背景前摇（省流可以跳过这部分）
实习的时候厚脸皮请教了一位办公室负责做爬虫这块的老师，给我推荐了Scrapy框架。
我之前学过一些爬虫基础，但是用的是比较常见的BeautifulSoup和Request，于是得到Scrapy这个关键词后，先问了一下Kimi这些爬虫框架的区别和优劣：
可以看出，BeautifulSoup适合学校教授课程用的小项目，但遇到大型的爬虫还是需要技术老师推荐的Scrapy。
时间充裕的话可以先从BeautifulSoup入门学起来。
以前BeautifulSoup我学的时候B站有个UP讲得挺好的，手把手教实操，结果今天一看都找不到视频了，实在是可惜。所以这次我学习Scrapy就决定把看到的好教程和遇到的问题都记下来。
菜鸟教程
链接：https://www.runoob.com/w3cnote/scrapy-detail.html
点此进入菜鸟教程
这个算是我看过的教程帖子里面比较通俗易懂、简明扼要又流程规范的了，当然也不是十全十美，跟着步骤操作还是会遇到一些小问题。
1.安装库
这一步没啥问题，正常按着步骤装就是，我电脑环境算是复杂的，都没遇到奇怪的报错。但是有条件的话建议装个Anaconda，然后为Scrapy专门建一个虚拟环境，免得日后跟其他库不兼容的情况发生。
以下步骤展示的是有Anaconda的情况下安装虚拟环境，没有Anaconda的可以跳过这步。
从创建项目这一步开始，就可以和菜鸟教程介绍的流程第一步接上了。
菜鸟教程的第二步没什么问题，跟这做就行。
到了第三步这里，有一个地方需要做一点小改动。
运行到这一步，会发现一直报一个莫名其妙的错误：
AI的方法并没有什么卵用，可见这错误多半不是我们该背的锅。
解决方案也很简单——将写入模式改为 ‘wb+’ 就不会报错了
参考链接：https://zoyi14.smartapps.cn/pages/note/index?origin=share&slug=b53ac2effb85&_swebfr=1&_swebFromHost=baiduboxapp
简书大神的回答
然后继续往下走菜鸟教程，直到执行完爬虫，这个时候应该文件目录里会存在一个html文件。
但是，千万不要双击该html文件直接打开！！否则你会惊喜地发现——什么也没有。
（很奇怪我这次的文件居然打开有内容，之前尝试点开好几次都是白板……不知道触发了什么奇怪的buff）
如果确实遇到了白板也别害怕，用Pycharm或者VScode这类支持写程序的软件打开看看，你就会发现其实爬取是成功了的。
这一步能看见网页源代码的话，继续跟着菜鸟教程走就是了。
直到有一个步骤的命令有一个奇怪的$符号打头，询问Kimi后发现并没有什么意义，我猜或许是编写教程的人手误？不管这个符号，正常输入命令就行：
附上我的示例执行效果图：
最后看到Spider Closed就是OK了（我的代码是最终版，加了一些命令，所以输出比较多，看不见这句话“”传智播客官网-好口碑IT培训机构,一样的教育,不一样的品质”，如果正常走到这一步的话能在黑窗口看见这句话顺利打印出来。
后面按着教程来，输出json，csv文件啥的步骤都没什么问题。
（思考题这弱弱问一句，我咋没找到yield函数在哪呢？？？
不过这个问题不大，上网查查别的教程或者问问Kimi都行，菜鸟这里自带的补充学习链接也可以看看。）
我会把我照着菜鸟教程写的项目打包上传CSDN存档，有需要的朋友可以自行下载。
（我每次都设置了免费不需要积分，但是好像CSDN会自动调整价格……）
菜鸟教程部分到此结束
下面进入B站视频部分
这个视频也是我自己看了一些后觉得讲的很清楚并且流程很规范的，从零开始建工程目录，而且涉及到翻页爬虫的处理。
链接：https://www.bilibili.com/list/watchlater?oid=30493305&bvid=BV1es411F73F&spm_id_from=333.337.top_right_bar_window_view_later.content.click
B站传送门
3分钟左右的时候在settings.py里加了一行LOG_LEVEL = ‘WARN’，起一个减少日志负担的作用。
很不幸的是我和评论区的这位遇到了一模一样的问题，我也还没有找到靠谱的解决方案，但是没关系，重点学视频里翻页爬取的方法，把代码思路写熟手以后，下次复用到其他网页就不一定会遇到503错误了
我这搜罗了一些可能的解决办法给大家参考，如果有成功解决的小伙伴可以评论区分享一下。
https://docs.pingcode.com/ask/218781.html
可以试试，不保证结果
没有源码，特别难打的这句话我手敲了：
print(respomse.xpath(‘//ul[@id=“s-results-list-atf”]/li//h2/text()’).extract())
关于这部分HTML和XPath我之前学BeautifulSoup的时候有一些基础，所以就没有看该视频之前的内容，可以去这位UP的主页自行寻找，或者遇事不决问Kimi。
我个人感觉BeautifulSoup和Scrapy的思路很相似，都是给url，然后获取html内容，再通过类似正则表达式的思路把需要的文字提取出来，放在变量里，再把同类的变量归类到列表里，排得整整齐齐，就得到了结构化的数据。
这个价格分为了整数和小数两部分，UP的处理方法可以学习和参考，我觉得是个很好的思路，可以积累经验，下次遇到就知道怎么处理了。（还有一些类似的小细节，比如ul下级是li这种HTML知识）
分别获取小数点前和小数点后的数据price1，price2，然后拼起来。
别忘了设置为float，存进数据库（如果有）的话更容易处理（比如比较大小）。
后面遇到比较大的数有逗号碍事（比如’1,299’这种），就用replace方法，通过空字符串替代’,'，避免组合遇到困难。
比较难打的代码块：
def parse(self, response):
titles = response.xpath('//ul[@id="s-results-list-atf"]/li//h2/text()').extract()
hrefs = response.xpath('//ul[@id="s-results-list-atf"]/li//h2/../@href').extract()
prices1 = response.xpath('//ul[@id="s-results-list-atf"]/li//span[@class="sx-price-whole"]/text()').extract()
prices2 = response.xpath('//ul[@id="s-results-list-atf"]/li//sup[@class="sx-price-fractional"]/text()').extract()
price = [float(".".join(item)) for item in zip(price1,price2)]
print(prices1)
print(prices2)
print(price)
把获取到的信息通过zip函数整理打包成元组：
爬取多页的话就需要获取点击下一页的按钮，这也正是我看中这个教程的地方，前面写到Scrapy本身就更适合大规模数据爬取，那只爬一页也太屈才了。
检查网页源代码，找到这个“下一页”按钮的源链接和id。
然后照样的套路，XPath获取到链接，不过这里是个相对地址。
《相对地址也没关系，前面的域名我们自己加就完了》这里确实能解决问题，但我还是想知道这种走捷径的方法如果有应付不了的时候，应该怎么办呢？
遇到这个NoneType问题，老师判断是取到头了，没有下一页的内容造成的。
解决办法是在取下一页以前加个判断语句：
mobile.py完整代码：
import scrapy
from scrapy import Request
class MobileSpider(scrapy.Spider):
name = "mobile"
allowed_domains = ["amazon.com"]
start_urls = ["https://www.amazon.com/s?k=mobile+phone&__mk_zh_CN=%E4%BA%9A%E9%A9%AC%E9%80%8A%E7%BD%91%E7%AB%99&crid=266D1NQXSO7K4&sprefix=mobile+phon%2Caps%2C250&ref=nb_sb_noss_2"]
def parse(self, response):
print(response.url)
titles = response.xpath('//ul[@id="s-results-list-atf"]/li//h2/text()').extract()
hrefs = response.xpath('//ul[@id="s-results-list-atf"]/li//h2/../@href').extract()
prices1 = response.xpath('//ul[@id="s-results-list-atf"]/li//span[@class="sx-price-whole"]/text()').extract()
prices2 = response.xpath('//ul[@id="s-results-list-atf"]/li//sup[@class="sx-price-fractional"]/text()').extract()
prices = [float(".".join(item).replace(',','')) for item in zip(price1,price2)]
for item in zip(titles, hrefs, prices):
yield{
"title": item[0],
"url": item[1],
"price": item[2]
}
next = response.xpath('//a[@id="pagnNextLink"]/@href').extract_first()
if next != None:
next_url = 'https://www.amazon.com' + next
yield Request(next_url)
结合这两个案例，我找了个大陆能登上去的网站七禾网，自己写了一段Scrapy代码爬取测试，成功获取到了专栏文章标题。
被爬取的七禾网链接：https://www.7hcn.com//category/88-27.html
点击打开，这次爬取测试应该不会503错误了
成果展示：
爬取到的HTML：
爬取到的Json：
爬取到的XML：
爬取到的CSV:
唯一美中不足的是这个网站的翻页只有逐页翻或者直达下一页，没有Next Page这个选项，所以无法测试全部学到的功能，但用来做练习来说已经完全够用了。
我自己写的练习代码也会同步上传到CSDN，欢迎有需要的朋友下载~
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