Scrapy终端是一个交互终端，我们可以在未启动spider的情况下尝试及调试代码，也可以用来测试XPath或CSS表达式，查看他们的工作方式，方便我们爬取的网页中提取的数据。
如果安装了 IPython ，Scrapy终端将使用 IPython (替代标准Python终端)。 IPython 终端与其他相比更为强大，提供智能的自动补全，高亮输出，及其他特性。（推荐安装IPython）
1 启动Scrapy Shell进入项目的根目录，执行下列命令来启动shell:
scrapy shell "https://hr.tencent.com/position.php?&start=0#a"Scrapy Shell根据下载的页面会自动创建一些方便使用的对象，例如 Response 对象，以及Selector 对象 (对HTML及XML内容)。
当shell载入后，将得到一个包含response数据的本地 response 变量，输入response.body将输出response的包体，输出response.headers可以看到response的包头。
输入response.selector时， 将获取到一个response 初始化的类 Selector 的对象，此时可以通过使用response.selector.xpath()或response.selector.css()来对 response 进行查询。
Scrapy也提供了一些快捷方式, 例如response.xpath()或response.css()同样可以生效（如之前的案例）。
2 Selectors选择器 Scrapy Selectors 内置 XPath 和 CSS Selector 表达式机制Selector有四个基本的方法，最常用的还是xpath:
xpath(): 传入xpath表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表
extract(): 序列化该节点为Unicode字符串并返回list
css(): 传入CSS表达式，返回该表达式所对应的所有节点的selector list列表，语法同 BeautifulSoup4
re(): 根据传入的正则表达式对数据进行提取，返回Unicode字符串list列表
response.xpath('//title') 3 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很简单，item pipiline组件是一个独立的Python类，其中process_item()方法必须实现:
import something class SomethingPipeline(object): def __init__(self): # 可选实现，做参数初始化等 # doing something def process_item(self, item, spider): # item (Item 对象) – 被爬取的item # spider (Spider 对象) – 爬取该item的spider # 这个方法必须实现，每个item pipeline组件都需要调用该方法， # 这个方法必须返回一个 Item 对象，被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。 return item def open_spider(self, spider): # spider (Spider 对象) – 被开启的spider # 可选实现，当spider被开启时，这个方法被调用 (也可以放在__init__方法中) def close_spider(self, spider): # spider (Spider 对象) – 被关闭的spider # 可选实现，当spider被关闭时，这个方法被调用 (也可放入析构函数__del__方法中) Pipeline实现文件的写入打开操作以下pipeline将所有(从所有'spider'中)爬取到的item，存储到一个独立地txt文件
class TianyaPipeline(object): def __init__(self): self.f = open("tianya.txt", "w", encoding="utf-8") def process_item(self, item, spider): self.f.write(str(item)) # return item def __del__(self): self.f.close() #附Python strip() 方法用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符）或字符序列 #replace用于替换指定字符 #join用于合并列表 元组等 启用一个Item Pipeline组件为了启用Item Pipeline组件，必须将它的类添加到 settings.py文件ITEM_PIPELINES 配置，就像下面这个例子:
ITEM_PIPELINES = { 'tianya.pipelines.TianyaPipeline': 300, }分配给每个类的整型值，确定了他们运行的顺序，item按数字从低到高的顺序，通过pipeline，通常将这些数字定义在0-1000范围内（0-1000随意设置，数值越低，组件的优先级越高）
4 SpiderSpider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():生成Requests对象交给Scrapy下载并返回response
parse(): 解析response，并返回Item或Requests（需指定回调函数）。Item传给Item pipline持久化 ， 而Requests交由Scrapy下载，并由指定的回调函数处理（默认parse())，一直进行循环，直到处理完所有的数据为止。
源码参考 #所有爬虫的基类，用户定义的爬虫必须从这个类继承 class Spider(object_ref): #定义spider名字(string)。spider的名字定义了Scrapy如何定位(并初始化)spider，所以其必须是唯一的。 #name是spider最重要的属性，而且是必须的。 #一般做法是以该网站(domain)(加或不加 后缀 )来命名spider。例如，爬取百度命名为: baidu name = None #初始化，提取爬虫名字，start_ruls def __init__(self, name=None, **kwargs): if name is not None: self.name = name # 如果爬虫没有名字，中断后续操作则报错 elif not getattr(self, 'name', None): raise ValueError("%s must have a name" % type(self).__name__) # python 对象或类型通过内置成员__dict__来存储成员信息 self.__dict__.update(kwargs) #URL列表。当没有指定的URL时，spider将从该列表中开始进行爬取。 #因此，第一个被获取到的页面的URL将是该列表之一。后续的URL将会从获取到的数据中提取。 if not hasattr(self, 'start_urls'): self.start_urls = [] # 打印Scrapy执行后的log信息 def log(self, message, level=log.DEBUG, **kw): log.msg(message, spider=self, level=level, **kw) # 判断对象object的属性是否存在，不存在做断言处理 def set_crawler(self, crawler): assert not hasattr(self, '_crawler'), "Spider already bounded to %s" % crawler self._crawler = crawler @property def crawler(self): assert hasattr(self, '_crawler'), "Spider not bounded to any crawler" return self._crawler @property def settings(self): return self.crawler.settings #该方法将读取start_urls内的地址，并为每一个地址生成一个Request对象，交给Scrapy下载并返回Response #该方法仅调用一次 def start_requests(self): for url in self.start_urls: yield self.make_requests_from_url(url) #start_requests()中调用，实际生成Request的函数。 #Request对象默认的回调函数为parse()，提交的方式为get def make_requests_from_url(self, url): return Request(url, dont_filter=True) #默认的Request对象回调函数，处理返回的response。 #生成Item或者Request对象。用户必须实现这个类 def parse(self, response): raise NotImplementedError @classmethod def handles_request(cls, request): return url_is_from_spider(request.url, cls) def __str__(self): return "<%s %r at 0x%0x>" % (type(self).__name__, self.name, id(self)) __repr__ = __str__ 主要属性和方法
name
定义spider名字的字符串。
例如，如果spider爬取 mywebsite.com ，该spider通常会被命名为 mywebsite
allowed_domains
包含了spider允许爬取的域名(domain)的列表，可选。
start_urls
初始URL元祖/列表。当没有制定特定的URL时，spider将从该列表中开始进行爬取。
start_requests(self)
该方法必须返回一个可迭代对象(iterable)。该对象包含了spider用于爬取（默认实现是使用 start_urls 的url）的第一个Request。
当spider启动爬取并且未指定start_urls时，该方法被调用。
parse(self, response)
当请求url返回网页没有指定回调函数时，默认的Request对象回调函数。用来处理网页返回的response，以及生成Item或者Request对象。
log(self, message[, level, component])
使用 scrapy.log.msg() 方法记录(log)message。 更多数据请参见
5 案例：腾讯招聘网自动翻页采集创建一个新的爬虫：
scrapy genspider tencent "tencent.com"
编写items.py