本篇主要介绍对于一个爬虫框架的思考和，核心部件的介绍，以及常规的思考方法：

猜想

我们说的爬虫，一般至少要包含几个基本要素：

1.请求发送对象(sender,对于request的封装，防止被封)

2.解析文档对象(将请求的网页当作是html文档还是字符串)

3.承载所需要的解析对象(标准格式的数据承载者)

4.获取所需对象后的操作者 (得到对象后，是以文件形式保存还是存入数据库)

5.整个流程的错误处理者(整个流程的异常监控者)

验证

我们来看看Scrapy 提供了哪些核心的对象

基本概念

refer from :https://scrapy-chs.readthedocs.org/zh_CN/0.24/

基本上我们所设想的对象Scrapy都会包含在里面了

爬取

我们知道，一般爬虫都是按如下规则来爬取数据的

输入目标网址=> 编写处理规则(正则表达式或者xpath语法)=>对得到的数据进行处理

Scrapy的做法如下：

1)新建一个项目

以命令行形式切换到需要将代码放置的文件夹下，然后输入如下命令：

  scrapy startproject cnblogs

文件夹下会生成一个cnblogs的文件下，切换到该文件夹下（记住切换）

Item.py就是我们所需要数据承载器

修改为如下代码：

# -*- coding: utf-8 -*-

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

import scrapy
from scrapy.item import Field,Item

class CnblogsItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()

    Title = Field()
    TitleUrl = Field()

在Spider文件夹下添加BasicGroupSpider.py 修改为如下内容

from scrapy.spider import BaseSpider
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
from cnblogs.items import CnblogsItem

class CnblogsSpider(BaseSpider):
    name = "cnblogs" #spider的名字
    allowed_domains = ["cnblogs.com"]
    start_urls = [
        'http://www.cnblogs.com/'
        ]  #待抓取的列表

    def parse(self, response):
        self.log("Fetch douban homepage page: %s" % response.url)
        hxs = HtmlXPathSelector(response)

        #authors = hxs.select('//a[@class="titlelnk"]')

        items = hxs.select('//a[contains(@class, "titlelnk")]')

        listitems = []

        for author in items:
            #print author.select('text()').extract()
            item = CnblogsItem()
            #property
            item['Title'] = author.select('text()').extract()
            item['TitleUrl'] =author.select('@href').extract()
            listitems.append(item)

        return listitems

OK ,回到第一步的命令台的界面，输入如下命令

scrapy crawl cnblogs --logfile=test.log -o cnblogs.json -t json

结果

关于里面的代码功能，自己去理解吧，写过代码的人大致都了解。

====>DEMO下载<====

总结

本次主要分析了爬虫框架的大致构件，并验证了我们的猜想，关于python的爬虫框架有很多，不过像scrapy这样值得入手和研究的，比较少了，.net下的更少了。