# 測試請求某網站
scrapy shell URL
# 設置請求頭
scrapy shell -s USER_AGENT="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:61.0) Gecko/20100101 Firefox/61.0" URL

# 指定爬蟲內容輸出文件格式（json、csv等
scrapy crawl SPIDER_NAME -o FILE_NAME.csv

# 創建爬蟲工程
scrapy startproject articles # 在當前目錄創建一個scrapy工程

# spiders文件下存放所有爬蟲，item.py格式化數據輸出
# middlewares.py 設置請求細節（請求頭之類的），pipelines.py為數據輸出的管道，每一個封裝好的item都會經過這里
# settings.py 對工程進行全局設置（存放配置
├── articles
│  ├── articles
│  │  ├── __init__.py
│  │  ├── items.py
│  │  ├── middlewares.py
│  │  ├── pipelines.py
│  │  ├── settings.py
│  │  └── spiders
│  │    ├── healthy_living.py
│  │    ├── __init__.py
│  │    └── people_health.py
│  └── scrapy.cfg
├── README.en.md
└── README.md

# 全站爬取神器--LinkExtractor，可以自動獲取該標簽下的所有url跟text（因為網站結構大都一個套路
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
le = LinkExtractor(restrict_xpaths="http://ul[@class='nav2_UL_1 clearFix']")# 返回一個迭代器，通過循環(for i in le)，可獲取url(i.url) (i.text)

# 獲取屬性class為所有aa的div標簽內容中的內容
response.xpath("http://div[@class='aa']/text()").extract()    # '//'代表獲取所有，'/'代表獲取第一個，類似的可以找屬性為ul的其它標簽

# 獲取內容包含“下一頁”的所有a標簽中包含的鏈接（提取下一頁鏈接神器
response.xpath("http://a[contains(text(),'下一頁')]/@href").extract()

class HealthyLiving(scrapy.Spider):
  # 一定要一個全局唯一的爬蟲名稱，命令行啟動的時候需要指定該名稱
  name = "healthy_living"
  # 指定爬蟲入口，scrapy支持多入口，所以一定是lis形式
  start_urls = ['http://www.jkb.com.cn/healthyLiving/']

  '''
  抓取大類標簽入口
  '''
  def parse(self, response):
    le = LinkExtractor(restrict_xpaths="http://ul[@class='nav2_UL_1 clearFix']")
    for link in le.extract_links(response)[1:-1]:
      tag = link.text
      # 將這一級提取到的信息，通過請求頭傳遞給下一級（這里是為了給數據打標簽
      meta = {"tag": tag}
      # 依次解析每一個鏈接，并傳遞到下一級進行繼續爬取
      yield scrapy.Request(link.url, callback=self.parse_articles, meta=meta)

  '''
  抓取頁面內的文章鏈接及下一頁鏈接
  '''
  def parse_articles(self, response):
    # 接收上一級傳遞的信息
    meta = response.meta
    article_links = response.xpath("http://div[@class='txt']/h5/a/@href").extract()
    for link in article_links:
      res = self.collection.find_one({"article_url": link}, {"article_url": 1})
      full_meta = dict(meta)
      # 將文章鏈接傳入下一級
      full_meta.update({"article_url": link})
      if res is None:
        yield scrapy.Request(link, callback=self.parse_article, meta=full_meta)
      else:
        return
    next_page = response.xpath("http://div[@class='page']//a[contains(text(),'»')]/@href").extract()[0]
    if next_page:
      yield scrapy.Request(next_page, callback=self.parse_articles, meta=meta)

# 最后解析頁面，并輸出
  def parse_article(self, response):
   # 從item.py中導入數據封裝格式
    article_item = ArticlesItem()
    meta = response.meta
    # 利用xpath提取頁面信息并封裝成item
    try:
      article_item["tag"] = ""
      # ... 省略
    finally:
      yield article_item

# 設置請求頭，在middlewares.py中設定，在settings.py中啟用
class RandomUA(object):
  user_agents = [
      "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit"
      "/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.71 Safari/537.36",
      "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11",
      "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US) AppleWebKit"
      "/534.16 (KHTML, like Gecko) Chrome/10.0.648.133 Safari/534.16"
    ]

  def process_request(self, request, spider):
    request.headers["User-Agent"] = random.choice(self.user_agents)


# 設置數據入庫處理，在pipeline.py進行配置，在settings.py進行啟用
class MongoPipeline(object):
  def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
    self.mongo_uri = mongo_uri
    self.mongo_db = mongo_db

  @classmethod
  def from_crawler(cls, crawler):
    return cls(
      mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
      mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')
    )

  def open_spider(self, spider):
    print("開始爬取", datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
    self.db = self.client[self.mongo_db]

  def process_item(self, item, spider):
    data = self.db[item.collection].find_one({"title": item["title"], "date": item["date"]})

    if data is None:
      self.db[item.collection].insert(dict(item))
    # else:
    #   self.close_spider(self, spider)
    return item

  def close_spider(self, spider):
    print("爬取結束", datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    self.client.close()
# 在settings.py啟動：請求頭的修改，數據庫的配置
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
  # 'articles.middlewares.ArticlesDownloaderMiddleware': 543,
  'articles.middlewares.RandomUA': 543,# 543代表優先級，數字越低優先級越高
}

ITEM_PIPELINES = {
  'articles.pipelines.MongoPipeline': 300,
}

# 一些其它配置
ROBOTSTXT_OBEY = True # 是否遵守網站的robot協議
FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8' # 指定數據輸出的編碼格式
## 數據庫配置
MONGO_URI = ''
MONGO_DB = ''
MONGO_PORT = 27017
MONGO_COLLECTION = ''