1.Scrapy简介
最开始看Scrapy的教程是中文版 ，这个版本是0.24，后来python模块warning的时候，去查看英文版，结果人家已经更新到1.0+了，很多import的模块已经有了一些改变，这里要注意。参与翻译scrapy的作者在他的github上说：
Scrapy的文档写得很详细，与之带来的就是文档量很大。仅仅靠我需要很多的时间。希望您能加入这个计划，让翻译更快速。
确实工作量非常大。这里也相参与翻译的工作人员致敬～
个人对Scrapy的印象是这样的：它专门为了scrapy而设计，里面有一个“半自动”化的结构，包括图1.1：
（1）Scrapy Engine：相当于“经销商”，它负责什么时候向Spider买url，决定买多少，并卖给Scheduler；
（2）Spider：就是辛辛苦苦作劳动的机器人，它向Engine提供url以及相应的Rule，这是整个获取数据的关键，在你建立的scrapy项目下有一个文件夹叫：spider，里面放了spider的主程序，具体后面介绍。
（3）Scheduler：故名思意，就是调度，根据Engine给它的url产生各种request信息；
（4）Downloader：根据接受到的request信息进行下载，产生response对象，返还给spider处理；
（5）Item/Pipeline：spider在接受到response对象后，自动或者根据callback进行parse，然后把处理好的数据装进item或者输出到文件。
Scrapy内置了很多方法，我们要做的就是利用这种方法，告诉scrapy我要怎么做，具体谁发送request，谁接收response，item怎么传递的，那么就是由scrapy自己的逻辑实现，这个我们不用操心。但是还要明白spider里面各个method被执行的先后顺序，这样会使自己的逻辑非常清楚。不然scrapy就是一个黑箱，用的时候哪里有问题也不知道。
2.Scrapy使用方法
这里对于使用scrapy非常重要，弄清楚了各个method的功能和顺序才能有的放矢。
如果这里对于python不是很熟悉，可以找找python教材中“类”的那一章看看。
PS：本文基于linux平台，使用vim编程
(1)创建scrapy的project
在命令行输入：
cd ~/Produre #进入Podure目录下，在这个目录下建立projecy
scrapy startproject XXX #建立名为 XXX的project
此时在Proodure目录下会自动建立一个类似下面这样的文件结构：
item.py是你要定义item的地方，item你就理解为spider后要把数据存入的地方，item就可以理解为一个字典。
pipeline可以理解为管道，当你获得的数据很多，不断产生时，用item存储的数据会被覆盖，而此时通过编写pipeline的class和method可以实现将数据源源不断的写入指定的文件类型中，后面介绍。
settings.py是存放spider的一些配置信息的，比如下载时间间隔，pipeline中类的名字，以及按照什么样的顺序进行下载。后面介绍。
spider文件夹下存放编写爬虫的主要文件。
（2）定义Item
打开item.py，然后按照你想要存储的数据，进行编写：
每一个定义的变量都可以在spider中作为item字典的键，不过这首先要被赋予scrapy.Field()
(3)Spider中的类和方法
定义好item后，就可以编写spider程序了，但在这之前介绍以下各种方法和类：
name：必须且唯一的spider名字，类型为string，运行该spider时输入它
allow_domains:允许方法的域名，可以是string 或者list，可选项，非必须。
start_urls: 指定要首先访问的url
方法：
start_requests(): 默认从start_urls里面获取url，并且为每一个url产生一个request，默认的 callback为parse。调度就是从这里开始执行的。这里可以改写，以便从指定的url开始访问，一般用于模拟登陆时，获取动态code的时候。获取动态code那么你可以这样：
from scrapy.http import Request,FromRequest
start_requests():
return [ Request( url, mata={'cookiejar':1}callback=login ) ] #加入meta想要获取cookie
这里的url就是你登陆的login URL，访问这个url时，server会返回你一个response，这个response里面就有下一步登陆的时候要发送的code。那么这里的callback到login这个方法的功能就是要从返回的response里面通过正则表达式或者结合xpath等得到这个code。
start_requests中将Downloader下载的response返回给callback，也就是我定义的login方法，那么在login方法中，除了要解析并获得动态code外，还可以进行模拟登陆，在login中可以加入：
def login(self,response):
code=response.xpath('//h1/text()').extract() #就是为了获得code，也可以结合re来提取
headers={} #模拟浏览器登陆的header
postdata={} #server要你post的数据，包括上面获得的code
return [FormRequest.from_response( url, headers=headers, formdata=postdata, meta={'cookiejar':response.meta['cookiejar'], callback=loged , dont_filter=x } ) ]
#注意这里postdata并没有用urlencode，且cookie用的是返回的response中的cookie，也就是上面start_requests那里记录的cookie。另外此时的url则是你真正post数据的url，一般可以通过firebug获得。其实，这里也可以这个时候才获得cookie，这样可以获得登陆以后的cookie。这个方法被调用以后，就成功登陆了，那么此时可以在loged方法中通过下面make_requests_from_url这个方法来访问登陆以后的其他页面。
#这里如果需要输入验证码，可以采用下载图片并手动输入的方式进行，在另外一片记录里可以看到。
如果该方法被重写了，那么start_urls里面的url将不会被首先访问，后面想要访问的时候则要特别的“强调“。会在后面说明。
还要注意的是，start_requests只被自动调用一次。
make_requests_from_url(url):
这个方法就是当你指定了url的时候，则通过这个方法，可以自动返回给parse。scrapy中能够自动调用parse的方法，就我目前的学习来看，只有这两个（start_requests和make_requests_from_url）。这个之所以重要，是因为要结合后面说的CrawlSpider中的rule。
可以通过make_requests_from_url()来实现访问start_urls里面的url：
def loged（self, response）:
for url in start_urls:
yield make_requests_from_url(url)
parse():
scrapy中默认将response传递到的地方就是parse（），这里顾名思义是用来提取网页内容的地方，在Spider类中可以在这里实现网页内容提取，但是在CralwSpider中，parse（）实现用rule中获得的link进行进一步处理，所以在CrawlSpider中不建议重写parse方法。
rule()：
rule提供了如何指导Downloader获取链接的的功能，其具体实现是：
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor as LKE
LinkExtractor的教程见：linkextractor
linkextractor的参数这里主要用到：
（1）allow=（这里用正则表达式写明要获取的链接）
（2）restrict_xpaths=(这里要用xpath格式写明特别要从哪个节点获取链接)
在Rule里面，特别要注意callback后面要加的是string，而不是向类中引用其他方法的self.parse_1。follow意位“跟踪”，那其实这里是有一个思考的。
rule是通过调用parse（）方法来按照其里面提供的各种Rule来进行链接获取及response的返回，其逻辑是这样的：
（1）必须调用parse
（2）然后按照Rule规则，在parse中的response中寻找符合Rule指定规则的链接
（3）如果找到了相应的链接，那么请求这个链接，并把这个链接的response发送给callback，进行分析
（4）然后考虑是否跟进，如果跟进，那么以这个链接为基点再按照Rule中规则进行寻找
这里就存在两个问题，第一个发送到rule中的response，其实是没有被传给callback的；另外就是如果follow=False，那么其实......(未完待续)
