1.第二章：URL、源码HTML、详解XPath和JSON简介
2.python安装scrapy，源码所需要安装的详解包都安装好了，但是源码在最后安装scrapy时，老是详解主力卖点副图源码出现错误
3.Python爬虫入门：Scrapy框架—Spider类介绍
4.Scrapy对接Selenium
5.[scrapy]scrapy-redis快速上手/scrapy爬虫分布式改造
第二章：URL、HTML、源码XPath和JSON简介
Scrapy是详解一个用于网络信息请求与提取的强大工具，要熟练使用Scrapy，源码了解网页的详解结构和如何有效提取信息是基本前提。一、源码URL简介
URL（Uniform Resource Locator），详解统一资源定位符，源码是详解互联网上的标准资源地址表示。每一项互联网资源都对应一个唯一的源码URL，URL分为两部分，首部解析定位目标主机，第二部明确请求主机的资源，如HTML文档、或音乐。二、HTML文档
在浏览器请求页面后，服务器响应的HTML文档是解析页面排版的基础。解析过程实现页面元素的ptcms3.0源码加载、排序，最终在浏览器展示。如百度首页，通过查看网页源代码，能深入HTML文档结构。三、XPath语言
用于在XML文档中定位信息，XPath基于XML树结构，支持元素、属性和文本节点的查找。通过XPath，能便捷地从HTML文档中抽取所需数据，解决正则表达式复杂性。四、XPath应用示例
以获取今日头条的小时热闻为例，利用XPath表达式实现精准元素匹配。五、浏览器中的XPath使用与浏览器插件
Chrome浏览器支持XPath的开发者工具，通过控制台输入XPath表达式即可定位元素。Xpath Helper插件简化了此过程，生成默认的XPath表达式，用户需要进一步优化。六、query.list()源码json介绍与应用
json，轻量级数据交换格式，基于ECMAScript子集，提供简洁高效的数据存储与传输方式。Json类似Python字典，由键值对组成。用于从API接口获取信息，无需浏览网页。七、json的浏览器显示与工具
遇到json格式的数据时，直接在浏览器查看往往不够直观。安装JSON Viewer插件可改进此问题，使json内容的查看和理解更加清晰。八、小结
理解并熟练运用URL、HTML、XPath和json，不仅能够帮助我们高效地从网络上获取和分析所需数据，也能够优化数据处理过程，提升工作效率。python安装scrapy，所需要安装的包都安装好了，但是HTML引用echarts源码在最后安装scrapy时，老是出现错误
scapy安装的错误有几种类型。因为网络限制，你无法自动下载依赖的库
因为版本冲突问题，导致你安装scapy时无法完成安装，或者是安装无法正确使用
因为编译的位数不同位和位不同，导致的问题
解决办法：
简单的解决办法。如果scrapy对你很重要。重新安装一套python2.7然后从头安装scrapy，可以从pypi网站上下载。也可以从unofficial来源，一口气安装好的包。
耐心的解决办法。把scrapy的源码拿过来，执行python setup.py install，遇到哪个包不好用，就替换掉。办法是将那个包的源代码拿过来，先删除site-packages里的相应包，再手工执行python setup.py install。要有心理准备，很可能需要vc++ 的编译器。
最简单的办法，使用pip install scrapy。象棋连线器 源码 如果你是在ubuntu下面apt-get install python-scrapy就搞定了。
关于爬虫框架，你可以看下这本书，里面很详细的讲解到了这块的东西，希望能够解决你在学习Python的过程中遇到的问题
Python爬虫入门：Scrapy框架—Spider类介绍
Spider是什么？它是一个Scrapy框架提供的基本类，其他类如CrawlSpider等都需要从Spider类中继承。Spider主要用于定义如何抓取某个网站，包括执行抓取操作和从网页中提取结构化数据。Scrapy爬取数据的过程大致包括以下步骤：Spider入口方法（start_requests()）请求start_urls列表中的url，返回Request对象（默认回调为parse方法）。下载器获取Response后，回调函数解析Response，返回字典、Item或Request对象，可能还包括新的Request回调。解析数据可以使用Scrapy自带的Selector工具或第三方库如lxml、BeautifulSoup等。最后，数据（字典、Item）被保存。
Scrapy.Spider类包含以下常用属性：name（字符串，标识每个Spider的唯一名称），start_url（包含初始请求页面url的列表），custom_settings（字典，用于覆盖全局配置），allowed_domains（允许爬取的网站域名列表），crawler（访问Scrapy组件的Crawler对象），settings（包含Spider运行配置的Settings对象），logger（记录事件日志的Logger对象）。
Spider类的常用方法有：start_requests（入口方法，请求start_url列表中的url），parse（默认回调，处理下载响应，解析网页数据生成item或新的请求）。对于自定义的Spider，start_requests和parse方法需要重写以实现特定抓取逻辑。
以《披荆斩棘的哥哥》评论爬取为例，通过分析网页源代码，发现评论数据通过异步加载，需要抓取特定请求网址（如comment.mgtv.com/v4/com...）以获取评论信息。在创建项目、生成爬虫类（如MgtvCrawlSpider）后，需要重写start_requests和parse方法，解析JSON数据并保存为Item，进一步处理数据入库。
在Scrapy项目中，设置相关配置项（如启用爬虫）后，通过命令行或IDE（如PyCharm）运行爬虫程序。最终，爬取结果会以JSON形式保存或存储至数据库中。
为帮助初学者和Python爱好者，推荐一系列Python爬虫教程视频，覆盖从入门到进阶的各个阶段。学习后，不仅能够掌握爬虫技术，还能在实践中提升解决问题的能力，实现个人项目或职业发展的目标。
祝大家在学习Python爬虫的过程中取得显著进步，祝你学习顺利，好运连连！
Scrapy对接Selenium
Scrapy抓取网页的方式与Requests库相似，主要通过HTTP请求。然而，遇到JavaScript渲染的页面，Scrapy就无法直接获取数据。针对这种情况，有两种常用处理方式：一是分析Ajax请求，抓取其对应的接口数据；二是利用Selenium或Splash模拟浏览器行为，获取页面最终展示的结果。在Scrapy中，如果能与Selenium结合，就能处理各种网站的抓取。
本文将介绍如何在Scrapy框架中集成Selenium，以抓取淘宝商品信息为例。首先，创建一个名为scrapyseleniumtest的新项目，并在Spider中进行设置。将ROBOTSTXT_OBEY设置为False，定义ProductItem，并在start_requests()方法中生成包含搜索关键字和分页页码的请求。
在Middleware中，我们实现process_request()方法，利用PhantomJS加载URL并渲染页面。当接收到Request时，通过PhantomJS加载对应的URL，获取页面源代码并构造一个HtmlResponse对象。这样，Scrapy不再直接下载页面，而是通过Middleware将Response传递给Spider进行解析。
Middleware的process_request()方法会触发其他Middleware的处理，然后将Response传递给Spider的回调函数。在回调函数中，使用XPath解析网页内容，构造ProductItem对象，并通过Item Pipeline将结果存储到MongoDB。
在settings.py中开启Middleware和Item Pipeline的调用，最后通过命令行启动爬虫。运行后，会看到MongoDB中存储的抓取结果。
整个过程通过Scrapy与Selenium的集成，实现了对JavaScript渲染页面的抓取，代码示例可在GitHub上找到。作者崔庆才为Python爱好者社区的作者，如需进一步交流，可以添加其个人微信。
[scrapy]scrapy-redis快速上手/scrapy爬虫分布式改造
本篇文章旨在快速上手使用scrapy-redis将Scrapy爬虫改造为分布式安装。首先，确保已安装所需python库和数据库，注意版本问题，避免过低。
在配置redis时，修改scrapy项目中的setting.py文件，添加代码以适应分布式需求。对于item pipeline，您可以按照原有逻辑存储数据，或选择先使用redis存储，之后统一转移，例如直接存入mysql。
修改spiders目录下的爬虫文件，将类继承改为Redisspider。若需让slave直接将数据存储至master数据库，别忘了调整slave的数据库连接设置。
启动分布式爬虫，通过命令scrapy crawl xxxxx启动master，crawl xxxxx启动slave。提供了一个demo源码供参考和修改使用，代码链接：github.com/qqxx/scr...-demo。在遇到问题时，欢迎留言提问或通过邮箱qqxx@gmail.com寻求帮助。
参考资源：cnblogs.com/zjl6/p/...
