scrapy框架介绍

一，介绍

　　Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，非常出名，非常强悍。所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能（高性能异步下载，队列，分布式，解析，持久化等）的具有很强通用性的项目模板。对于框架的学习，重点是要学习其框架的特性、各个功能的用法即可。

二，安装

Linux：

      pip3 install scrapy

　　Windows：

      a. pip3 install wheel

      b. 下载twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted

      c. 进入下载目录，执行 pip3 install Twisted‑17.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl

      d. pip3 install pywin32

      e. pip3 install scrapy

三.基本使用

1.创建项目：scrapy startproject 项目名称

项目目录结构：

project_name/
   scrapy.cfg：
   project_name/
       __init__.py
       items.py
       pipelines.py
       settings.py
       spiders/
           __init__.py

scrapy.cfg   项目的主配置信息。（真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中）
items.py     设置数据存储模板，用于结构化数据，如：Django的Model
pipelines    数据持久化处理
settings.py  配置文件，如：递归的层数、并发数，延迟下载等
spiders      爬虫目录，如：创建文件，编写爬虫解析规则

2.创建爬虫应用程序

　　　　　　cd project_name（进入项目目录）

　　　　　　scrapy genspider 应用名称 爬取网页的起始url （例如：scrapy genspider qiubai www.qiushibaike.com）

3.编写爬虫文件

在步骤2执行完毕后，会在项目的spiders中生成一个应用名的py爬虫文件，文件源码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy

class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubai' #应用名称
    #允许爬取的域名（如果遇到非该域名的url则爬取不到数据）
    allowed_domains = ['https://www.qiushibaike.com/']
    #起始爬取的url
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/']

     #访问起始URL并获取结果后的回调函数，该函数的response参数就是向起始的url发送请求后，获取的响应对象.该函数返回值必须为可迭代对象或者NUll
     def parse(self, response):
        print(response.text) #获取字符串类型的响应内容
        print(response.body)#获取字节类型的相应内容

4.设置修改settings.py配置文件相关配置

修改内容及其结果如下：
19行：USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36' #伪装请求载体身份

22行：ROBOTSTXT_OBEY = False  #可以忽略或者不遵守robots协议

5.执行爬虫程序：scrapy crawl  应用名称

应用名称就是spiders中生成一个应用名的py中的 QiubaiSpider 类中的name属性

四.数据持久化

1，第一种，在parse方法中直接return时

class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubai'
    allowed_domains = ['www.qiushibaike.com/text']
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']  # 注意手动修改http为https

    def parse(self, response):
        # print(response)
        div_list = response.xpath("//div[@id='content-left']/div")
        data_list = []
        for div in div_list:
            # xpath之后返回的结果市Selector对象，需要调用extract方法，获取数据
            # author = div.xpath("./div/a[2]/h2/text()")[0].extract()
            author = div.xpath("./div/a[2]/h2/text()").extract_first()
            # xpath之后返回的列表中只有一个元素时，可以使用extract_first
            content = div.xpath("./a/div/span/text()").extract_first()
            # 持久化存储
            dict_info = {
                "author": author.strip("\n ") if author else "",
                "content": content.strip("\n ") if content else ""
            }
            print(dict_info)
            data_list.append(dict_info)
        return data_list

此时持久化可采用下面的方式：

切记切换到项目目录下在执行

执行输出指定格式进行存储：将爬取到的数据写入不同格式的文件中进行存储
    scrapy crawl qiubai -o qiubai.json
    scrapy crawl qiubai -o qiubai.xml
    scrapy crawl qiubai -o qiubai.csv

2，使用scrapy中的pipelines持久化


scrapy框架中已经为我们专门集成好了高效、便捷的持久化操作功能，我们直接使用即可。要想使用scrapy的持久化操作功能，我们首先来认识如下两个文件：

items.py：数据结构模板文件。定义数据属性。
    pipelines.py：管道文件。接收数据（items），进行持久化操作。

持久化流程：
    1.爬虫文件爬取到数据后，需要将数据封装到items对象中。
    2.使用yield关键字将items对象提交给pipelines管道进行持久化操作。
    3.settings.py配置文件中开启管道

ex:将糗事百科首页中的段子和作者数据爬取下来，然后进行持久化存储

（1）手动打开文件存储

爬虫文件: spider目录下的qiushi.py

class QiubaiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'qiubai'
    allowed_domains = ['www.qiushibaike.com/text']
    start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']  # 注意手动修改http为https

    def parse(self, response):
        # print(response)
        div_list = response.xpath("//div[@id='content-left']/div")
        data_list = []
        for div in div_list:
            # xpath之后返回的结果市Selector对象，需要调用extract方法，获取数据
            # author = div.xpath("./div/a[2]/h2/text()")[0].extract()
            author = div.xpath("./div/a[2]/h2/text()").extract_first()
            author = author.strip("\n") if author else ""
            # xpath之后返回的列表中只有一个元素时，可以使用extract_first
            content = div.xpath("./a/div/span//text()").extract_first()
            content = content.strip("\n") if content else ""
            # 持久化存储
            item = FirstSiteItem()
            item["author"] = author
            item["content"] = content
            yield item  # 提交item到管道文件（pipelines.py）

items文件：items.py

import scrapy

class FirstSiteItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()  # 存储作者
    content = scrapy.Field()  # 存储内容

管道文件：pipelines.py

class FirstSitePipeline(object):

    def __init__(self):
        self.fp = None   #定义一个文件描述符属性

    #下列都是在重写父类的方法：

    #开始爬虫时，执行一次
    def open_spider(self, spider):
        print("爬虫开始")
        self.fp = open("qiubai2.txt", "w", encoding="utf-8")

    #因为该方法会被执行调用多次，所以文件的开启和关闭操作写在了另外两个只会各自执行一次的方法中
    def process_item(self, item, spider):
       #将爬虫程序提交的item进行持久化存储
        self.fp.write("{}:{}\n".format(item["author"] or "", item["content"] or ""))
        return item

     #  结束爬虫时，执行一次
    def close_spider(self, spider):
        self.fp.close()
        print("爬虫结束")

配置文件：settings.py

#开启管道

ITEM_PIPELINES = {
   'first_site.pipelines.FirstSitePipeline': 300,
   'first_site.pipelines.MysqlPipeline': 200,  # 数字越小优先级越高
   'first_site.pipelines.RedisPipeline': 400,  # 数字越小优先级越高
}

（2）存储在mysql

class MysqlPipeline(object):

    def __init__(self):
        self.conn = None
        self.cursor = None

    def open_spider(self, spider):
        print("mysql爬虫开始")
        self.conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user="root", password="", db="qiushi", charset="utf8")
        self.cursor = self.conn.cursor()

    def process_item(self, item, spider):
        sql = "insert into _qiushi values(%s, %s)"
        try:
            self.cursor.execute(sql, [item["author"] or "", item["content"] or ""])
            self.conn.commit()
        except Exception as e:
            print(e)
            self.conn.rollback()  # 回滚
        return item

    def close_spider(self, spider):
        print("mysql爬虫结束")
        self.cursor.close()
        self.conn.close()

（2）存储在redis

import redis

class RedisPipeline(object):

    def __init__(self):
        self.r = None

    def open_spider(self, spider):
        print("redis爬虫开始")
        self.r = redis.Redis()

    def process_item(self, item, spider):
        data_info = {
            'author': item['author'],
            'content': item['content']
        }
        self.r.lpush('qiushi_data', data_info)
        return item

    def close_spider(self, spider):
        print("redis爬虫结束")

五.Scrapy递归爬取多页数据

ex:爬取煎蛋网妹子图片，爬取n页

jiandan.py:

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import base64
from jiandanmeizi.items import JiandanmeiziItem

class JiandanSpider(scrapy.Spider):
    name = 'jiandan'
    # allowed_domains = ['jandan.net/ooxx/page-1#comments']
    start_urls = ['http://jandan.net/ooxx/page-1#comments/']

    page_num = 2  # 循环从第2页开始
    page_url = "http://jandan.net/ooxx/page-%s#comments"

    def parse(self, response):
        li_list = response.xpath("//div[@id='comments']/ol//li[contains(@id, 'comment-')]")
        for li in li_list:
            img_str = li.xpath("./div/div/div[2]/p/span/text()").extract_first()
            img_url = self.get_img_url(img_str)
            if img_url.endswith("gif"):
                continue
            # 递归爬取数据：callback参数的值为回调函数（将url请求后，得到的相应数据继续进行parse解析），递归调用parse函数
            yield scrapy.Request(url=img_url, callback=self.parse_img)  # 注意一定要yield

        if self.page_num <= 20:
            url = self.page_url % self.page_num
            print(url)
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
            self.page_num += 1

    def parse_img(self, response):
        item = JiandanmeiziItem()
        item["data"] = response.body
        item["url"] = response.url
        yield item

    def get_img_url(self, e):
        """
        该方法可用于解出煎蛋网加密图片的真正src
        e为span标签中的随机字符串
        :return:
        """
        return "http:" + base64.b64decode(e).decode()

items.py:

import scrapy

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

import os

class JiandanmeiziPipeline(object):

    def open_spider(self, spider):
        print("爬取煎蛋妹子图开始")
        if not os.path.exists("jiandan_img"):
            os.mkdir("jiandan_img")

    def process_item(self, item, spider):
        file_path = os.path.join("jiandan_img", item["url"].split("/")[-1])
        print(file_path)
        with open(file_path, "wb") as f:
            f.write(item["data"])
        return item

    def close_spider(self, spider):
        print("爬取煎蛋妹子图结束")

pipelines.py

USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

ITEM_PIPELINES = {
   'jiandanmeizi.pipelines.JiandanmeiziPipeline': 300,
}

六，scrapy中的settings配置

#==>第一部分：基本配置<===
#1、项目名称，默认的USER_AGENT由它来构成，也作为日志记录的日志名
BOT_NAME = 'Amazon'

#2、爬虫应用路径
SPIDER_MODULES = ['Amazon.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'Amazon.spiders'

#3、客户端User-Agent请求头
#USER_AGENT = 'Amazon (+http://www.yourdomain.com)'

#4、是否遵循爬虫协议
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False

#5、是否支持cookie，cookiejar进行操作cookie，默认开启
#COOKIES_ENABLED = False

#6、Telnet用于查看当前爬虫的信息，操作爬虫等...使用telnet ip port ，然后通过命令操作
#TELNETCONSOLE_ENABLED = False
#TELNETCONSOLE_HOST = '127.0.0.1'
#TELNETCONSOLE_PORT = [6023,]

#7、Scrapy发送HTTP请求默认使用的请求头
#DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
#   'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
#   'Accept-Language': 'en',
#}

#===>第二部分：并发与延迟<===
#1、下载器总共最大处理的并发请求数,默认值16
#CONCURRENT_REQUESTS = 32

#2、每个域名能够被执行的最大并发请求数目，默认值8
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16

#3、能够被单个IP处理的并发请求数，默认值0，代表无限制，需要注意两点
#I、如果不为零，那CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN将被忽略，即并发数的限制是按照每个IP来计算，而不是每个域名
#II、该设置也影响DOWNLOAD_DELAY，如果该值不为零，那么DOWNLOAD_DELAY下载延迟是限制每个IP而不是每个域
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16

#4、如果没有开启智能限速，这个值就代表一个规定死的值，代表对同一网址延迟请求的秒数
#DOWNLOAD_DELAY = 3

#===>第三部分：智能限速/自动节流：AutoThrottle extension<===
#一：介绍
from scrapy.contrib.throttle import AutoThrottle #http://scrapy.readthedocs.io/en/latest/topics/autothrottle.html#topics-autothrottle
设置目标：
1、比使用默认的下载延迟对站点更好
2、自动调整scrapy到最佳的爬取速度，所以用户无需自己调整下载延迟到最佳状态。用户只需要定义允许最大并发的请求，剩下的事情由该扩展组件自动完成

#二：如何实现？
在Scrapy中，下载延迟是通过计算建立TCP连接到接收到HTTP包头(header)之间的时间来测量的。
注意，由于Scrapy可能在忙着处理spider的回调函数或者无法下载，因此在合作的多任务环境下准确测量这些延迟是十分苦难的。 不过，这些延迟仍然是对Scrapy(甚至是服务器)繁忙程度的合理测量，而这扩展就是以此为前提进行编写的。

#三：限速算法
自动限速算法基于以下规则调整下载延迟
#1、spiders开始时的下载延迟是基于AUTOTHROTTLE_START_DELAY的值
#2、当收到一个response，对目标站点的下载延迟=收到响应的延迟时间/AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY
#3、下一次请求的下载延迟就被设置成：对目标站点下载延迟时间和过去的下载延迟时间的平均值
#4、没有达到200个response则不允许降低延迟
#5、下载延迟不能变的比DOWNLOAD_DELAY更低或者比AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY更高

#四：配置使用
#开启True，默认False
AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
#起始的延迟
AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5
#最小延迟
DOWNLOAD_DELAY = 3
#最大延迟
AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 10
#每秒并发请求数的平均值，不能高于 CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN或CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP，调高了则吞吐量增大强奸目标站点，调低了则对目标站点更加”礼貌“
#每个特定的时间点，scrapy并发请求的数目都可能高于或低于该值，这是爬虫视图达到的建议值而不是硬限制
AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 16.0
#调试
AUTOTHROTTLE_DEBUG = True
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16

#===>第四部分：爬取深度与爬取方式<===
#1、爬虫允许的最大深度，可以通过meta查看当前深度；0表示无深度
# DEPTH_LIMIT = 3

#2、爬取时，0表示深度优先Lifo(默认)；1表示广度优先FiFo

# 后进先出，深度优先
# DEPTH_PRIORITY = 0
# SCHEDULER_DISK_QUEUE = 'scrapy.squeue.PickleLifoDiskQueue'
# SCHEDULER_MEMORY_QUEUE = 'scrapy.squeue.LifoMemoryQueue'
# 先进先出，广度优先

# DEPTH_PRIORITY = 1
# SCHEDULER_DISK_QUEUE = 'scrapy.squeue.PickleFifoDiskQueue'
# SCHEDULER_MEMORY_QUEUE = 'scrapy.squeue.FifoMemoryQueue'

#3、调度器队列
# SCHEDULER = 'scrapy.core.scheduler.Scheduler'
# from scrapy.core.scheduler import Scheduler

#4、访问URL去重
# DUPEFILTER_CLASS = 'step8_king.duplication.RepeatUrl'

#===>第五部分：中间件、Pipelines、扩展<===
#1、Enable or disable spider middlewares
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
#SPIDER_MIDDLEWARES = {
#    'Amazon.middlewares.AmazonSpiderMiddleware': 543,
#}

#2、Enable or disable downloader middlewares
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
   # 'Amazon.middlewares.DownMiddleware1': 543,
}

#3、Enable or disable extensions
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/extensions.html
#EXTENSIONS = {
#    'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole': None,
#}

#4、Configure item pipelines
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   # 'Amazon.pipelines.CustomPipeline': 200,
}

#===>第六部分：缓存<===
"""
1. 启用缓存
    目的用于将已经发送的请求或相应缓存下来，以便以后使用

    from scrapy.downloadermiddlewares.httpcache import HttpCacheMiddleware
    from scrapy.extensions.httpcache import DummyPolicy
    from scrapy.extensions.httpcache import FilesystemCacheStorage
"""
# 是否启用缓存策略
# HTTPCACHE_ENABLED = True

# 缓存策略：所有请求均缓存，下次在请求直接访问原来的缓存即可
# HTTPCACHE_POLICY = "scrapy.extensions.httpcache.DummyPolicy"
# 缓存策略：根据Http响应头：Cache-Control、Last-Modified 等进行缓存的策略
# HTTPCACHE_POLICY = "scrapy.extensions.httpcache.RFC2616Policy"

# 缓存超时时间
# HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0

# 缓存保存路径
# HTTPCACHE_DIR = 'httpcache'

# 缓存忽略的Http状态码
# HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []

# 缓存存储的插件
# HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage'

#===>第七部分：线程池<===
REACTOR_THREADPOOL_MAXSIZE = 10

#Default: 10
#scrapy基于twisted异步IO框架，downloader是多线程的，线程数是Twisted线程池的默认大小(The maximum limit for Twisted Reactor thread pool size.)

#关于twisted线程池：
http://twistedmatrix.com/documents/10.1.0/core/howto/threading.html

#线程池实现：twisted.python.threadpool.ThreadPool
twisted调整线程池大小：
from twisted.internet import reactor
reactor.suggestThreadPoolSize(30)

#scrapy相关源码：
D:\python3.6\Lib\site-packages\scrapy\crawler.py

#补充：
windows下查看进程内线程数的工具：
    https://docs.microsoft.com/zh-cn/sysinternals/downloads/pslist
    或
    https://pan.baidu.com/s/1jJ0pMaM

    命令为：
    pslist |findstr python

linux下：top -p 进程id

#===>第八部分：其他默认配置参考<===
D:\python3.6\Lib\site-packages\scrapy\settings\default_settings.py

settings.py

七，class scrapy.spiders.Spider相关

这是最简单的spider类，任何其他的spider类都需要继承它（包含你自己定义的）。

该类不提供任何特殊的功能，它仅提供了一个默认的start_requests方法默认从start_urls中读取url地址发送requests请求，并且默认parse作为回调函数

class AmazonSpider(scrapy.Spider):
    name = 'amazon' 

    allowed_domains = ['www.amazon.cn'] 

    start_urls = ['http://www.amazon.cn/']

    custom_settings = {
        'BOT_NAME' : 'Egon_Spider_Amazon',
        'REQUEST_HEADERS' : {
          'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
          'Accept-Language': 'en',
        }
    }

    def parse(self, response):
        pass

#1、name = 'amazon'
定义爬虫名，scrapy会根据该值定位爬虫程序
所以它必须要有且必须唯一（In Python 2 this must be ASCII only.）

#2、allowed_domains = ['www.amazon.cn']
定义允许爬取的域名，如果OffsiteMiddleware启动（默认就启动），
那么不属于该列表的域名及其子域名都不允许爬取
如果爬取的网址为：https://www.example.com/1.html，那就添加'example.com'到列表.

#3、start_urls = ['http://www.amazon.cn/']
如果没有指定url，就从该列表中读取url来生成第一个请求

#4、custom_settings
值为一个字典，定义一些配置信息，在运行爬虫程序时，这些配置会覆盖项目级别的配置
所以custom_settings必须被定义成一个类属性，由于settings会在类实例化前被加载

#5、settings
通过self.settings['配置项的名字']可以访问settings.py中的配置，如果自己定义了custom_settings还是以自己的为准

#6、logger
日志名默认为spider的名字
self.logger.debug('=============>%s' %self.settings['BOT_NAME'])

#5、crawler：了解
该属性必须被定义到类方法from_crawler中

#6、from_crawler(crawler, *args, **kwargs)：了解
You probably won’t need to override this directly  because the default implementation acts as a proxy to the __init__() method, calling it with the given arguments args and named arguments kwargs.

#7、start_requests()
该方法用来发起第一个Requests请求，且必须返回一个可迭代的对象。它在爬虫程序打开时就被Scrapy调用，Scrapy只调用它一次。
默认从start_urls里取出每个url来生成Request(url, dont_filter=True)

#针对参数dont_filter,请看自定义去重规则

如果你想要改变起始爬取的Requests，你就需要覆盖这个方法，例如你想要起始发送一个POST请求，如下
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'

    def start_requests(self):
        return [scrapy.FormRequest("http://www.example.com/login",
                                   formdata={'user': 'john', 'pass': 'secret'},
                                   callback=self.logged_in)]

    def logged_in(self, response):
        # here you would extract links to follow and return Requests for
        # each of them, with another callback
        pass

#8、parse(response)
这是默认的回调函数，所有的回调函数必须返回an iterable of Request and/or dicts or Item objects.

#9、log(message[, level, component])：了解
Wrapper that sends a log message through the Spider’s logger, kept for backwards compatibility. For more information see Logging from Spiders.

#10、closed(reason)
爬虫程序结束时自动触发

定制scrapy.spider属性与方法详解

去重规则应该多个爬虫共享的，但凡一个爬虫爬取了，其他都不要爬了，实现方式如下

#方法一：
1、新增类属性
visited=set() #类属性

2、回调函数parse方法内：
def parse(self, response):
    if response.url in self.visited:
        return None
    .......

    self.visited.add(response.url) 

#方法一改进：针对url可能过长，所以我们存放url的hash值
def parse(self, response):
        url=md5(response.request.url)
    if url in self.visited:
        return None
    .......

    self.visited.add(url) 

#方法二：Scrapy自带去重功能
配置文件：
DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy.dupefilter.RFPDupeFilter' #默认的去重规则帮我们去重，去重规则在内存中
DUPEFILTER_DEBUG = False
JOBDIR = "保存范文记录的日志路径，如：/root/"  # 最终路径为 /root/requests.seen，去重规则放文件中

scrapy自带去重规则默认为RFPDupeFilter，只需要我们指定
Request(...,dont_filter=False) ，如果dont_filter=True则告诉Scrapy这个URL不参与去重。

#方法三：
我们也可以仿照RFPDupeFilter自定义去重规则，

from scrapy.dupefilter import RFPDupeFilter，看源码，仿照BaseDupeFilter

#步骤一：在项目目录下自定义去重文件dup.py
class UrlFilter(object):
    def __init__(self):
        self.visited = set() #或者放到数据库

    @classmethod
    def from_settings(cls, settings):
        return cls()

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

    def open(self):  # can return deferred
        pass

    def close(self, reason):  # can return a deferred
        pass

    def log(self, request, spider):  # log that a request has been filtered
        pass

#步骤二：配置文件settings.py：
DUPEFILTER_CLASS = '项目名.dup.UrlFilter'

# 源码分析：
from scrapy.core.scheduler import Scheduler
见Scheduler下的enqueue_request方法：self.df.request_seen(request)

去重规则：去除重复的url

#例一：
import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = [
        'http://www.example.com/1.html',
        'http://www.example.com/2.html',
        'http://www.example.com/3.html',
    ]

    def parse(self, response):
        self.logger.info('A response from %s just arrived!', response.url)

#例二：一个回调函数返回多个Requests和Items
import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = [
        'http://www.example.com/1.html',
        'http://www.example.com/2.html',
        'http://www.example.com/3.html',
    ]

    def parse(self, response):
        for h3 in response.xpath('//h3').extract():
            yield {"title": h3}

        for url in response.xpath('//a/@href').extract():
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)

#例三：在start_requests()内直接指定起始爬取的urls，start_urls就没有用了，

import scrapy
from myproject.items import MyItem

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']

    def start_requests(self):
        yield scrapy.Request('http://www.example.com/1.html', self.parse)
        yield scrapy.Request('http://www.example.com/2.html', self.parse)
        yield scrapy.Request('http://www.example.com/3.html', self.parse)

    def parse(self, response):
        for h3 in response.xpath('//h3').extract():
            yield MyItem(title=h3)

        for url in response.xpath('//a/@href').extract():
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)

例子

我们可能需要在命令行为爬虫程序传递参数，比如传递初始的url，像这样
#命令行执行
scrapy crawl myspider -a category=electronics

#在__init__方法中可以接收外部传进来的参数
import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'

    def __init__(self, category=None, *args, **kwargs):
        super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.start_urls = ['http://www.example.com/categories/%s' % category]
        #...

#注意接收的参数全都是字符串，如果想要结构化的数据，你需要用类似json.loads的方法

参数传递

6、其他通用Spiders：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/spiders.html#generic-spiders