在scrapy中设置IP代理池（手动代理池）

1在 settings 配置文件中新增IP池:

2修改中间件文件 middlewarespy

3在 settings 中设置 DOWNLOADER_MIDDLEWARES

听说还可以，我没有购买，所以不清楚

课程大纲

说真的，你再也没有理由学不会爬虫了

从0开始讲解爬虫基本原理讲精讲透最流行爬虫框架Scrapy从单机爬虫到分布式爬虫爬取知名网站真实数据打造自己的搜索引擎从0讲解爬虫基本原理，对爬虫中所需要用到的知识点进行梳理，从搭建开发环境、设计数据库开始，通过爬取三个知名网站的真实数据，带你由浅入深的掌握Scrapy原理、各模块使用、组件开发，Scrapy的进阶开发以及反爬虫的策略

彻底掌握Scrapy之后，带你基于Scrapy、Redis、和django打造一个完整的搜索引擎网站

大纲：第1章课程介绍介绍课程目标、通过课程能学习到的内容、和系统开发前需要具备的知识

第2章windows下搭建开发环境介绍项目开发需要安装的开发软件、python虚拟virtualenv和的安装和使用、最后介绍pycharm和navicat的简单使用

第3章爬虫基础知识回顾介绍爬虫开发中需要用到的基础知识包括爬虫能做什么，正则表达式，深度优先和广度优先的算法及实现、爬虫url去重的策略、彻底弄清楚unicode和utf8编码的区别和应用。

第4章scrapy爬取知名技术文章网站搭建scrapy的开发环境，本章介绍scrapy的常用命令以及工程目录结构分析，本章中也会详细的讲解xpath和css选择器的使用。然后通过scrapy提供的spider完成所有文章的爬取。然后详细讲解item以及itemloader方式完成具体字段的提取后使用scrapy提供的pipeline分别将数据保存到json文件以及mysql数据库中。

第5章scrapy爬取知名问答网站本章主要完成网站的问题和回答的提取。本章除了分析出问答网站的网络请求以外还会分别通过requests和scrapy的FormRequest两种方式完成网站的模拟登录，本章详细的分析了网站的网络请求并分别分析出了网站问题回答的api请求接口并将数据提取出来后保存到mysql中。

第6章通过CrawlSpider对招聘网站进行整站爬取本章完成招聘网站职位的数据表结构设计，并通过linkextractor和rule的形式并配置CrawlSpider完成招聘网站所有职位的爬取，本章也会从源码的角度来分析CrawlSpider让大家对CrawlSpider有深入的理解。

第7章Scrapy突破反爬虫的限制本章会从爬虫和反爬虫的斗争过程开始讲解，然后讲解scrapy的原理，然后通过随机切换user-agent和设置scrapy的ip代理的方式完成突破反爬虫的各种限制。本章也会详细介绍和>

第8章scrapy进阶开发本章将讲解scrapy的更多高级特性，这些高级特性包括通过selenium和phantomjs实现动态网站数据的爬取以及将这二者集成到scrapy中、scrapy信号、自定义中间件、暂停和启动scrapy爬虫、scrapy的核心api、scrapy的telnet、scrapy的webservice和scrapy的log配置和email发送等。这些特性使得我们不仅只是可以通过scrapy来完成

第9章scrapy-redis分布式爬虫Scrapy-redis分布式爬虫的使用以及scrapy-redis的分布式爬虫的源码分析，让大家可以根据自己的需求来修改源码以满足自己的需求。最后也会讲解如何将bloomfilter集成到scrapy-redis中。

第10章搜索引擎的使用本章将讲解的安装和使用，将讲解的基本概念的介绍以及api的使用。本章也会讲解搜索引擎的原理并讲解-dsl的使用，最后讲解如何通过scrapy的pipeline将数据保存到中。

第11章django搭建搜索网站本章讲解如何通过django快速搭建搜索网站，本章也会讲解如何完成django与的搜索查询交互。

第12章scrapyd部署scrapy爬虫本章主要通过scrapyd完成对scrapy爬虫的线上部署。

第13章课程总结重新梳理一遍系统开发的整个过程，让同学对系统和开发过程有一个更加直观的理解

python爬虫框架概述
爬虫框架中比较好用的是 Scrapy 和PySpider。pyspider上手更简单， *** 作更加简便，因为它增加了 WEB 界面，写爬虫迅速，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy自定义程度高，比 PySpider更底层一些，适合学习研究，需要学习的相关知识多，不过自己拿来研究分布式和多线程等等是非常合适的。
PySpider
PySpider是binux做的一个爬虫架构的开源化实现。主要的功能需求是：
抓取、更新调度多站点的特定的页面
需要对页面进行结构化信息提取
灵活可扩展，稳定可监控
pyspider的设计基础是：以python脚本驱动的抓取环模型爬虫
通过python脚本进行结构化信息的提取，follow链接调度抓取控制，实现最大的灵活性
通过web化的脚本编写、调试环境。web展现调度状态
抓取环模型成熟稳定，模块间相互独立，通过消息队列连接，从单进程到多机分布式灵活拓展
pyspider的架构主要分为 scheduler（调度器）, fetcher（抓取器）, processor（脚本执行）：
各个组件间使用消息队列连接，除了scheduler是单点的，fetcher 和 processor 都是可以多实例分布式部署的。 scheduler 负责整体的调度控制
任务由 scheduler 发起调度，fetcher 抓取网页内容， processor 执行预先编写的python脚本，输出结果或产生新的提链任务（发往 scheduler），形成闭环。
每个脚本可以灵活使用各种python库对页面进行解析，使用框架API控制下一步抓取动作，通过设置回调控制解析动作。
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。 可以应用在包括数据挖掘，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：
首先，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)
然后，爬虫解析Response
若是解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理。
若是解析出的是链接（URL）,则把URL交给Scheduler等待抓取

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