使用scrapy实现爬网站例子和实现网络爬虫(蜘蛛)的步骤

1.实例初级目标：从一个网站的列表页抓取文章列表，然后存入数据库中，数据库包括文章标题、链接、时间

首先生成一个项目:scrapy startproject fjsen
先定义下items,打开items.py:

我们开始建模的项目，我们想抓取的标题，地址和时间的网站，我们定义域为这三个属性。这样做，我们编辑items.py，发现在开放目录目录。我们的项目看起来像这样：

第二步：定义一个spider,就是爬行蜘蛛（注意在工程的spiders文件夹下），他们确定一个初步清单的网址下载，如何跟随链接，以及如何分析这些内容的页面中提取项目（我们要抓取的网站是http://www.fjsen.com/j/node_94962.htm 这列表的所有十页的链接和时间）。
新建一个fjsen_spider.py,内容如下：

name:是确定蜘蛛的名称。它必须是独特的，就是说，你不能设置相同的名称不同的蜘蛛。
allowed_domains：这个很明显，就是允许的域名，或者说爬虫所允许抓取的范围仅限这个列表里面的域名。
start_urls：是一个网址列表，蜘蛛会开始爬。所以，第一页将被列在这里下载。随后的网址将生成先后从数据中包含的起始网址。我这里直接是列出十个列表页。
parse()：是蜘蛛的一个方法，当每一个开始下载的url返回的Response对象都会执行该函数。
这里面，我抓取每一个列表页中的

下的
• 下的数据，包括title,链接，还有时间，并插入到一个列表中

  
  第三步，将抓取到的数据存入数据库中，这里就得在pipelines.py这个文件里面修改了
  

  代码如下:
  
  # Define your item pipelines here
  #
  # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
  from os import path
  from scrapy import signals
  from scrapy.xlib.pydispatch import dispatcher
  class FjsenPipeline(object):
  
      def __init__(self):
          self.cOnn=None
          dispatcher.connect(self.initialize,signals.engine_started)
          dispatcher.connect(self.finalize,signals.engine_stopped)
      def process_item(self,item,spider):
          self.conn.execute('insert into fjsen values(?,?,?,?)',(None,item['title'][0],'https://www.jb51.net/'+item['link'][0],item['addtime'][0]))
          return item
      def initialize(self):
          if path.exists(self.filename):
              self.cOnn=sqlite3.connect(self.filename)
          else:
              self.cOnn=self.create_table(self.filename)
      def finalize(self):
          if self.conn is not None:
              self.conn.commit()
              self.conn.close()
              self.cOnn=None
      def create_table(self,filename):
          cOnn=sqlite3.connect(filename)
          conn.execute("""create table fjsen(id integer primary key autoincrement,title text,link text,addtime text)""")
          conn.commit()
          return conn
  

  这里我暂时不解释，先继续，让这个蜘蛛跑起来再说。

  第四步：修改setting.py这个文件：将下面这句话加进去
  

  代码如下:
  
  ITEM_PIPELINES=['fjsen.pipelines.FjsenPipeline']
  

  接着，跑起来吧,执行：
  

  代码如下:
  
  scrapy crawl fjsen
  
  
  就会在目前下生成一个data.sqlite的数据库文件，所有抓取到的数据都会存在这里。