Scrapy简述
Scrapy是一个爬虫应用框架，所谓爬虫，即是用来爬取web网页并从中提取结构化数据，这些爬来的数据可以被应用在广泛的有用的应用中，像数据挖掘，信息处理和历史存档等。
尽管Scrapy起初被设计用于web scraping，但是它也能被用于使用APIs提取数据（例如Amazon Associates Web Services）或者作为一个多功能web爬虫。
通过一个实例spider了解Scrapy
为了展示Scrapy带来了什么价值，下面将通过一个最简单的例子来说明。
这里有一段著名的代码引用自http://quotes.toscrape.com，代码如下：
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "quotes"
start_urls = [
‘http://quotes.toscrape.com/tag/humor/‘,
]
def parse(self, response):
for quote in response.css(‘div.quote‘):
yield {
‘text‘: quote.css(‘span.text::text‘).extract_first(),
‘author‘: quote.xpath(‘span/small/text()‘).extract_first(),
}
next_page = response.css(‘li.next a::attr("href")‘).extract_first()
if next_page is not None:
next_page = response.urljoin(next_page)
yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse)
将上述代码写到一个text文件中，例如quotes_spider.py文件，使用 runspider 命令运行spider。
scrapy runspider quotes_spider.py -o quotes.json
当执行完成后，你将看到一个JSON文件quotes.json，包含文本和作者，如下（这里重新格式化了文件，为了提高可读性）：
[{
"author": "Jane Austen",
"text": "\u201cThe person, be it gentleman or lady, who has not pleasure in a good novel, must be intolerably stupid.\u201d"
},
{
"author": "Groucho Marx",
"text": "\u201cOutside of a dog, a book is man‘s best friend. Inside of a dog it‘s too dark to read.\u201d"
},
{
"author": "Steve Martin",
"text": "\u201cA day without sunshine is like, you know, night.\u201d"
},
...]
刚才发生了什么？
当你运行命令 scrapy runspider quotes_spider.py，Scrapy查找定义在它里面的一个Spider，并通过它的crawler引擎运行它。
crawl开始，通过向定义在start_urls属性里的URLs（在这个例子里，只有humor category的quotes的URL）提出请求，并且调用默认的反馈函数parse，通过回复对象做为一个参数。在反馈函数parse中，我们使用一个CSS Selector 遍历quote元素，生成一个提取了quote内容和作者的Python字典，查找子页面的链接，并使用同样的parse方法做为反馈函数依次提出请求。
这里你能看到Scrapy的一个主要优点之一：请求是可调度的并且可以异步处理。这意味着Scrapy不需要等待一个请求结束和处理完成，在这期间，它可以发送另一个请求或者做其他的事情。这也意味着其他请求可以保持进行，即是一些请求失败或者一些错误发生。
Scrapy使你有能力非常快速的爬取（以容错的方式，同时发送多条请求），与此同时，你也可以通过a few settings进行爬取配置。你可以做一些配置，比如设置两个请求之间的下载延迟，限制每个域或者每个IP的并发请求数量，甚至学习using an auto-throttling extension来自动计算出这些。