理的URL的 Request 对象
（刚刚开始要是不太好理解，你可以这么理解，执行完start_urls之后，就会完成对应的这个网址下载，然后生成的response会调用回调函数parse，进行相应的解析）
执行完上面的程序，就是我们爬取这个网站，然后网站最后一个“/”符号之后的为文件名，保存我的网站源码，当然啦，这样子是远远不够的，我们不止想要网站的源码，还想要具体信息，应该怎么做呢，很easy。
我们先cd ..
回到上一级目录，然后有一个items.py，我们只要把他对应的类做一个稍微修改
class JaItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field()
link = scrapy.Field()
desc = scrapy.Field()
price = scrapy.Field()
image = scrapy.Field()
sku = scrapy.Field()
这里做一个简单的描述，首先我们想要获取一个产品的标题，产品的地址，产品的描述，产品的价格，产品的图片，产品的sku
我们可以定义一个这样子的item，就是容器，来装载这些东西。
获取到的数据对item进行建模，那我们要做的就是:需要从jamesavery中获取名字，url，以及网站的描述等等。
这里可能你们还有点迷迷糊糊的，没事，我们写代码。
import scrapy
import re
from ja.items import JaItem
class DmozSpider(scrapy.spiders.Spider):
name = "jamesavery"
allowed_domains = ["jamesavery.com"]
start_urls = [
"https://www.jamesavery.com/products/sister-in-my-heart-charm"
]
def parse(self, response):
for sel in response.xpath('/html'):
item = JaItem()
item['title'] = sel.css("h1.product-details__name::text").extract()
item['link'] = sel.re(r'')
item['sku'] = sel.re(r'
根据上面我说的，然后代码这么写，看到parse里面的代码没有，我们获取的数据对原先的item进行建模，然后打印出来就很清晰看到啦，或者这里最后一行的
print(item['title'],item['link'],item['desc'],item['price'],item['image'],item['sku'])
你们可以改成 yield item，把整个item返回
然后执行这条命令，指定输出到ja.json文件scrapy crawl jamesavery -o ja.json
我目前start_urls里面就放了一个产品的url，大家有没有想过，比如我们要爬取一个网站，需要爬三层，或者四层
我们可以把所有的产品的url丢进start_urls,它采用的分布式的爬虫，一坨丢进去也是点击很快的，而且可以直接采集，解析，存储，非常方便
scrapy有很多的spider，可以根据喜好来选择
最近学习了crawlspider，然后使用crawlspider下载图片的例子
可以参考github
https://github.com/Zhehello/scrapy