关于Scrapy工作过程会在之后添加。

0.相关信息

a)首先要已经完成Scrapy的配置安装（如果没有安装，可以参考 Scrapy安装过程 ）；
b)了解XPath的基本用法（可以参考 XPath教程 ）；
c)Chrome的审查元素功能也很好用，但是FF的Firebug个人感觉用着更舒服，推荐使用；
d)抓取过程就是发出页面请求，将页面下载之后再使用相关的选择器（HTML或者XML）通过各个XPath选择出相关的内容；
e)目标：抓取每条公交线路的名称以及经过的所有公交站点；

1.基本分析

首先来看赶集网的公交页面：

非常简单的一个页面，再看看源代码：

结构也是很清晰。

所需要做的就是找到对应的XPath，找到需要的URL或者数据，让自己编写的爬虫类能够向更深层次的页面前进，最终到达包含有价值的数据的页面。
打开1指向的页面：

打开101路电车指向的页面：

从上页面可以看到，赶集网的结构是首页->线路类别->线路列表->具体线路。那么从首页我们要找到的XPath就是线路类别位置的XPath，使用Firebug可以方便的获得XPath，但是这样获得XPath很长，个人感觉只是比较有参考价值，实际使用中还需要简化。从后面的代码也可以看出，XPath太长实际上很影响维护和代码的精简性（部分XPath为了减少时间没有精简）。

由上图，我们可以看出我们所需要的下一页面的入口各个< a >标签的href属性的值。其中对于上页面中的XPath，Firebug结果为：
/html/body/div[6]/ul/li/a
但是实际上使用的是：
/html/body/div[6]/ul/li[1]/a/@href
原因在于首页的公交站点列表和公交线路列表位于同一个div下，所以我们实际上需要的是第一个li节点下的内容，加上我们需要的是进入下一级页面的url，实际上就是需要取出href属性的值，之后与http://bj.ganji.com合并成为我们所需要的url。
之后再看每个线路类别的页面：

需要获取哪一类对象的XPath直接使用右键->使用Firebug查看元素

之后根据获得的XPath做一些修改之后，我们使用如下的XPath：
//div[@class="bus_tapy_3"]/ul/li/a/@href
到了具体的公交线路页面，我们需要的是公交线路，以及具体经过的公交站点，那么对应内容的XPath为：
公交线路名称：/html/body/div[2]/div[2]/div/div/dl/dt/label/text()
公交经过站点：/html/body/div[2]/div[2]/div/div/dl/dd[2]/a/text()
至此，“寻路”工作已经完成，接下来就是编写对应的爬虫代码。

2.代码编写

首先是创建项目，使用命令scrapy startproject gjbus创建一个名为gjbus的项目。
之后进入gjbus/gjbus/spiders目录下，编写相关的爬虫代码：

这里有两点值得注意，首先是文件首行的
# -*- coding: utf-8 -*-
这个的主要目的是让shell中显示的中文不是已\uXXXX形式出现，能够显示出正确的网页内容。Scrapy默认使用UTF-8。
其次是保存文件使用utf-8编码（即fp = codecs.open(‘record.txt’, ‘w’, ‘utf-8′)），这样可以省去编码转换的时间（对于Windows上使用scrapy更是如此）。

简单的代码编写实际上是有套路的：
a)首先一个爬虫类不管名字是什么，其中的name属性值是一定要设定的，原因在于之后爬取时的启动命令scrapy crawl使用的是这里指定的爬虫名字来启动爬虫。
b)之后还要设定start_urls对象，这是一个序列，爬虫启动时首先抓取这些页面，调用默认的回调函数parse进行相关处理。
c)在每个回调函数之中，主要的工作就是相关数据的抽取，抽取是通过对传入的Response对象response使用HtmlXPathSelector通过使用相关的XPath抽取出对应的内容实现的，上面寻找的XPath在这里使用。。
d)还是在回调函数之中，在从起始页面获得进入下一页面的入口url之后，通过创建Request对象将新的抓取请求建立，设定其url和回调函数，之后将这些对象返回，Scrapy相关的调度模块会在之后重新进行抓取工作。
e)对于简单的爬虫程序，直接在回调函数保存结果到文件即可，如果需要进一步的处理，可以再使用pipeline和item进行实现，这里的程序自然用不到。

代码编写完成之后，自然就是抓取了，然而在抓取过程中需要注意不能让爬虫肆意的抓取，在不限制速度情况下，Scrapy对服务器会造成很大的压力，这样有可能使得服务器禁止爬虫访问。限速的一个简单方法就是随机化的延迟发出页面请求的时间，减小爬虫被服务器拒绝的概率。方法是在项目目录下的settings.py文件中增加两个配置项：

其中DOWNLOAD_DELAY = 0.5表示延迟请求500ms，而RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY = True表示随机化延迟时间，效果是使延迟时间变成DOWNLOAD_DELAY的0.5~1.5倍，所以这两个配置项是需要配套使用的，如果DOWNLOAD_DELAY没有设定，那么是起不到效果的。

使用scrapy crawl gjbus命令开始抓取（里面的0.5和True可以无视）：

最后的抓取的文件为：

至此，抓取结束。
赶集网的数据似乎有些缺失，比如375路的站点数据就是空的。

3.爬虫相关代码

这里的代码可以直接使用，只需在项目目录下的spiders目录中新建一个.py文件，之后粘贴代码即可，如果需要限速，则还需要修改项目中已经生成的settings.py文件，添加之前提到的两个配置项。

4.留白

[scrapy 的架构]

输入抓取命令后，程序自动start_urls开始，将其中的每个url用parse函数处理，parse函数处理后，从Parse函数（或其回调函数）返回两种类型：item（交给item pipeline处理，可以在这里保存数据，或直接用命令scrapy crawl dmoz -o items.json -t json运行怕从，程序会自动以json方式保存手），或新的url抓取request，交给schedule模块安排新一次的抓取（这是迭代抓取数据的关键）。如果在一个parse函数（或其回调函数）中同时返回url或item，用yield代替return，关于yield，具体参见： Yield on Stackoverflow 。