1、Scrapy框架初识（点击前往查阅）
2、Scrapy框架持久化存储（点击前往查阅）
3、Scrapy框架内置管道（点击前往查阅）
4、Scrapy框架中间件（点击前往查阅）
Scrapy 是一个开源的、基于Python的爬虫框架，它提供了强大而灵活的工具，用于快速、高效地提取信息。Scrapy包含了自动处理请求、处理Cookies、自动跟踪链接、下载中间件等功能
Scrapy框架的架构图（先学会再来看，就能看懂了！）
一、持久化存储（文本）
1：基于终端指令的存储
基于终端指令：简单，但是局限性较大。
scrapy crawl myspider -o project_name.后缀名
命令讲解： （例：scrapy crawl baidu -o baidudata.json）
- myspider：执行的爬虫文件名
- project_name.后缀名：想要保存的文件名和格式（具体格式参考下面）
终端指令的方法只可以将parse方法的返回值存储到指定后缀的文本文件中。且格式只能是如下展示的。
1.1：执行代码
import scrapy
class BaiduSpider(scrapy.Spider):
# 爬虫文件的唯一标识（就是你创建的爬虫文件夹名字）
name = "baidu"
# 允许的域名，这个代表你只能访问这个网址的子域名，其他的都会禁止（这个我们会注释掉，不会打开）
# allowed_domains = ["www.xxx.com"]
# 起始的url列表，网址可以随便放，可以放多个，列表中的url都会被框架进行异步请求发送。
start_urls = ["https://www.xiachufang.com/category/40076/"]
# 数据解析：parse调用的次数取决于start_urls列表元素的个数
def parse(self, response): # response参数就表示响应对象
# 创建一个空列表用于存储
all_data = []
# 利用xpath解析:（scrapy内置xpath，无需另外导入）
li_list = response.xpath('//div[@class="pure-u-3-4 category-recipe-list"]//ul/li')
for li in li_list:
# 1、scrapy中的xpath会返回Selector对象，我们需要的数据在该对象data属性中（extract可以实现该功能,）
# 2、extract_first()就是取第一个，因为文本两边有空格，所以.strip() 可以去除两侧的空格
title = li.xpath('.//p[1]/a/text()').extract_first().strip()
author = li.xpath('.//p[4]/a/text()').extract_first().strip()
# 将每次获取到的标题和作者添加到字典中
dic = {
'title': title,
'author': author
}
# 将字典添加到列表中
all_data.append(dic)
# 爬取到的数据被作为parse方法的返回值
return all_data1.1：执行结果分析
此代码在这个Scrapy框架初识（点击前往查阅）代码上就加了前4步（如下图）。
- 第5步：执行代码
- 第6步：最后生成的文件Scrapy框架初识（点击前往查阅）
基于终端指令存储就是这样的，虽然简单，但是局限性很大。
2：基于管道的存储（存入本地文件）
基于管道的形式：相比较终端复杂，但是灵活性很大。
管道存储so easy 只需5步
2.1：在爬虫文件中进行数据解析操作。
解析代码如下⬇️
import scrapy
class BaiduSpider(scrapy.Spider):
# 爬虫文件的唯一标识（就是你创建的爬虫文件夹名字）
name = "baidu"
# 允许的域名，这个代表你只能访问这个网址的子域名，其他的都会禁止（这个我们会注释掉，不会打开）
# allowed_domains = ["www.xxx.com"]
# 起始的url列表，网址可以随便放，可以放多个，列表中的url都会被框架进行异步请求发送。
start_urls = ["https://www.xiachufang.com/category/40076/"]
# 数据解析：parse调用的次数取决于start_urls列表元素的个数
def parse(self, response): # response参数就表示响应对象
# 创建一个空列表用于存储
all_data = []
# 利用xpath解析:（scrapy内置xpath，无需另外导入）
li_list = response.xpath('//div[@class="pure-u-3-4 category-recipe-list"]//ul/li')
for li in li_list:
# 1、scrapy中的xpath会返回Selector对象，我们需要的数据在该对象data属性中（extract可以实现该功能,）
# 2、extract_first()就是取第一个，因为文本两边有空格，所以.strip() 可以去除两侧的空格
title = li.xpath('.//p[1]/a/text()').extract_first().strip()
author = li.xpath('.//p[4]/a/text()').extract_first().strip()
2.2：创建一个item类型的对象。
创建的item对象，需要封装自己需要的变量。例如：我需要title、author两个变量（框架中有封装好item类型文件）
2.2.1：将解析到的数据存储到该对象中。
如何将解析好的数据存储到item对象中呢？各位看官接着往下看～
2.3：将item对象提交给管道。
什么是管道呢？管道在框架中在哪呢？就在这～
如何将item对象提交给管道呢？只需要 yield 关键字就可以了！
2.4：在管道中实现process_item的函数，实现对item对象的接收，对其进行指定的持久化存储。
代码讲解：（return是有多个管道把数据传递给下一个，后面会讲解）
- open_spider函数：这个函数只会在process_item函数之前之前执行一次，所以这就操作的空间了，我们可以先定义一个全局变量，然后在这个函数中创建一个文件句柄。
- process_item函数：self调用写入数据就行了。
- close_spider函数：该函数会在process_item函数完全执行结束之后调用一次，这个里边就关闭文件就行了。
错误演示：❌❌❌
可能会有同学会想到用这个方法来储存，这就要想到一个问题了，process_item函数会被执行很多次（执行的次数取决于爬虫文件提交的次数）所以这个方法肯定是不行的。
2.5：在配置文件中开启管道功能。
注释去掉就是开启了，后面的300是优先级的，如果有多个管道会用到，数字越小优先级越高，下面会讲～（另外UA或者Cookie一些反爬根据网站需求决定是否开启）
2.6：执行结果
执行指令：my_spider就是你的爬虫文件名字
scrapy crawl my_spider执行代码：
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter
class CsdnPipeline:
fp = None # 全局变量。
# 该函数只会被在process_item函数调用前被调用一次。
def open_spider(self, item):
# 创建文件
self.fp = open('baidu.txt', 'w')
# 该函数只会被在process_item函数完全执行结束后被调用一次。
def close_spider(self, item):
# 关闭文件
self.fp.close()
# 该函数是用来接收爬虫文件提交过来的item对象（此函数执行次数取决于爬虫文件提交的次数）
def process_item(self, item, spider): # item参数就表示接收到的item对象。
# 将item中的数据取出来
title = item['title']
author = item['author']
# 数据写入
self.fp.write(title + ":" + author + '\n')
return item
以我们设置的文件格式，文件名字储存好了。 
二、基于管道的存储（存入数据库）
首先肯定要先安装MySQL数据库的，没有安装可以参考最新版MySQL安装 & 配置 & 启动
还需要安装模块用于操作MySQL数据库
pip install pymsql存到数据库步骤：（数据库要提前开启哦）
和存入本地文件唯一不同的地方就在第四步管道函数的编写，下面我们就把这方面重点分析一下～
1：settings中配置
前面还提到了 yield 的关键字，是提交给管道的，他优先提交给数字小的，也就是优先级高的。
2：管道原理剖析
还记得前面的 return吗？现在来填坑了！！！
如果 你需要一个管道就OK了下面不需要了，那OK不需要return也是可以的，但是，你下面还有管道，那必须要return的，不然你数据无法传递下去，并且还会报错。
3：代码编写
首先要学会Python操作MySQL方法，不会的可以参考这Python操作中MySQL数据方法
此代码指针对MySQL数据库的，完整的需要包含上面 class CsdnPipeline 中的代码
import pymysql # 导入操作数据库模块
class MysqlPipeline:
# 1、创建一个链接对象
conn = pymysql.connect(
host='127.0.0.1', # mysql服务器的ip地址
port=3306, # mysql默认端口号
user='root', # mysql用户名
password='root1234', # mysql密码
db='spider', # mysql指定的数据库
)
# 2、创建一个游标对象：用来执行sql语句
cursor = conn.cursor()
def process_item(self, item, spider):
# 利用上面传入的item，我们先获取到数据
title = item['title']
author = item['author']
# 将2个字段存储到mysql数据表中
sql = 'insert into bili(title,author) values ("{}","{}")'.format(title, author)
# 使用游标对象执行sql语句
self.cursor.execute(sql)
# 提交事物，最后才会将数据存入数据库中
self.conn.commit()
return item
def close_spider(self, spider):
# 关闭游标和链接对象
self.cursor.close()
self.conn.close()代码分析：
其中主要就是数据库的链接，要提前创建好表和对应的字段，然后会简单的SQL语句。
4：执行结果
三、基于管道的存储（存入Redis缓存中）
首先肯定要先安装Redis的，没有安装可以参考手把手安装部署Redis
还需要安装模块用于操作Redis，这个安装个低版本的，高的有些数据格式不支持，例如字典就不行的。
pip install redis==2.10.6存到Redis步骤：（Redis要提前开启哦）
和上面一样的唯一不同的地方就在第四步管道函数的编写，下面我们就把这方面重点分析一下～
1：settings中配置
2：代码编写
此代码指针对Redis缓存的，完整的需要包含上面 class CsdnPipeline 和 class MysqlPipeline 中的代码。
from redis import Redis # 导入模块
class RedisPipeline:
# 创建链接对象
conn = Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
def process_item(self, item, spider):
# 将item这个字典存储到redis中
self.conn.lpush('bili', item) # lpush(参数1，参数2)：参数1新建列表的名称，参数2是向列表中存储的数据
return item代码分析：
Redis的比较简单，主要就是连接，按照这个写就行了，没有啥理解的，固定语法。
3：执行结果
自此Scrapy框架持久化存储的2种方法就这些了，另外还有就是图片和视频的持久存储，在内置管道中讲解。
