(转载)scrapy三步曲scrapy的简介、安装与实例（python抓取的爬虫框架）

(原文地址：http://www.ddlive.org/?p=664)

实例，官方有个实例教程，算是比较简单了，然后后面有更详细的一项项解释，不过老实讲我还真是看不太懂，很多地方没有给出实例，所以我在网上找了一大堆资料后，弄了一个实例。现在列出来跟大家分享。

1.实例初级目标：从一个网站的列表页抓取文章列表，然后存入数据库中，数据库包括文章标题、链接、时间

首先生成一个项目:scrapy startproject fjsen

目录结构大致如下：

先定义下items,打开items.py:

我们开始建模的项目，我们想抓取的标题，地址和时间的网站，我们定义域为这三个属性。这样做，我们编辑items.py，发现在开放目录目录。我们的项目看起来像这样：

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/topics/items.html 

from scrapy.item import Item, Field

class FjsenItem(Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = Field()
    title=Field()
    link=Field()
    addtime=Field()
 

大家想知道更加详细的话看：http://doc.scrapy.org/en/0.12/topics/items.html 

第二步：定义一个spider,就是爬行蜘蛛（注意在工程的spiders文件夹下），他们确定一个初步清单的网址下载，如何跟随链接，以及如何分析这些内容的页面中提取项目（我们要抓取的网站是http://www.fjsen.com/j/node_94962.htm 这列表的所有十页的链接和时间）。

新建一个fjsen_spider.py,内容如下：

#-*- coding: utf-8 -*-
from scrapy.spider import BaseSpider
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
from fjsen.items import FjsenItem
class FjsenSpider(BaseSpider):
    name="fjsen"
    allowed_domains=["fjsen.com"]
    start_urls=['http://www.fjsen.com/j/node_94962_'+str(x)+'.htm' for x in range(2,11)]+['http://www.fjsen.com/j/node_94962.htm']

    def parse(self,response):
        hxs=HtmlXPathSelector(response)
        sites=hxs.select('//ul/li')
        items=[]
        for site in sites:
            item=FjsenItem()
            item['title']=site.select('a/text()').extract()
            item['link'] = site.select('a/@href').extract()
            item['addtime']=site.select('span/text()').extract()
            items.append(item)
        return items                     

name:是确定蜘蛛的名称。它必须是独特的，就是说，你不能设置相同的名称不同的蜘蛛。

allowed_domains：这个很明显，就是允许的域名，或者说爬虫所允许抓取的范围仅限这个列表里面的域名。

start_urls：是一个网址列表，蜘蛛会开始爬。所以，第一页将被列在这里下载。随后的网址将生成先后从数据中包含的起始网址。我这里直接是列出十个列表页。

parse()：是蜘蛛的一个方法，当每一个开始下载的url返回的Response对象都会执行该函数。

这里面，我抓取每一个列表页中的<ul>下的<li>下的数据，包括title,链接，还有时间，并插入到一个列表中.

第三步，将抓取到的数据存入数据库中，这里就得在pipelines.py这个文件里面修改了

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/topics/item-pipeline.html
import sqlite3
from os import path
from scrapy import signals
from scrapy.xlib.pydispatch import dispatcher
class FjsenPipeline(object):
                          
    def __init__(self):
        self.conn=None
        dispatcher.connect(self.initialize,signals.engine_started)
        dispatcher.connect(self.finalize,signals.engine_stopped)
    def process_item(self,item,spider):
        self.conn.execute('insert into fjsen values(?,?,?,?)',(None,item['title'][0],'http://www.fjsen.com/'+item['link'][0],item['addtime'][0]))
        return item

    def initialize(self):
        if path.exists(self.filename):
            self.conn=sqlite3.connect(self.filename)
        else:
            self.conn=self.create_table(self.filename)
    def finalize(self):
        if self.conn is not None:
            self.conn.commit()
            self.conn.close()
            self.conn=None
    def create_table(self,filename):
        conn=sqlite3.connect(filename)
        conn.execute("""create table fjsen(id integer primary key autoincrement,title text,link text,addtime text)""")
        conn.commit()
        return conn
这里我暂时不解释，先继续，让这个蜘蛛跑起来再说。

第四步：修改setting.py这个文件：将下面这句话加进去

ITEM_PIPELINES=['fjsen.pipelines.FjsenPipeline']

接着，跑起来吧,执行：

scrapy crawl fjsen

就会在目前下生成一个data.sqlite的数据库文件，所有抓取到的数据都会存在这里。