1.创建项目
创建项目 scrapy startproject + 项目名称
2.创建应用
进入到spiders 文件夹下 创建爬虫文件 scrapy genspider + 爬虫文件名称 + 网站的域
.创建完成之后打开pycharm 创建好的项目，选择虚拟环境
爬虫文件的名称不可以和项目的名称重名
scrapt 项目的架构
chinaz 项目文件夹
spiders 存放所有的爬虫文件
zzw.py 爬虫文件(解析response 响应，提取目标数据和url)
items.py 编写要爬取的字段
middiewares.py 中间件(爬虫中间件,下载中间件)
piplines.py 数据管道(做数据持久化)
settings.py 设置文件(设置请求头，下载延迟，是否遵循robot协议,等 ....)
scrapy.cfg 配置文件(部署项目的时候会用到)
3.运行
运行 ： 进入chainz/ 在进入 spiders 在执行scrapy crawl zzw
使用框架可以更高的提升我们的执行效率
1.引擎：负责各个模块的数据传递
创建通用爬虫: scrapy crawl -t genspider + 爬虫名称 + 网站的域
流程
setting.py 设置文件
ROBOTSTXT_OBEY = False 是否要遵守robot 协议，为True 表示遵守，要改为False 不遵守
DOWNLOAD_DELAY = 0 设置下载延迟，默认为0 ，将注掉的代码打开
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36',
} 默认的请求头，是全局的，将注掉的代码打开
zzw.py 爬虫文件
name = 'zzw'：爬虫文件的名称，每一个爬虫文件都有一个爬虫的名称，是唯一的
allowed_domains = ['chinaz.com']： allowed_domains = ['chinaz.com']
start_urls = '[http://top.chinaz.com/']： 设置要爬取的起始的url 链接，任务，可以指定多个
response :接收相应结果，解析数据，提取新的url
response.status：获取响应的状态码
response.text：获取响应的html文本
response.body：获取响应的二进制数据(当response.text出现乱码的时候，可以拿到二进制数据进行解码)
response.headers：获取响应头
response.request.headers ：获取请求的请求头
解析数据
导入items.py 文件中要爬取的字段定义的类 例如： from chainz.items import ChainzItem
cate_items = ChainzItem() ：实例化一个item对象
利用 response.xpath 做数据的提取 例如：
例如：方式 1. title = category_a.xpath('./text()').extract()[0]
方式 2 .title = response.xpath('./text()').extract_first(' ')
获取出来的都是Selector对象，并且都存放在列表里面
extract()：作用是将提取到的Selector对象中的data数据提取出来，这里提取出来的是unicode编码类型
extract_first(' ')：取列表中的第一个元素，如果列表为空，可以在括号中添加一个默认值，如果不设置默认值返回的是None
将不完整的url拼接完整
例如：方式 1. cate_items['fristpage'] = urljoin(response.url,href)
方式 2. cate_items['fristpage'] = response.urljoin(href)
yield 方法：将items数据交给管道(这里使用yield)管道就使用yield
yield：将获取到的数据都交给管道处理就使用yield 例如：yield.cate_items
发起一个请求：例如：yield scrapy Request(url=category_item['fristPage'],callback=self.parse_web_list_data
Request 方法需要的参数：
"""
url, 发起请求的url地址
callback=None, 请求成功后的回调
method='GET', 请求的方式
headers=None, 请求头
cookies=None, cookies
meta=None, 要传递的参数
encoding='utf-8', 编码类型
priority=0, 优先级
dont_filter=False, 是否要过滤请求（False去重,不会重复请求）
errback=None 请求错误的回调
"""
将数据存到本地
注意：在使用管道之前，要先激活管道，需要在setings 文件中激活
setting.py 设置文件
将注释掉的代码打开，在这里进行管道的激活，前面表示路径，后面跟的数字，数字越小表示优先级越高，越先经过哪个类
ITEM_PIPELINES = { 'chinaz.pipelines.ChinazPipeline': 300,}
回到 pipelines.py 管道文件中
定义 open_spider 方法，是一个可选的方法，有需要的时候就去调用，当spider 方法开启的时候，会执行，并且只调用一次，表示 爬虫开始
定义 close_spider方法， 和open_spider 方法一样，只调用一次，表示，爬虫结束
mongodb 数据持久化 将数据存入到 mongodb 数据库中
return item 的作用：
在初始化中创建数据库连接 例如：self.client = pymongo.MongoClient(host,port)
获取数据库 例如： self.db = self.client[db]
@classmethod 是一个类方法,crawler:可以从crawler里面获取到爬虫的核心组件（从[settings.py](http://settings.py)设置文件中获取相关参数）
def from_crawler(cls, crawler):
例如：host = crawler.settings['MONGO_HOST']
port = crawler.settings['MONGO_PORT']
return cls(host,port)
在 setting.py 设置文件中 写入mongodb数据库相关配置如下代码
MONGO_HOST = '127.0.0.1'
MONGO_PORT = 27017
MONGO_DB = 'chinaz-99'
在 item.py 定义方法 例如： def get_collection_name(self): return 'categroy'
回到 pipelines.py 管道文件中
col_name = self.db[item.get_collection_name()]
col_name.insert(dict(item))
定义 close_spider()方法 爬虫结束的时候会调用 self.client.close()
mysql 数据库持久化，将数据存放在mysql 数据库中
在 piplines.py 管道文件中做mysql 的数据持久化
创建一个数据库连接 self.client = pymysql.Connect(host,user,pwd,db,charset=charset)
创建游标 self.cursor = self.client.cursor()
在setting.py 设置文件中 写入mysql 数据库相关配置
MYSQL_HOST = '127.0.0.1'
MYSQL_USER = 'root'
MYSQL_PWD = '123'
MYSQL_DB = 'china_999'
MYSQL_CHARSET = 'utf8'
scrapy 五大模块
中间的是引擎： 引擎负责各个模块之间的通信与调度
引擎的下面是 spiders 爬虫文件
引擎的上面是调度器
引擎的左面是数据管道
引擎的右面是下载器
引擎和下载器中间是 下载中间件
引擎和爬虫中间是 爬虫中间件
具体运行流程
1. spiders 爬虫文件里面有一个start_url的参数，里面放的就是我们要爬取的目标url ,
2.把要爬取的url 构建一个request 请求，经过爬虫中间件给引擎，经过引擎给调度器，把任务存放在任务队列里面，
3.如果要获取数据的时候，从调度器里面拿数据给引擎，
4.引擎拿到请求之后，经过下载中间件给下载器 (request 请求)，把request 给我们的下载器，
5.下载器根据引擎发过来的任务，向对方服务器发起请求拿到一个response 响应，
6.最终把响应通过下载中间件，经过引擎，经过爬虫中间件，最终给spiders 爬虫文件(最终把response响应给爬虫文件),
7.爬虫文件拿到响应之后在爬虫文件里面做两件事 （1.解析响应，提取目标数据，2.提取新的url），
8.爬虫文件拿到item 数据给管道（item 数据），管道拿到数据之后做数据的过滤和持久化。
