scrapy框架简介
- Scrapy是用纯Python实现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，用途非常广泛
- 框架的力量，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便
scrapy架构图
- crapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等。
- Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队，当引擎需要时，交还给引擎。
- Downloader（下载器）：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spider来处理，
- Spider（爬虫）：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器)，
- Item Pipeline(管道)：它负责处理Spider中获取到的Item，并进行进行后期处理（详细分析、过滤、存储等）的地方.
- Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件。
- Spider Middlewares（Spider中间件）：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spider中间通信的功能组件（比如进入Spider的Responses;和从Spider出去的Requests）
正文开始
我们知道，有的网页必须要登录才能访问其内容。scrapy登录的实现一般就三种方式。
1.在第一次请求中直接携带用户名和密码。
2.必须要访问一次目标地址，服务器返回一些参数，例如验证码，一些特定的加密字符串等，自己通过相应手段分析与提取，第二次请求时带上这些参数即可。可以参考https://www.jb51.net/article/190242.htm
3.不必花里胡哨，直接手动登录成功，然后提取出cookie，加入到访问头中即可。
本文以第三种为例，实现scrapy携带cookie访问购物车。
1.先手动登录自己的淘宝账号，从中提取出cookie，如下图中所示。
2.cmd中workon自己的虚拟环境，创建项目 （scrapy startproject taobao）
3.pycharm打开项目目录 ，在terminal中输入（scrapy genspider itaobao taobao.com）,得到如下的目录结构
4.setting中设置相应配置
5. 在itaobao中写业务代码。我们先不加人cookie直接访问购物车，代码如下：
import scrapy class ItaobaoSpider(scrapy.Spider): name = 'itaobao' allowed_domains = ['taobao.com'] start_urls = [ 'https://cart.taobao.com/cart.htm"text-align: center">
明显是跳转到登录页面的意思。
6.言归正传，正确的代码如下，需要重写
start_requests()方法，此方法可以返回一个请求给爬虫的起始网站，这个返回的请求相当于start_urls，start_requests()返回的请求会替代start_urls里的请求。import scrapy class ItaobaoSpider(scrapy.Spider): name = 'itaobao' allowed_domains = ['taobao.com'] # start_urls = ['https://cart.taobao.com/cart.htm"https://cart.taobao.com/cart.htm" # 此处的cookie为手动登录后从浏览器粘贴下来的值 cookie = "thw=cn; cookie2=16b0fe13709f2a71dc06ab1f15dcc97b; _tb_token_=fe3431e5fe755;" " _samesite_flag_=true; ubn=p; ucn=center; t=538b39347231f03177d588275aba0e2f;" " tk_trace=oTRxOWSBNwn9dPyorMJE%2FoPdY8zfvmw%2Fq5hoqmmiKd74AJ%2Bt%2FNCZ%" "2FSIX9GYWSRq4bvicaWHhDMtcR6rWsf0P6XW5ZT%2FgUec9VF0Ei7JzUpsghuwA4cBMNO9EHkGK53r%" "2Bb%2BiCEx98Frg5tzE52811c%2BnDmTNlzc2ZBkbOpdYbzZUDLaBYyN9rEdp9BVnFGP1qVAAtbsnj35zfBVfe09E%" "2BvRfUU823q7j4IVyan1lagxILINo%2F%2FZK6omHvvHqA4cu2IaVAhy5MzzodyJhmXmOpBiz9Pg%3D%3D; " "cna=5c3zFvLEEkkCAW8SYSQ2GkGo; sgcookie=E3EkJ6LRpL%2FFRZIBoXfnf; unb=578051633; " "uc3=id2=Vvl%2F7ZJ%2BJYNu&nk2=r7kpR6Vbl9KdZe14&lg2=URm48syIIVrSKA%3D%3D&vt3=F8dBxGJsy36E3EwQ%2BuQ%3D;" " csg=c99a3c3d; lgc=%5Cu5929%5Cu4ED9%5Cu8349%5Cu5929%5Cu4ED9%5Cu8349; cookie17=Vvl%2F7ZJ%2BJYNu;" " dnk=%5Cu5929%5Cu4ED9%5Cu8349%5Cu5929%5Cu4ED9%5Cu8349; skt=4257a8fa00b349a7; existShop=MTU5MzQ0MDI0MQ%3D%3D;" " uc4=nk4=0%40rVtT67i5o9%2Bt%2BQFc65xFQrUP0rGVA%2Fs%3D&id4=0%40VH93OXG6vzHVZgTpjCrALOFhU4I%3D;" " tracknick=%5Cu5929%5Cu4ED9%5Cu8349%5Cu5929%5Cu4ED9%5Cu8349; _cc_=W5iHLLyFfA%3D%3D; " "_l_g_=Ug%3D%3D; sg=%E8%8D%893d; _nk_=%5Cu5929%5Cu4ED9%5Cu8349%5Cu5929%5Cu4ED9%5Cu8349;" " cookie1=VAmiexC8JqC30wy9Q29G2%2FMPHkz4fpVNRQwNz77cpe8%3D; tfstk=cddPBI0-Kbhyfq5IB_1FRmwX4zaRClfA" "_qSREdGTI7eLP5PGXU5c-kQm2zd2HGhcE; mt=ci=8_1; v=0; uc1=cookie21=VFC%2FuZ9ainBZ&cookie15=VFC%2FuZ9ayeYq2g%3D%3D&cookie" "16=WqG3DMC9UpAPBHGz5QBErFxlCA%3D%3D&existShop=false&pas=0&cookie14=UoTV75eLMpKbpQ%3D%3D&cart_m=0;" " _m_h5_tk=cbe3780ec220a82fe10e066b8184d23f_1593451560729; _m_h5_tk_enc=c332ce89f09d49c68e13db9d906c8fa3; " "l=eBxAcQbPQHureJEzBO5aourza7796IRb8sPzaNbMiInca6MC1hQ0PNQD5j-MRdtjgtChRe-PWBuvjdeBWN4dbNRMPhXJ_n0xnxvO.; " "isg=BJ2drKVLn8Ww-Ht9N195VKUWrHmXutEMHpgqKF9iKfRAFrxIJAhD3DbMRAoQ1unE" cookies = {} # 提取键值对 请求头中携带cookie必须是一个字典，所以要把原生的cookie字符串转换成cookie字典 for cookie in cookie.split(';'): key, value = cookie.split("=", 1) cookies[key] = value yield scrapy.Request(url=url, cookies=cookies, callback=self.parse) def parse(self, response): print(response.text)响应信息如下（部分片段）：
很明显这是自己购物车的真实源代码。
好了，大功告成啦，接下来就可以按照业务需求用xpath(自己喜欢用这种方式)提取自己想要的信息了。
总结
