作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。

《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。

用Python写网络爬虫包含如下内容：

通过跟踪链接来爬取网站；

使用lxml从页面中抽取数据；

构建线程爬虫来并行爬取页面；

将下载的内容进行缓存，以降低带宽消耗；

解析依赖于Java的网站；

与表单和会话进行交互；

解决受保护页面的验证码问题；

对AJAX调用进行逆向工程；

使用Scrapy创建高级爬虫。

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校花，是指一个学校中最最受欢迎的女学生。一般长得清纯，受人欢迎，性格好，交际能力强。不一定是在这所学校最漂亮的，但一定清纯,受人欢迎，受人追捧。

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Scrapy运行流程大概如下：

引擎从调度器中取出一个链LJ接用于接下来的抓取

引擎把LJ封装成一个请求(Request)传给下载器

下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)

爬虫解析Response

解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理

解析出的是LJ,则把LJ交给调度器等待抓取

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Scrapy，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web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。

Scratch，是抓取的意思，这个Python的爬虫框架叫Scrapy，大概也是这个意思吧，就叫它：小刮刮吧。

Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。

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Scrapy主要包括了以下组件：

引擎(Scrapy)

用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)

调度器(Scheduler)

用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址

下载器(Downloader)

用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)

爬虫(Spiders)

爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面

项目管道(Pipeline)

负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。

下载器中间件(Downloader Middlewares)

位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。

爬虫中间件(Spider Middlewares)

介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。

调度中间件(Scheduler Middewares)

介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

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程序运行部分结果图：

以上是全部代码，只是善于分享，不足之处请包涵！爬虫基本的原理就是，获取源码，进而获取网页内容。一般来说，只要你给一个入口，通过分析，可以找到无限个其他相关的你需要的资源，进而进行爬取。

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