首先假设我们要自己写一个获取图片的爬虫吧。那么显然，你需要的就是获取图片链接，然后写一个专门下载图片的pipline。很开心的是，scrapy其实已经给你实现好了这个pipline了，是不是很贴心呢！
Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站。包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。 换句话说，Spider就是您定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方。
国庆70周年 国庆70周年 在Scrapy中，要抓取网站的链接配置、抓取逻辑、解析逻辑里其实都是在Spider中配置的。 Spider要做的事就是有两件：定义抓取网站的动作和分析爬取下来的网页。 1
Spider类 Spider类定义了如何爬取某个(或某些)网站。包括了爬取的动作(例如:是否跟进链接)以及如何从网页的内容中提取结构化数据(爬取item)。 换句话说，Spider就是您定义爬取的动作及分析某个网页(或者是有些网页)的地方。 class scrapy.Spider是最基本的类，所有编写的爬虫必须继承这个类。 主要用到的函数及调用顺序为： __init__() : 初始化爬虫名字和start_urls列表 start_requests() 调用make_requests_from url()
我在爬虫课堂（二十五）|使用CrawlSpider、LinkExtractors、Rule进行全站爬取章节中说将对CrawlSpider的源码进行一个讲解，这篇文章就是来还账的，你们如果觉得好请点个赞。 一、Spider源码分析 在对CrawlSpider进行源码分析之前，先对Spider源码进行一个分析。 1.1、Spider介绍及主要函数讲解 Spider类定义了如何爬取某个（或某些）网站。包括了爬取的动作（是否跟进链接）以及如何从网页的内容中提取结构化数据（提取Item）。 Spider就是定义爬取的
最近看scrappy0.24官方文档看的正心烦的时候，意外发现中文翻译0.24文档，简直是福利呀~ http://scrapy-chs.readthedocs.org/zh_CN/0.24/
但是如果各位同学看过 Scrapy 的settings.py文件，就会发现里面会通过字符串的方式来指定 pipeline 和 middleware，例如：
程序出错的时候，我们往往需要根据异常信息来找到具体出错的代码。简单地用print打印异常信息并不能很好地追溯出错的代码：
从今天开始更新关于爬取知乎的一系列文章，最近一直在优化代码，奈何代理IP有用的都是要钱的，所以已经不知道怎么优化了，发出来大家也参考参考，顺便提点意见。
Item Pipeline 当Item在Spider中被收集之后，它将会被传递到Item Pipeline，这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item。 每个Item Pipeline都是实现了简单方法的Python类，比如决定此Item是丢弃而存储。以下是item pipeline的一些典型应用： 验证爬取的数据(检查item包含某些字段，比如说name字段) 查重(并丢弃) 将爬取结果保存到文件或者数据库中 编写item pipeline 编写item pipeline很简单，item
Scrapy爬取伯乐在线文章 准备工作： python环境，我是用Anaconda Scrapy环境,上一篇文章提到过 MySQL，我们准备将爬取的数据保存到MySQL数据库中 创建项目 首先通过scrapy命令创建项目 爬取数据整体逻辑 分析一下整个流程，可以分为两个部分。一，分析列表页面结构，获取每一篇文章的链接和图片地址以及下一个列表页地址。二，进入文章单页获取想要的内容数据。因此代码如果都写在一起显得非常臃肿，难以阅读。因此可以在parse函数处理第一部分逻辑，然后通过Request函数发送请求进行
新建一个scrapy项目，scrapy startproject zhihuspider
Scrapy是采用Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取采集web站点信息并从页面中提取结构化的数据。
安装完 scrapy 后，新建一个爬虫的目录，然后在命令行窗口进入该目录，输入以下命令：
为什么要学 scrapy 呢？看下图中的招聘要求，就清楚了。很多招聘要求都有 scrapy，主要是因为 scrapy 确实很强。那到底强在哪里呢？请在文中找答案。
Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，它可以帮助我们快速、高效地实现大规模数据抓取与分析。本文将通过一个实际案例，详细介绍如何使用Scrapy框架构建网络爬虫。
Scrapy的架构太重要了，单用一篇文章再总结整合下。前两张图来自《Learning Scrapy》，第三张图来自Scrapy 1.0中文官方文档（该中文文档只到1.0版），第四张图来自Scrapy
本节来介绍一个强大的爬虫框架 Scrapy。Scrapy 是一个基于 Twisted 的异步处理框架，是纯 Python 实现的爬虫框架，其架构清晰，模块之间的耦合程度低，可扩展性极强，可以灵活完成各种需求。
在spiders目录的同级目录下创建一个commands目录，并在该目录中创建一个crawlall.py，将scrapy源代码里的commands文件夹里的crawl.py源码复制过来，只修改run()方法即可。（文件夹下面必须要有__init__文件）
Scrapy核心架构和其组件的功能 Scrapy的工作流 Scrapy的中文输出储存 介绍CrawSpider 编写了一个爬虫实战来进行我们的mysql数据库操作
爬虫程序，主要是用与数据采集处理的一种网络程序，在操作过程中针对指定的url地址进行数据请求并根据需要采集数据，但是在实际项目开发过程中，经常会遇到目标url地址数量不明确的情况，如之前的章节中提到的智联招聘项目，不同的岗位搜索到的岗位数量不一定一致，也就意味着每个工作搜索到的工作岗位列表页面的数量不一定一致，爬虫工程师工作可能搜索到了10页，Django工作有可能都索到了25页数据，那么针对这样的数据要全部进行爬取，应该怎么处理呢？答案就是：深度爬虫
本文的运行环境是Win10，IDE是Pycharm，Python版本是3.6。 请先保证自己安装好Pycharm和Scrapy。
scrapy安装步骤 pip install wheel 下载twisted : 地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted (选择对应的版本) 安装twisted : pip install aiohttp-3.8.1-cp38-cp38-win_amd64.whl pip install pywin32 pip install scrapy 测试终端输入: scrapy 创建工程 终端输入: scrapy startproject fi
这篇文章憋的太久了，断断续续战线拉了好长。这个也是属于喜马拉雅那个项目的一部分，还要再忙一阵子。请大家见谅。
XSScrapy是一个快速、直接的XSS漏洞检测爬虫，你只需要一个URL，它便可以帮助你发现XSS跨站脚本漏洞。 XSScrapy的XSS漏洞攻击测试向量将会覆盖 Http头中的Referer字段 User-Agent字段 Cookie 表单（包括隐藏表单） URL参数 RUL末尾，如 www.example.com/<script>alert(1)</script>跳转型XSS 因为Scrapy并不是一个浏览器，所以对AJAX无能为力，我将会在未来努力实现这些功能，尽管并不容易:） 使用方法 基本检测命令
在众多的网站防爬措施中，有一种是根据ip的访问频率进行限制，即在某一时间段内，当某个ip的访问次数达到一定的阀值时，该ip就会被拉黑、在一段时间内禁止访问。
scrapy 模拟登录相信大家都会，而且非常的熟练。但是技术一直在进步（尤其是前端领域），近几年前后端分离的趋势越来越明显，很多 web 站都采用前后端分离的技术。以前保存用户身份信息靠 Cookie，那前后分离这种技术组合靠什么校验用户身份呢？
本文属于新闻推荐实战-数据层-构建物料池之scrapy爬虫框架基础。对于开源的推荐系统来说数据的不断获取是非常重要的，scrapy是一个非常易用且强大的爬虫框架，有固定的文件结构、类和方法，在实际使用过程中我们只需要按照要求实现相应的类方法，就可以完成我们的爬虫任务。文中给出了新闻推荐系统中新闻爬取的实战代码，希望读者可以快速掌握scrapy的基本使用方法，并能够举一反三。
在 scrapy_test 项目中的目录 spiders 中创建文件 quotes_spider.py
备注： process_request(request, spider) 当每个request通过下载中间件时，该方法被调用。 process_request() 必须返回其中之一: 返回 None 、返回一个 Response 对象、返回一个 Request 对象或raise IgnoreRequest 。 如果其返回 None ，Scrapy将继续处理该request，执行其他的中间件的相应方法，直到合适的下载器处理函数(download handler)被调用， 该request被执行(其response被下载)。 如果其返回 Response 对象，Scrapy将不会调用 任何 其他的 process_request() 或 process_exception() 方法，或相应地下载函数； 其将返回该response。 已安装的中间件的 process_response() 方法则会在每个response返回时被调用。 如果其返回 Request 对象，Scrapy则停止调用 process_request方法并重新调度返回的request。当新返回的request被执行后， 相应地中间件链将会根据下载的response被调用。 如果其raise一个 IgnoreRequest 异常，则安装的下载中间件的 process_exception() 方法会被调用。如果没有任何一个方法处理该异常， 则request的errback(Request.errback)方法会被调用。如果没有代码处理抛出的异常， 则该异常被忽略且不记录(不同于其他异常那样)。 参数: request (Request 对象) – 处理的request spider (Spider 对象) – 该request对应的spider
源 / 顶级程序员 文 / 奶糖 China NO. 1！ 这一次，我们伟大祖国再次拿下了一个世界第一。 我们成为全球最大色情网站Pornhub，在线观看时长最久的国家，没有之一。 数据显示，2017年Pornbub全年访客为285亿，日均独立访客为8100万，全年视频上传总量可以装满世界上所有正在运行的iPhone手机…… 如果我们认为这只是无聊的中年秃顶男性和学生朋友们肆意挥洒无处安放的青春的话，那就大错特错了。 数据显示，在移动端观看羞羞电影的人群中，女性比男性整整多出了16%。
上一篇文章介绍了Scrapy框架的安装及其目录结构和常用工具命令，相信大家也有了初步的认识。 本章将从实战编写来补充scrapy的基础知识
scrapy源码解析参考连接：https://www.jianshu.com/p/d492adf17312 ，直接看大佬的就行了，这里便就不多说了。
通常，很容易将性能理解错。对于Scrapy，几乎一定会把它的性能理解错，因为这里有许多反直觉的地方。除非你对Scrapy的结构有清楚的了解，你会发现努力提升Scrapy的性能却收效甚微。这就是处理高性能、低延迟、高并发环境的复杂之处。对于优化瓶颈， Amdahl定律仍然适用，但除非找到真正的瓶颈，吞吐量并不会增加。要想学习更多，可以看Dr.Goldratt的《目标》这本书，其中用比喻讲到了更多关于瓶延迟、吞吐量的知识。本章就是来帮你确认Scrapy配置的瓶颈所在，让你避免明显的错误。
这是官方文档的命令行工具https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/commands.html 配置设置 Scrapy 默认在 scrapy.cfg 文件中查找配置参数： 系统范围：/etc/scrapy.cfg 或 c:\scrapy\scrapy.cfg 用户范围：~/.config/scrapy.cfg ($XDG_CONFIG_HOME) 和 ~/.scrapy.cfg ($HOME) 项目内范围：scrapy.cfg 项目范围的设置将覆盖所有其他文件的设置
scrapy的日志信息与配置 学习目标： 了解 scrapy的日志信息 掌握 scrapy的常用配置 掌握 scrapy_redis配置 了解scrapy_splash配置 了解scrapy_redi
在爬虫文件的parse方法中，提取详情页增加之前callback指定的parse_detail函数：
在上篇文章：Scrapy源码剖析（一）架构概览，我们主要从整体上了解了 Scrapy 的架构和数据流转，并没有深入分析每个模块。从这篇文章开始，我将带你详细剖析 Scrapy 的运行原理。
scrapy是一个为了爬去网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，我们只需要实现少量的代码，就能够快速的抓取
在 project_name 文件夹下创建一个名为 project_name 的Scrapy项目。 语法：
但是在settings.py中多了以下内容,这几行表示scrapy_redis中重新实现的了去重的类，以及调度器，并且使用RedisPipeline管道类
07.08自我总结 一.Scrapy爬虫框架 大体框架 2个桥梁 二.常用命令 全局命令 startproject 语法:scrapy startproject <project_name> 这个
Scrapy是一个用于创建Web爬虫应用的Python框架。它提供了相关编程接口，可以通过识别新链接来抓取Web数据，并可以从下载的内容中提取结构化数据。
在上一篇文章：Scrapy源码剖析（二）Scrapy是如何运行起来的？我们主要剖析了 Scrapy 是如何运行起来的核心逻辑，也就是在真正执行抓取任务之前，Scrapy 都做了哪些工作。
爬虫框架也许能简化工作量，提高效率等。scrapy是一款方便好用，拓展方便的框架。
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