Python爬虫基础

网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

Requests

Python标准库中提供了：urllib、urllib2、httplib等模块以供Http请求，但是，它的 API 太渣了。它是为另一个时代、另一个互联网所创建的。它需要巨量的工作，甚至包括各种方法覆盖，来完成最简单的任务。

import urllib2
import json
import cookielib

def urllib2_request(url, method="GET", cookie="", headers={}, data=None):
"""
:param url: 要请求的url
:param cookie: 请求方式，GET、POST、DELETE、PUT..
:param cookie: 要传入的cookie，cookie= 'k1=v1;k1=v2'
:param headers: 发送数据时携带的请求头，headers = {'ContentType':'application/json; charset=UTF-8'}
:param data: 要发送的数据GET方式需要传入参数，data={'d1': 'v1'}
:return: 返回元祖，响应的字符串内容 和 cookiejar对象
对于cookiejar对象，可以使用for循环访问：
for item in cookiejar:
print item.name,item.value
"""
if data:
data = json.dumps(data)

cookie_jar = cookielib.CookieJar()
handler = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie_jar)
opener = urllib2.build_opener(handler)
opener.addheaders.append(['Cookie', 'k1=v1;k1=v2'])
request = urllib2.Request(url=url, data=data, headers=headers)
request.get_method = lambda: method

response = opener.open(request)
origin = response.read()

return origin, cookie_jar

# GET
result = urllib2_request('http://127.0.0.1:8001/index/', method="GET")

# POST
result = urllib2_request('http://127.0.0.1:8001/index/',  method="POST", data= {'k1': 'v1'})

# PUT
result = urllib2_request('http://127.0.0.1:8001/index/',  method="PUT", data= {'k1': 'v1'})

Requests 是使用 Apache2 Licensed 许可证的 基于Python开发的HTTP 库，其在Python内置模块的基础上进行了高度的封装，从而使得Pythoner进行网络请求时，变得美好了许多，使用Requests可以轻而易举的完成浏览器可有的任何操作。
1、GET请求

向 https://github.com/timeline.json 发送一个GET请求，将请求和响应相关均封装在 ret 对象中。
2、POST请求

向https://api.github.com/some/endpoint发送一个POST请求，将请求和相应相关的内容封装在 ret 对象中。
3、其他请求

requests模块已经将常用的Http请求方法为用户封装完成，用户直接调用其提供的相应方法即可，其中方法的所有参数有：

def request(method, url, **kwargs):
"""Constructs and sends a :class:`Request <Request>`.

:param method: method for the new :class:`Request` object.
:param url: URL for the new :class:`Request` object.
:param params: (optional) Dictionary or bytes to be sent in the query string for the :class:`Request`.
:param data: (optional) Dictionary, bytes, or file-like object to send in the body of the :class:`Request`.
:param json: (optional) json data to send in the body of the :class:`Request`.
:param headers: (optional) Dictionary of HTTP Headers to send with the :class:`Request`.
:param cookies: (optional) Dict or CookieJar object to send with the :class:`Request`.
:param files: (optional) Dictionary of ``'name': file-like-objects`` (or ``{'name': ('filename', fileobj)}``) for multipart encoding upload.
:param auth: (optional) Auth tuple to enable Basic/Digest/Custom HTTP Auth.
:param timeout: (optional) How long to wait for the server to send data
before giving up, as a float, or a :ref:`(connect timeout, read
timeout) <timeouts>` tuple.
:type timeout: float or tuple
:param allow_redirects: (optional) Boolean. Set to True if POST/PUT/DELETE redirect following is allowed.
:type allow_redirects: bool
:param proxies: (optional) Dictionary mapping protocol to the URL of the proxy.
:param verify: (optional) whether the SSL cert will be verified. A CA_BUNDLE path can also be provided. Defaults to ``True``.
:param stream: (optional) if ``False``, the response content will be immediately downloaded.
:param cert: (optional) if String, path to ssl client cert file (.pem). If Tuple, ('cert', 'key') pair.
:return: :class:`Response <Response>` object
:rtype: requests.Response

Usage::

>>> import requests
>>> req = requests.request('GET', 'http://httpbin.org/get')
<Response [200]>
"""

# By using the 'with' statement we are sure the session is closed, thus we
# avoid leaving sockets open which can trigger a ResourceWarning in some
# cases, and look like a memory leak in others.
with sessions.Session() as session:
return session.request(method=method, url=url, **kwargs)

更多requests模块相关的文档见：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/

自动登陆抽屉并点赞

“破解”微信公众号

“破解”微信公众号其实就是使用Python代码自动实现【登陆公众号】->【获取观众用户】-> 【向关注用户发送消息】。
注：只能向48小时内有互动的粉丝主动推送消息
1、自动登陆



分析对于Web登陆页面，用户登陆验证时仅做了如下操作：

登陆的URL：https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN
POST的数据为：

{

'username': 用户名,

'pwd': 密码的MD5值,

'imgcode': "",

'f': 'json'

}

注：imgcode是需要提供的验证码，默认无需验证码，只有在多次登陆未成功时，才需要用户提供验证码才能登陆

POST的请求头的Referer值，微信后台用次来检查是谁发送来的请求
请求发送并登陆成功后，获取用户响应的cookie，以后操作其他页面时需要携带此cookie
请求发送并登陆成功后，获取用户相应的内容中的token

# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
import time
import hashlib

def _password(pwd):
ha = hashlib.md5()
ha.update(pwd)
return ha.hexdigest()

def login():

login_dict = {
'username': "用户名",
'pwd': _password("密码"),
'imgcode': "",
'f': 'json'
}

login_res = requests.post(
url= "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN",
data=login_dict,
headers={'Referer': 'https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN'})

# 登陆成功之后获取服务器响应的cookie
resp_cookies_dict = login_res.cookies.get_dict()
# 登陆成功后，获取服务器响应的内容
resp_text = login_res.text
# 登陆成功后，获取token
token = re.findall(".*token=(\d+)", resp_text)[0]

print resp_text
print token
print resp_cookies_dict

login()

登陆成功获取的相应内容如下：

2、访问其他页面获取用户信息



分析用户管理页面，通过Pyhton代码以Get方式访问此页面，分析响应到的 HTML 代码，从中获取用户信息：

获取用户的URL：https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/user_tag?action=get_all_data&lang=zh_CN&token=登陆时获取的token
发送GET请求时，需要携带登陆成功后获取的cookie

获取当前请求的响应的html代码
通过正则表达式获取html中的指定内容（Python的模块Beautiful Soup）
获取html中每个用户的 data-fakeid属性，该值是用户的唯一标识，通过它可向用户推送消息

# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
import time
import hashlib
import json
import re

LOGIN_COOKIES_DICT = {}

def _password(pwd):
ha = hashlib.md5()
ha.update(pwd)
return ha.hexdigest()

def login():

login_dict = {
'username': "用户名",
'pwd': _password("密码"),
'imgcode': "",
'f': 'json'
}

login_res = requests.post(
url= "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN",
data=login_dict,
headers={'Referer': 'https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN'})

# 登陆成功之后获取服务器响应的cookie
resp_cookies_dict = login_res.cookies.get_dict()
# 登陆成功后，获取服务器响应的内容
resp_text = login_res.text
# 登陆成功后，获取token
token = re.findall(".*token=(\d+)", resp_text)[0]

return {'token': token, 'cookies': resp_cookies_dict}

def standard_user_list(content):
content = re.sub('\s*', '', content)
content = re.sub('\n*', '', content)
data = re.findall("""cgiData=(.*);seajs""", content)[0]
data = data.strip()
while True:
temp = re.split('({)(\w+)(:)', data, 1)
if len(temp) == 5:
temp[2] = '"' + temp[2] + '"'
data = ''.join(temp)
else:
break

while True:
temp = re.split('(,)(\w+)(:)', data, 1)
if len(temp) == 5:
temp[2] = '"' + temp[2] + '"'
data = ''.join(temp)
else:
break

data = re.sub('\*\d+', "", data)
ret = json.loads(data)
return ret

def get_user_list():

login_dict = login()
LOGIN_COOKIES_DICT.update(login_dict)

login_cookie_dict = login_dict['cookies']
res_user_list = requests.get(
url= "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/user_tag",
params = {"action": "get_all_data", "lang": "zh_CN", "token": login_dict['token']},
cookies = login_cookie_dict,
headers={'Referer': 'https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN'}
)
user_info = standard_user_list(res_user_list.text)
for item in user_info['user_list']:
print "%s %s " % (item['nick_name'],item['id'],)

get_user_list()

3、发送消息



分析给用户发送消息的页面，从网络请求中剖析得到发送消息的URL，从而使用Python代码发送消息：

发送消息的URL：https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/singlesend?t=ajax-response&f=json&token=登陆时获取的token放在此处&lang=zh_CN
从登陆时相应的内容中获取：token和cookie
从用户列表中获取某个用户唯一标识： fake_id
封装消息，并发送POST请求

# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
import time
import hashlib
import json
import re

LOGIN_COOKIES_DICT = {}

def _password(pwd):
ha = hashlib.md5()
ha.update(pwd)
return ha.hexdigest()

def login():

login_dict = {
'username': "用户名",
'pwd': _password("密码"),
'imgcode': "",
'f': 'json'
}

login_res = requests.post(
url= "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN",
data=login_dict,
headers={'Referer': 'https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN'})

# 登陆成功之后获取服务器响应的cookie
resp_cookies_dict = login_res.cookies.get_dict()
# 登陆成功后，获取服务器响应的内容
resp_text = login_res.text
# 登陆成功后，获取token
token = re.findall(".*token=(\d+)", resp_text)[0]

return {'token': token, 'cookies': resp_cookies_dict}

def standard_user_list(content):
content = re.sub('\s*', '', content)
content = re.sub('\n*', '', content)
data = re.findall("""cgiData=(.*);seajs""", content)[0]
data = data.strip()
while True:
temp = re.split('({)(\w+)(:)', data, 1)
if len(temp) == 5:
temp[2] = '"' + temp[2] + '"'
data = ''.join(temp)
else:
break

while True:
temp = re.split('(,)(\w+)(:)', data, 1)
if len(temp) == 5:
temp[2] = '"' + temp[2] + '"'
data = ''.join(temp)
else:
break

data = re.sub('\*\d+', "", data)
ret = json.loads(data)
return ret

def get_user_list():

login_dict = login()
LOGIN_COOKIES_DICT.update(login_dict)

login_cookie_dict = login_dict['cookies']
res_user_list = requests.get(
url= "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/user_tag",
params = {"action": "get_all_data", "lang": "zh_CN", "token": login_dict['token']},
cookies = login_cookie_dict,
headers={'Referer': 'https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN'}
)
user_info = standard_user_list(res_user_list.text)
for item in user_info['user_list']:
print "%s %s " % (item['nick_name'],item['id'],)

def send_msg(user_fake_id, content='啥也没发'):

login_dict = LOGIN_COOKIES_DICT

token = login_dict['token']
login_cookie_dict = login_dict['cookies']

send_dict = {
'token': token,
'lang': "zh_CN",
'f': 'json',
'ajax': 1,
'random': "0.5322618900912392",
'type': 1,
'content': content,
'tofakeid': user_fake_id,
'imgcode': ''
}

send_url = "https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/singlesend?t=ajax-response&f=json&token=%s&lang=zh_CN" % (token,)
message_list = requests.post(
url=send_url,
data=send_dict,
cookies=login_cookie_dict,
headers={'Referer': 'https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/login?lang=zh_CN'}
)

get_user_list()
fake_id = raw_input('请输入用户ID:')
content = raw_input('请输入消息内容:')
send_msg(fake_id, content)

以上就是“破解”微信公众号的整个过程，通过Python代码实现了自动【登陆微信公众号平台】【获取用户列表】【指定用户发送消息】。

Scrapy

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。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下



Scrapy主要包括了以下组件：

引擎(Scrapy)

用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
调度器(Scheduler)

用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
下载器(Downloader)

用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
爬虫(Spiders)

爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
项目管道(Pipeline)

负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。
下载器中间件(Downloader Middlewares)

位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
爬虫中间件(Spider Middlewares)

介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
调度中间件(Scheduler Middewares)

介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

Scrapy运行流程大概如下：

引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)
爬虫解析Response
解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理
解析出的是链接（URL）,则把URL交给调度器等待抓取

一、安装

注：windows平台需要依赖pywin32，请根据自己系统32/64位选择下载安装，https://sourceforge.net/projects/pywin32/
二、基本使用
1、创建项目
运行命令:

自动创建目录：

文件说明：

scrapy.cfg 项目的配置信息，主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。（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 数据处理行为，如：一般结构化的数据持久化
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，编写爬虫规则

注意：一般创建爬虫文件时，以网站域名命名
2、编写爬虫
在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件

3、运行
进入project_name目录，运行命令

4、递归的访问
以上的爬虫仅仅是爬去初始页，而我们爬虫是需要源源不断的执行下去，直到所有的网页被执行完毕

以上代码将符合规则的页面中的图片保存在指定目录，并且在HTML源码中找到所有的其他 a 标签的href属性，从而“递归”的执行下去，直到所有的页面都被访问过为止。以上代码之所以可以进行“递归”的访问相关URL，关键在于parse方法使用了 yield Request对象。
注：可以修改settings.py 中的配置文件，以此来指定“递归”的层数，如： DEPTH_LIMIT = 1

from scrapy.selector import Selector
from scrapy.http import HtmlResponse
html = """<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="en">
<meta charset="UTF-8">
<title></title>
</head>
<body>
<li class="item-"><a href="link.html">first item</a></li>
<li class="item-0"><a href="link1.html">first item</a></li>
<li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li>
</body>
</html>
"""
response = HtmlResponse(url='http://example.com', body=html,encoding='utf-8')
ret = Selector(response=response).xpath('//li[re:test(@class, "item-\d*")]//@href').extract()
print(ret)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import scrapy
import hashlib
from tutorial.items import JinLuoSiItem
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector

class JinLuoSiSpider(scrapy.spiders.Spider):
count = 0
url_set = set()

name = "jluosi"
domain = 'http://www.jluosi.com'
allowed_domains = ["jluosi.com"]

start_urls = [
"http://www.jluosi.com:80/ec/goodsDetail.action?jls=QjRDNEIzMzAzOEZFNEE3NQ==",
]

def parse(self, response):
md5_obj = hashlib.md5()
md5_obj.update(response.url)
md5_url = md5_obj.hexdigest()
if md5_url in JinLuoSiSpider.url_set:
pass
else:
JinLuoSiSpider.url_set.add(md5_url)
hxs = HtmlXPathSelector(response)
if response.url.startswith('http://www.jluosi.com:80/ec/goodsDetail.action'):
item = JinLuoSiItem()
item['company'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[1]/text()').extract()
item['link'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[2]/text()').extract()
item['qq'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]//a/@href').re('.*uin=(?P<qq>\d*)&')
item['address'] = hxs.select('//div[@class="ShopAddress"]/ul/li[4]/text()').extract()

item['title'] = hxs.select('//h1[@class="goodsDetail_goodsName"]/text()').extract()

item['unit'] = hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[1]//td[3]/text()').extract()
product_list = []
product_tr = hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr')
for i in range(2,len(product_tr)):
temp = {
'standard':hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[2]/text()' %i).extract()[0].strip(),
'price':hxs.select('//table[@class="R_WebDetail_content_tab"]//tr[%d]//td[3]/text()' %i).extract()[0].strip(),
}
product_list.append(temp)

item['product_list'] = product_list
yield item

current_page_urls = hxs.select('//a/@href').extract()
for i in range(len(current_page_urls)):
url = current_page_urls[i]
if url.startswith('http://www.jluosi.com'):
url_ab = url
yield Request(url_ab, callback=self.parse)

def parse(self, response):
from scrapy.http.cookies import CookieJar
cookieJar = CookieJar()
cookieJar.extract_cookies(response, response.request)
print(cookieJar._cookies)

更多选择器规则：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/selectors.html
5、格式化处理
上述实例只是简单的图片处理，所以在parse方法中直接处理。如果对于想要获取更多的数据（获取页面的价格、商品名称、QQ等），则可以利用Scrapy的items将数据格式化，然后统一交由pipelines来处理。
在items.py中创建类：

上述定义模板，以后对于从请求的源码中获取的数据同意按照此结构来获取，所以在spider中需要有一下操作：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import scrapy
import hashlib
from beauty.items import JieYiCaiItem
from scrapy.http import Request
from scrapy.selector import HtmlXPathSelector
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

class JieYiCaiSpider(scrapy.spiders.Spider):
count = 0
url_set = set()

name = "jieyicai"
domain = 'http://www.jieyicai.com'
allowed_domains = ["jieyicai.com"]

start_urls = [
"http://www.jieyicai.com",
]

rules = [
#下面是符合规则的网址,但是不抓取内容,只是提取该页的链接(这里网址是虚构的,实际使用时请替换)
#Rule(SgmlLinkExtractor(allow=(r'http://test_url/test?page_index=\d+'))),
#下面是符合规则的网址,提取内容,(这里网址是虚构的,实际使用时请替换)
#Rule(LinkExtractor(allow=(r'http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx?pid=\d+')), callback="parse"),
]

def parse(self, response):
md5_obj = hashlib.md5()
md5_obj.update(response.url)
md5_url = md5_obj.hexdigest()
if md5_url in JieYiCaiSpider.url_set:
pass
else:
JieYiCaiSpider.url_set.add(md5_url)

hxs = HtmlXPathSelector(response)
if response.url.startswith('http://www.jieyicai.com/Product/Detail.aspx'):
item = JieYiCaiItem()
item['company'] = hxs.select('//span[@class="username g-fs-14"]/text()').extract()
item['qq'] = hxs.select('//span[@class="g-left bor1qq"]/a/@href').re('.*uin=(?P<qq>\d*)&')
item['info'] = hxs.select('//div[@class="padd20 bor1 comard"]/text()').extract()
item['more'] = hxs.select('//li[@class="style4"]/a/@href').extract()
item['title'] = hxs.select('//div[@class="g-left prodetail-text"]/h2/text()').extract()
yield item

current_page_urls = hxs.select('//a/@href').extract()
for i in range(len(current_page_urls)):
url = current_page_urls[i]
if url.startswith('/'):
url_ab = JieYiCaiSpider.domain + url
yield Request(url_ab, callback=self.parse)

此处代码的关键在于：

将获取的数据封装在了Item对象中
yield Item对象 （一旦parse中执行yield Item对象，则自动将该对象交个pipelines的类来处理）

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html 
import json
from twisted.enterprise import adbapi
import MySQLdb.cursors
import re

mobile_re = re.compile(r'(13[0-9]|15[012356789]|17[678]|18[0-9]|14[57])[0-9]{8}')
phone_re = re.compile(r'(\d+-\d+|\d+)')

class JsonPipeline(object):

def __init__(self):
self.file = open('/Users/wupeiqi/PycharmProjects/beauty/beauty/jieyicai.json', 'wb')

def process_item(self, item, spider):
line = "%s  %s\n" % (item['company'][0].encode('utf-8'), item['title'][0].encode('utf-8'))
self.file.write(line)
return item

class DBPipeline(object):

def __init__(self):
self.db_pool = adbapi.ConnectionPool('MySQLdb',
db='DbCenter',
user='root',
passwd='123',
cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor,
use_unicode=True)

def process_item(self, item, spider):
query = self.db_pool.runInteraction(self._conditional_insert, item)
query.addErrback(self.handle_error)
return item

def _conditional_insert(self, tx, item):
tx.execute("select nid from company where company = %s", (item['company'][0], ))
result = tx.fetchone()
if result:
pass
else:
phone_obj = phone_re.search(item['info'][0].strip())
phone = phone_obj.group() if phone_obj else ' '

mobile_obj = mobile_re.search(item['info'][1].strip())
mobile = mobile_obj.group() if mobile_obj else ' '

values = (
item['company'][0],
item['qq'][0],
phone,
mobile,
item['info'][2].strip(),
item['more'][0])
tx.execute("insert into company(company,qq,phone,mobile,address,more) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s)", values)

def handle_error(self, e):
print 'error',e

上述中的pipelines中有多个类，到底Scapy会自动执行那个？哈哈哈哈，当然需要先配置了，不然Scapy就蒙逼了。。。
在settings.py中做如下配置：

更多请参见Scrapy文档：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html



作者：武沛齐

出处：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/

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