Scrapy使用的基本流程与实例讲解

前面已经介绍过如何创建scrapy的项目，和对项目中的文件功能的基本介绍。

这次，就来谈谈使用的基本流程：

（1）首先第一点，打开终端，找到自己想要把scrapy工程创建的路径。这里，我是建立在桌面上的。打开终端，输入：
cd Desktop 就进入了桌面文件存储位置。

（2）创建scrapy工程。终端输入：scrapy startproject image

终端输入：cd image

继续输入：scrapy genspider imageSpider pic.netbian.com

（3）在pycharm中打开刚才桌面的文件，进入settings.py设置爬虫规则。可以将规则直接注释掉，或者改为False。

（4） 回到爬虫文件。

更改start_url,将爬虫默认的第一个网址更改为需要爬取的网站网址即可。

（5）下面就可以爬取数据了，这里选择了下载图片。

爬取完数据之后，要在存储数据的items.py文件中传输给管道

接下来在爬虫文件中引入管道模型。

from ..items import ImageItem

在爬虫文件中的parse函数中使用在items.py文件中创建的数据模型。

item = ImageItem()

注意点：

有时候在终端输出的时候，如果返回内容是scrapy.selector ,如果对象类型是scrapy.selector，那么这个对象可以被继续迭代，也可以用xpath继续寻找里面的内容。

如果终端遇到这个问题：

# ValueError:Missing scheme in request url:h

那么就需要使用extract（）将xpath对象转化成列表对象。而列表对象，可以继续被迭代，但是不可以使用xpath来寻找里面的对象。

在下载之前还需要在settings.py文件中，对图片下载的路径和存储位置进行设置。

下面附代码如下。仅有爬虫文件的代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from ..items import ImageItem
class ImagespiderSpider(scrapy.Spider):
 name = 'imageSpider'
 allowed_domains = ['pic.netbian.com']
 start_urls = ['http://pic.netbian.com/4kmeinv/']

def parse(self, response):
   img_list = response.xpath('//ul[@class="clearfix"]/li/a/img/@src')
   # 找到了很多src属性值，现在进行遍历，分别使用每一个
   for img in img_list:
     # 使用在items.py中创建的数据模型item
     item = ImageItem()
     print('--------------------')
     img = img.extract()
     # 拼接图片的url，得到完整的下载地址
     src = 'http://pic.netbian.com' +img
     # 将得到的数据放入到模型中
     # 因为是下载地址，所以要用列表包起来，否则会报错。
     item['src'] = [src]
     yield item
   next_url = response.xpath('//div[@class="page"]/a[text()="下一页"]/@href').extract()
   print('*****************************************************************')
   if len(next_url)!=0:
     url = 'http://pic.netbian.com'+next_url[0]
     # 将url传给scrapy.Request 得到的结果继续用self.parse进行处理
     yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)

来源：https://blog.csdn.net/qq_39138295/article/details/81365941