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Scrapy是使用Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和Web抓取框架，用于抓Web站点并从页面中提取结构化的数据。本书以Scrapy 1.0版本为基础，讲解了Scrapy的基础知识，以及如何使用Python和三方API提取、整理数据，以满足自己的需求。 本书共11章，其内容涵盖了Scrapy基础知识，理解HTML和XPath，安装Scrapy并爬取一个网站，使用爬虫填充数据库并输出到移动应用中，爬虫的强大功能，将爬虫部署到Scrapinghub云服务器，Scrapy的配置与管理，Scrapy编程，管道秘诀，理解Scrapy性能，使用Scrapyd与实时分析进行分布式爬取。本书附录还提供了各种必备软件的安装与故障排除等内容。 本书适合软件开发人员、数据科学家，以及对自然语言处理和机器学习感兴趣的人阅读。
课程目录
第 1章 Scrapy简介 1
1.1 初识Scrapy 1
1.2 喜欢Scrapy的更多理由 2
1.3 关于本书：目标和用途 3
1.4 掌握自动化数据爬取的重要性 4
1.4.1 开发健壮且高质量的应用，并提供合理规划 4
1.4.2 快速开发高质量可行产品 5
1.4.3 Google不会使用表单，爬取才能扩大规模 6
1.4.4 发现并融入你的生态系统 7
1.5 在充满爬虫的世界里做一个好公民 7
1.6 Scrapy不是什么 8
1.7 本章小结 9
第 2章 理解HTML和XPath 10
2.1 HTML、DOM树表示以及XPath 10
2.1.1 URL 11
2.1.2 HTML文档 11
2.1.3 树表示法 13
2.1.4 你会在屏幕上看到什么 14
2.2 使用XPath选择HTML元素 15
2.2.1 有用的XPath表达式 16
2.2.2 使用Chrome获取XPath表达式 19
2.2.3 常见任务示例 20
2.2.4 预见变化 21
2.3 本章小结 22
第3章 爬虫基础 23
3.1 安装Scrapy 24
3.1.1 MacOS 24
3.1.2 Windows 25
3.1.3 Linux 25
3.1.4 新源码安装 26
3.1.5 升级Scrapy 26
3.1.6 Vagrant：本书中运行示例的官方方式 27
3.2 UR2IM——基本抓取流程 28
3.2.1 URL 29
3.2.2 请求和响应 31
3.2.3 Item 31
3.3 一个Scrapy项目 37
3.3.1 声明item 38
3.3.2 编写爬虫 40
3.3.3 填充item 43
3.3.4 保存文件 45
3.3.5 清理——item装载器与管理字段 47
3.3.6 创建contract 50
3.4 抽取更多的URL 53
3.4.1 使用爬虫实现双向爬取 56
3.4.2 使用CrawlSpider实现双向爬取 59
3.5 本章小结 61
第4章 从Scrapy到移动应用 62
4.1 选择手机应用框架 62
4.2 创建数据库和集合 63
4.3 使用Scrapy填充数据库 65
4.4 创建手机应用 68
4.4.1 创建数据库访问服务 69
4.4.2 创建用户界面 69
4.4.3 将数据映射到用户界面 70
4.4.4 数据库字段与用户界面控件间映射 71
4.4.5 测试、分享及导出你的手机应用 72
4.5 本章小结 73
第5章 迅速的爬虫技巧 75
5.1 需要登录的爬虫 75
5.2 使用JSON API和AJAX页面的爬虫 81
5.3 30倍速的房产爬虫 85
5.4 基于Excel文件爬取的爬虫 90
5.5 本章小结 93
第6章 部署到Scrapinghub 94
6.1 注册、登录及创建项目 94
6.2 部署爬虫与计划运行 96
6.3 访问item 99
6.4 计划定时爬取 100
6.5 本章小结 101
第7章 配置与管理 102
7.1 使用Scrapy设置 102
7.2 基本设置 103
7.2.1 分析 104
7.2.2 性能 107
7.2.3 提前终止爬取 108
7.2.4 HTTP缓存和离线运行 108
7.2.5 爬取风格 109
7.2.6 feed 110
7.2.7 媒体下载 111
7.2.8 Amazon Web服务 113
7.2.9 使用代理和爬虫 113
7.3 进阶设置 114
7.3.1 项目相关设置 115
7.3.2 Scrapy扩展设置 116
7.3.3 下载调优 116
7.3.4 自动限速扩展设置 117
7.3.5 内存使用扩展设置 117
7.3.6 日志和调试 117
7.4 本章小结 118
第8章 Scrapy编程 119
8.1 Scrapy是一个Twisted应用 119
8.1.1 延迟和延迟链 122
8.1.2 理解Twisted和非阻塞I/O——一个Python故事 125
8.2 Scrapy架构概述 132
8.3 示例1：非常简单的管道 135
8.4 信号 136
8.5 示例2：测量吞吐量和延时的扩展 138
8.6 中间件延伸 141
8.7 本章小结 144
第9章 管道秘诀 145
9.1 使用REST API 146
9.1.1 使用treq 146
9.1.2 用于写入Elasticsearch的管道 146
9.1.3 使用Google Geocoding API实现地理编码的管道 149
9.1.4 在Elasticsearch中启用地理编码索引 156
9.2 与标准Python客户端建立数据库接口 157
9.3 使用Twisted专用客户端建立服务接口 161
9.4 为CPU密集型、阻塞或遗留功能建立接口 166
9.4.1 处理CPU密集型或阻塞操作的管道 166
9.4.2 使用二进制或脚本的管道 168
9.5 本章小结 172
第 10章 理解Scrapy性能 173
10.1 Scrapy引擎——一种直观方式 173
10.1.1 级联队列系统 175
10.1.2 定义瓶颈 176
10.1.3 Scrapy性能模型 176
10.2 使用telnet获得组件利用率 178
10.3 基准系统 180
10.4 标准性能模型 182
10.5 解决性能问题 185
10.5.1 案例 #1：CPU饱和 185
10.5.2 案例 #2：代码阻塞 187
10.5.3 案例 #3：下载器中的“垃圾” 188
10.5.4 案例 #4：大量响应或超长响应造成的溢出 191
10.5.5 案例 #5：有限/过度item并发造成的溢出 193
10.5.6 案例 #6：下载器未充分利用 194
10.6 故障排除流程 197
10.7 本章小结 198
第 11章 使用Scrapyd与实时分析进行分布式爬取 199
11.1 房产的标题是如何影响价格的 200
11.2 Scrapyd 200
11.3 分布式系统概述 203
11.4 爬虫和中间件的变化 205
11.4.1 索引页分片爬取 205
11.4.2 分批爬取URL 207
11.4.3 从设置中获取初始URL 211
11.4.4 在Scrapyd服务器中部署项目 213
11.5 创建自定义监控命令 215
11.6 使用Apache Spark流计算偏移量 216
11.7 运行分布式爬取 218
11.8 系统性能 220
11.9 关键要点 221
11.10 本章小结 221
附录A 软件的安装与故障排除 222
