scrapy学习笔记

摘要：是最有名的爬虫框架之一，可以很方便的进行抓取，并且提供了很强的定制型，这里记录简单学习的过程和在实际应用中会遇到的一些常见问题一安装在安装之前有一些依赖需要安装，否则可能会安装失败，的选择器依赖于，还有网络引擎，下面是下安装的过程下安装安装

scrapy是python最有名的爬虫框架之一，可以很方便的进行web抓取，并且提供了很强的定制型，这里记录简单学习的过程和在实际应用中会遇到的一些常见问题

在安装scrapy之前有一些依赖需要安装，否则可能会安装失败，scrapy的选择器依赖于lxml，还有Twisted网络引擎，下面是ubuntu下安装的过程

# 1. 安装xml依赖库
$ sudo apt-get install libxml2 libxml2-dev
$ sudo apt-get install libxslt1-dev
$ sudo apt-get install python-libxml2

# 2. 安装lxml
$ sudo pip install lxml

# 3. 安装Twisted（版本可以换成最新的），用pip也可以，如果失败的话下载源码安装，如下
$ wget https://pypi.python.org/packages/6b/23/8dbe86fc83215015e221fbd861a545c6ec5c9e9cd7514af114d1f64084ab/Twisted-16.4.1.tar.bz2#md5=c6d09bdd681f538369659111f079c29d
$ tar xjf Twisted-16.4.1.tar.bz2
$ cd Twisted-16.4.1
$ sudo python setup.py install

# 3. 安装scrapy
$ sudo pip install scrapy

http://lxml.de/installation.html

# 安装xml依赖库
$ xcode-select —install

# 其实相关依赖pip会自动帮我们装上
$ pip install scrapy

mac下安装有时候会失败，建议使用virtualenv安装在独立的环境下，可以减少一些问题，因为mac系统自带python，例如一些依赖库依赖的一些新的版本，而升级新版本会把旧版本卸载掉，卸载可能会有权限的问题

我们可以使用命令行初始化一个项目

$ scrapy startproject tutorial

这里可以查看scrapy更多其他的命令

初始化完成后，我们得到下面目录结构

scrapy.cfg:         项目的配置文件
tutorial/:          该项目的python模块, 在这里添加代码
    items.py:       项目中的item文件
    pipelines.py:   项目中的pipelines文件.
    settings.py:    项目全局设置文件.
    spiders/        爬虫模块目录

我们先看一下scrapy的处理流程

scrapy由下面几个部分组成

spiders：爬虫模块，负责配置需要爬取的数据和爬取规则，以及解析结构化数据

items：定义我们需要的结构化数据，使用相当于dict

pipelines：管道模块，处理spider模块分析好的结构化数据，如保存入库等

middlewares：中间件，相当于钩子，可以对爬取前后做预处理，如修改请求header，url过滤等

我们先来看一个例子，在spiders目录下新建一个模块DmozSpider.py

import scrapy

class DmozSpider(scrapy.Spider):
    # 必须定义
    name = "dmoz"
    # 初始urls
    start_urls = [
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Books/",
        "http://www.dmoz.org/Computers/Programming/Languages/Python/Resources/"
    ]

    # 默认response处理函数
    def parse(self, response):
        # 把结果写到文件中
        filename = response.url.split("/")[-2]
        with open(filename, "wb") as f:
            f.write(response.body)

打开终端进入根目录，执行下面命令

$ scrapy crawl dmoz

爬虫开始爬取start_urls定义的url，并输出到文件中，最后输出爬去报告，会输出爬取得统计结果

2016-09-13 10:36:43 [scrapy] INFO: Spider opened
2016-09-13 10:36:43 [scrapy] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2016-09-13 10:36:43 [scrapy] DEBUG: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023
2016-09-13 10:36:44 [scrapy] DEBUG: Crawled (200)  (referer: None)
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] DEBUG: Crawled (200)  (referer: None)
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] INFO: Closing spider (finished)
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] INFO: Dumping Scrapy stats:
{"downloader/request_bytes": 548,
 "downloader/request_count": 2,
 "downloader/request_method_count/GET": 2,
 "downloader/response_bytes": 16179,
 "downloader/response_count": 2,
 "downloader/response_status_count/200": 2,
 "finish_reason": "finished",
 "finish_time": datetime.datetime(2016, 9, 13, 2, 36, 45, 585113),
 "log_count/DEBUG": 3,
 "log_count/INFO": 7,
 "response_received_count": 2,
 "scheduler/dequeued": 2,
 "scheduler/dequeued/memory": 2,
 "scheduler/enqueued": 2,
 "scheduler/enqueued/memory": 2,
 "start_time": datetime.datetime(2016, 9, 13, 2, 36, 43, 935790)}
2016-09-13 10:36:45 [scrapy] INFO: Spider closed (finished)

这里我们完成了简单的爬取和保存的操作，会在根目录生成两个文件Resources和Books

每次进入控制台运行爬虫还是比较麻烦的，而且不好调试，我们可以通过CrawlerProcess通过代码运行爬虫，新建一个模块run.py

from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings

from spiders.DmozSpider import DmozSpider

# 获取settings.py模块的设置
settings = get_project_settings()
process = CrawlerProcess(settings=settings)

# 可以添加多个spider
# process.crawl(Spider1)
# process.crawl(Spider2)
process.crawl(DmozSpider)

# 启动爬虫，会阻塞，直到爬取完成
process.start()

参考：http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/practices.html#run-scrapy-from-a-script

如上面的DmozSpider类，爬虫类继承自scrapy.Spider，用于构造Request对象给Scheduler

属性

name：爬虫的名字，必须唯一（如果在控制台使用的话，必须配置）

start_urls：爬虫初始爬取的链接列表

parse：response结果处理函数

custom_settings：自定义配置，覆盖settings.py中的默认配置

方法

start_requests：启动爬虫的时候调用，默认是调用make_requests_from_url方法爬取start_urls的链接，可以在这个方法里面定制，如果重写了该方法，start_urls默认将不会被使用，可以在这个方法里面定制一些自定义的url，如登录，从数据库读取url等，本方法返回Request对象

make_requests_from_url：默认由start_requests调用，可以配置Request对象，返回Request对象

parse：response到达spider的时候默认调用，如果在Request对象配置了callback函数，则不会调用，parse方法可以迭代返回Item或Request对象，如果返回Request对象，则会进行增量爬取

每个请求都是一个Request对象，Request对象定义了请求的相关信息（url, method, headers, body, cookie, priority）和回调的相关信息（meta, callback, dont_filter, errback），通常由spider迭代返回

其中meta相当于附加变量，可以在请求完成后通过response.meta访问

请求完成后，会通过Response对象发送给spider处理，常用属性有（url, status, headers, body, request, meta, ）

详细介绍参考官网

https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/request-response.html#request-objects

https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/request-response.html#response-objects

看下面这个例子

from scrapy import Spider
from scrapy import Request

class TestSpider(Spider):
    name = "test"
    start_urls = [
        "http://www.qq.com/",
    ]

    def login_parse(self, response):
        """ 如果登录成功,手动构造请求Request迭代返回 """
        print response
        for i in range(0, 10):
            yield Request("http://www.example.com/list/1?page={0}".format(i))

    def start_requests(self):
        """ 覆盖默认的方法(忽略start_urls),返回登录请求页,制定处理函数为login_parse """
        return Request("http://www.example.com/login", method="POST" body="username=bomo&pwd=123456", callback=self.login_parse)


    def parse(self, response):
        """ 默认请求处理函数 """
        print response

上面我们只是爬取了网页的html文本，对于爬虫，我们需要明确我们需要爬取的结构化数据，需要对原文本进行解析，解析的方法通常有下面这些

普通文本操作

正则表达式：re

Dom树操作：BeautifulSoup

XPath选择器：lxml

scrapy默认支持选择器的功能，自带的选择器构建与lxml之上，并对其进行了改进，使用起来更为简洁明了

XPpath是标准的XML文档查询语言，可以用于查询XML文档中的节点和内容，关于XPath语法，可以参见这里

先看一个例子，通过html或xml构造Selector对象，然后通过xpath查询节点，并解析出节点的内容

from scrapy import Selector

html = "goodbuy"
sel = Selector(text=html)
nodes = sel.xpath("//span")
for node in nodes:
    print node.extract()

Selector相当于节点，通过xpath去到子节点集合（SelectorList），可以继续搜索，通过extract方法可以取出节点的值，extract方法也可以作用于SelectorList，对于SelectorList可以通过extract_first取出第一个节点的值

通过text()取出节点的内容

通过@href去除节点属性值（这里是取出href属性的值）

直接对节点取值，则是输出节点的字符串

除了XPath选择器，scrapy还支持css选择器

html = """
        
            
                good
                buy
                

                    
aa

                    
bb

                    
cc

                    

                        主页
                    

                
            
        
        """
sel = Selector(text=html)

# 选择class为video_part_lists的li节点
lis = sel.css("li.video_part_lists")

for li in lis:
    # 选择a节点的属性
    print li.css("a::attr(href)").extract()

关于css选择器更多的规则，可以见w3c官网

https://www.w3.org/TR/selectors/

上面我们只是爬取了网页的html文本，对于爬虫，我们需要明确我们需要爬取的结构化数据，我们定义一个item存储分类信息，scrapy的item继承自scrapy.Item

from scrapy import Item, Field

class DmozItem(Item):
    title = Field()
    link = Field()
    desc = Field()

scrapy.Item的用法与python中的字典用法基本一样，只是做了一些安全限制，属性定义使用Field，这里只是进行了声明，而不是真正的属性，使用的时候通过键值对操作，不支持属性访问

what, 好坑爹，这意味着所有的属性赋值都得用字符串了，这里有解释（还是没太明白）

why-is-scrapys-field-a-dict

修改DmozSpider的parse方法

class DmozSpider(scrapy.Spider):
    ...
    def parse(self, response):
        for sel in response.xpath("//ul/li"):
            dmoz_item = DmozItem()
            dmoz_item["title"] = sel.xpath("a/text()").extract()
            dmoz_item["link"] = sel.xpath("a/@href").extract()
            dmoz_item["desc"] = sel.xpath("text()").extract()
            print dmoz_item

spider负责爬虫的配置，item负责声明结构化数据，而对于数据的处理，在scrapy中使用管道的方式进行处理，只要注册过的管道都可以处理item数据（处理，过滤，保存）

下面看看管道的声明方式，这里定义一个预处理管道PretreatmentPipeline.py，如果item的title为None，则设置为空字符串

class PretreatmentPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        if item["title"]:
            # 不让title为空
            item["title"] = ""
        return item

再定义一个过滤重复数据的管道DuplicatesPipeline.py，当link重复，则丢弃

from scrapy.exceptions import DropItem

class DuplicatesPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.links = set()

    def process_item(self, item, spider):
        if item["link"] in self.links:
            # 跑出DropItem表示丢掉数据
            raise DropItem("Duplicate item found: %s" % item)
        else:
            self.links.add(item["link"])
            return item

最后可以定义一个保存数据的管道，可以把数据保存到数据库中

from scrapy.exceptions import DropItem
from Database import Database

class DatabasePipeline(object):
    def __init__(self):
        self.db = Database

    def process_item(self, item, spider):
        if self.db.item_exists(item["id"]):
            self.db.update_item(item)
        else:
            self.db.insert_item(item)

定义好管道之后我们需要配置到爬虫上，我们在settings.py模块中配置，后面的数字表示管道的顺序

ITEM_PIPELINES = {
    "pipelines.DuplicatesPipeline.DuplicatesPipeline": 1,
    "pipelines.PretreatmentPipeline.PretreatmentPipeline": 2,
}

我们也可以为spider配置多带带的pipeline

class TestSpider(Spider):
    # 自定义配置
    custom_settings = {
        # item处理管道
        "ITEM_PIPELINES": {
            "tutorial.pipelines.FangDetailPipeline.FangDetailPipeline": 1,
        },
    }
    ...

除了process_item方法外，pipeline还有open_spider和spider_closed两个方法，在爬虫启动和关闭的时候调用

爬虫的通常需要在一个网页里面爬去其他的链接，然后一层一层往下爬，scrapy提供了LinkExtractor类用于对网页链接的提取，使用LinkExtractor需要使用CrawlSpider爬虫类中，CrawlSpider与Spider相比主要是多了rules，可以添加一些规则，先看下面这个例子，爬取链家网的链接

from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

class LianjiaSpider(CrawlSpider):
    name = "lianjia"

    allowed_domains = ["lianjia.com"]

    start_urls = [
        "http://bj.lianjia.com/ershoufang/"
    ]

    rules = [
        # 匹配正则表达式,处理下一页
        Rule(LinkExtractor(allow=(r"http://bj.lianjia.com/ershoufang/pgs+$",)), callback="parse_item"),

        # 匹配正则表达式,结果加到url列表中,设置请求预处理函数
        # Rule(FangLinkExtractor(allow=("http://www.lianjia.com/client/", )), follow=True, process_request="add_cookie")
    ]

    def parse_item(self, response):
        # 这里与之前的parse方法一样，处理
        pass

Role对象有下面参数

link_extractor：链接提取规则

callback：link_extractor提取的链接的请求结果的回调

cb_kwargs：附加参数，可以在回调函数中获取到

follow：表示提取的链接请求完成后是否还要应用当前规则（boolean），如果为False则不会对提取出来的网页进行进一步提取，默认为False

process_links：处理所有的链接的回调，用于处理从response提取的links，通常用于过滤（参数为link列表）

process_request：链接请求预处理（添加header或cookie等）

LinkExtractor常用的参数有：

allow：提取满足正则表达式的链接

deny：排除正则表达式匹配的链接（优先级高于allow）

allow_domains：允许的域名（可以是str或list）

deny_domains：排除的域名（可以是str或list）

restrict_xpaths：提取满足XPath选择条件的链接（可以是str或list）

restrict_css：提取满足css选择条件的链接（可以是str或list）

tags：提取指定标签下的链接，默认从a和area中提取（可以是str或list）

attrs：提取满足拥有属性的链接，默认为href（类型为list）

unique：链接是否去重（类型为boolean）

process_value：值处理函数（优先级大于allow）

关于LinkExtractor的详细参数介绍见官网

注意：如果使用rules规则，请不要覆盖或重写CrawlSpider的parse方法，否则规则会失效，可以使用parse_start_urls方法

从最开始的流程图可以看到，爬去一个资源链接的流程，首先我们配置spider相关的爬取信息，在启动爬取实例后，scrapy_engine从Spider取出Request（经过SpiderMiddleware），然后丢给Scheduler（经过SchedulerMiddleware），Scheduler接着把请求丢给Downloader（经过DownloadMiddlware），Downloader把请求结果丢还给Spider，然后Spider把分析好的结构化数据丢给Pipeline，Pipeline进行分析保存或丢弃，这里面有4个角色

scrapy有下面三种middlewares

SpiderMiddleware：通常用于配置爬虫相关的属性，引用链接设置，Url长度限制，成功状态码设置，爬取深度设置，爬去优先级设置等

DownloadMiddlware：通常用于处理下载之前的预处理，如请求Header（Cookie,User-Agent），登录验证处理，重定向处理，代理服务器处理，超时处理，重试处理等

SchedulerMiddleware（已经废弃）：为了简化框架，调度器中间件已经被废弃，使用另外两个中间件已经够用了

爬虫中间件有下面几个方法

process_spider_input：当response通过spider的时候被调用，返回None（继续给其他中间件处理）或抛出异常（不会给其他中间件处理，当成异常处理）

process_spider_output：当spider有item或Request输出的时候调动

process_spider_exception：处理出现异常时调用

process_start_requests：spider当开始请求Request的时候调用

下面是scrapy自带的一些中间件（在scrapy.spidermiddlewares命名空间下）

UrlLengthMiddleware

RefererMiddleware

OffsiteMiddleware

HttpErrorMiddleware

DepthMiddleware

我们自己实现一个SpiderMiddleware

TODO

参考链接：http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html

下载中间件有下面几个方法

process_request：请求通过下载器的时候调用

process_response：请求完成后调用

process_exception：请求发生异常时调用

from_crawler：从crawler构造的时候调用

from_settings：从settings构造的时候调用

``

更多详细的参数解释见这里

在爬取网页的时候，使用不同的User-Agent可以提高请求的随机性，定义一个随机设置User-Agent的中间件RandomUserAgentMiddleware

import random

class RandomUserAgentMiddleware(object):
    """Randomly rotate user agents based on a list of predefined ones"""

    def __init__(self, agents):
        self.agents = agents

    # 从crawler构造，USER_AGENTS定义在crawler的配置的设置中
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(crawler.settings.getlist("USER_AGENTS"))

    # 从settings构造，USER_AGENTS定义在settings.py中
    @classmethod
    def from_settings(cls, settings):
        return cls(settings.getlist("USER_AGENTS"))

    def process_request(self, request, spider):
        # 设置随机的User-Agent
        request.headers.setdefault("User-Agent", random.choice(self.agents))

在settings.py设置USER_AGENTS参数

USER_AGENTS = [
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; AcooBrowser; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0; Acoo Browser; SLCC1; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 5.0; .NET CLR 3.0.04506)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; AOL 9.5; AOLBuild 4337.35; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US)",
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/5.0; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 6.0)",
    "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 1.0.3705; .NET CLR 1.1.4322)",
    "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0b; Windows NT 5.2; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727; InfoPath.2; .NET CLR 3.0.04506.30)",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN) AppleWebKit/523.15 (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.3 (Change: 287 c9dfb30)",
    "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux; en-US) AppleWebKit/527+ (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.8.1.2pre) Gecko/20070215 K-Ninja/2.1.1",
    "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9) Gecko/20080705 Firefox/3.0 Kapiko/3.0",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux i686; U;) Gecko/20070322 Kazehakase/0.4.5",
    "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.9.0.8) Gecko Fedora/1.9.0.8-1.fc10 Kazehakase/0.5.6",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3) AppleWebKit/535.20 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1036.7 Safari/535.20",
    "Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.52",
]

配置爬虫中间件的方式与pipeline类似，第二个参数表示优先级

# 配置爬虫中间件
SPIDER_MIDDLEWARES = {
    "myproject.middlewares.CustomSpiderMiddleware": 543,
    # 如果想禁用默认的中间件的话，可以设置其优先级为None
    "scrapy.spidermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware": None,
}

# 配置下载中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    "myproject.middlewares.RandomUserAgentMiddleware": 543,
    "scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent.UserAgentMiddleware": None,
}

爬虫最怕的就是封ip，这时候就需要代理服务器来爬取，scrapy设置代理服务器非常简单，只需要在请求前设置Request对象的meta属性，添加proxy值即可，通常我们可以通过中间件来做

class ProxyMiddleware(object):
    def process_request(self, request, spider):
        proxy = "https://178.33.6.236:3128"     # 代理服务器
        request.meta["proxy"] = proxy

scrapy默认已经自带了缓存的功能，通常我们只需要配置即可，打开settings.py

# 打开缓存
HTTPCACHE_ENABLED = True

# 设置缓存过期时间（单位：秒）
#HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0

# 缓存路径(默认为：.scrapy/httpcache)
HTTPCACHE_DIR = "httpcache"

# 忽略的状态码
HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []

# 缓存模式(文件缓存)
HTTPCACHE_STORAGE = "scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage"

更多参数参见这里

scrapy网络请求是基于Twisted，而Twisted默认支持多线程，而且scrapy默认也是通过多线程请求的，并且支持多核CPU的并发，通常只需要配置一些参数即可

# 默认Item并发数：100
CONCURRENT_ITEMS = 100

# 默认Request并发数：16
CONCURRENT_REQUESTS = 16

# 默认每个域名的并发数：8
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 8

# 每个IP的最大并发数：0表示忽略
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 0

更多参数参见这里

在使用的时候遇到过一个问题，在初始化scrapy startproject tutorial的时候，如果使用了一些特殊的名字，如：test, fang等单词的话，通过get_project_settings方法获取配置的时候会出错，改成tutorial或一些复杂的名字的时候不会

ImportError: No module named tutorial.settings

这是一个bug，在github上有提到：https://github.com/scrapy/scrapy/issues/428，但貌似没有完全修复，修改一下名字就好了（当然scrapy.cfg和settings.py里面也需要修改）

上面我们是在settings.py里面配置pipeline，这里的配置的pipeline会作用于所有的spider，我们可以为每一个spider配置不同的pipeline，设置Spider的custom_settings对象

class LianjiaSpider(CrawlSpider):
    ...
    # 自定义配置
    custom_settings = {
        "ITEM_PIPELINES": {
            "tutorial.pipelines.TestPipeline.TestPipeline": 1,
        }
    }

通过LinkExtractor提取的scrapy.Link默认不带节点信息，有时候我们需要节点的其他attribute属性，scrapy.Link有个text属性保存从节点提取的text值，我们可以通过修改lxmlhtml._collect_string_content变量为etree.tostring，这样可以在提取节点值就变味渲染节点scrapy.Link.text，然后根据scrapy.Link.text属性拿到节点的html，最后提取出我们需要的值

from lxml import etree
import scrapy.linkextractors.lxmlhtml
scrapy.linkextractors.lxmlhtml._collect_string_content = etree.tostring

有时候我们已经把urls下载到数据库了，而不是在start_urls里配置，这时候可以重载spider的start_requests方法

def start_requests(self):
    for u in self.db.session.query(User.link):
        yield Request(u.link)

我们还可以在Request添加元数据，然后在response中访问

def start_requests(self):
    for u in self.db.session.query(User):
        yield Request(u.link, meta={"name": u.name})

def parse(self, response):
    print response.url, response.meta["name"]

有时候我们需要爬取的一些经常更新的页面，例如：间隔时间为2s，爬去一个列表前10页的数据，从第一页开始爬，爬完成后重新回到第一页

目前的思路是，通过parse方法迭代返回Request进行增量爬取，由于scrapy默认由缓存机制，需要修改

scrapy默认有自己的去重机制，默认使用scrapy.dupefilters.RFPDupeFilter类进行去重，主要逻辑如下

if include_headers:
    include_headers = tuple(to_bytes(h.lower())
                             for h in sorted(include_headers))
cache = _fingerprint_cache.setdefault(request, {})
if include_headers not in cache:
    fp = hashlib.sha1()
    fp.update(to_bytes(request.method))
    fp.update(to_bytes(canonicalize_url(request.url)))
    fp.update(request.body or b"")
    if include_headers:
        for hdr in include_headers:
            if hdr in request.headers:
                fp.update(hdr)
                for v in request.headers.getlist(hdr):
                    fp.update(v)
    cache[include_headers] = fp.hexdigest()
return cache[include_headers]

默认的去重指纹是sha1(method + url + body + header)，这种方式并不能过滤很多，例如有一些请求会加上时间戳的，基本每次都会不同，这时候我们需要自定义过滤规则

from scrapy.dupefilter import RFPDupeFilter

class CustomURLFilter(RFPDupeFilter):
    """ 只根据url去重"""

    def __init__(self, path=None):
        self.urls_seen = set()
        RFPDupeFilter.__init__(self, path)

    def request_seen(self, request):
        if request.url in self.urls_seen:
            return True
        else:
            self.urls_seen.add(request.url)

配置setting

DUPEFILTER_CLASS = "tutorial.custom_filters.CustomURLFilter"

scrapy所有的迭代出来的的Item都会经过所有的Pipeline，如果需要处理不同的Item，只能通过isinstance()方法进行类型判断，然后分别进行处理，暂时没有更好的方案

我们可以通过Request的priority控制url的请求的执行顺序，但由于网络请求的不确定性，不能保证返回也是按照顺序进行的，如果需要进行逐个url请求的话，吧url列表放在meta对象里面，在response的时候迭代返回下一个Request对象到调度器，达到顺序执行的目的，暂时没有更好的方案

scrapy虽然是最有名的python爬虫框架，但是还是有很多不足，例如，item不能多带带配置给制定的pipeline，每一个爬取的所有item都会走遍所有的管道，需要在管道里面去判断不同类型的item，如果在pipelines和items比较多的项目，将会让项目变得非常臃肿

如有问题欢迎到我的博客留言

官方文档

中文教程

scrapy五大模块

最后安利一下自己的博客：http://zhengbomo.github.com