繁华落尽and曲终人散 
好了，废话不多说，学习代码就是要学以致用的。不能写了一遍代码就让代码吃灰。下面就跟我一起来搞吧。
小草网站是个好网站，我们这次实战的结果，是要把“达盖尔旗帜”里面的帖子爬取下来，将帖子的图片保存到本地，同时将帖子的一些相关信息，写入到本地的MongoDB中。这么乍一听，感觉我们做的事情好像挺多的，别慌，我带你慢慢的一步一步来搞起，问题不是很大。
看到，创建scrapy的工程的命令是 $ scrapy startproject <name> 创建完的结果如下：
OK，这个时候，我们的目录内容变成了如下结构：
下一步就是创建我们的爬虫，还是依靠Scrapy本身自带的命令来创建。输入Scrapy自带四种爬虫模板： basic ， crawl ， csvfeed 和 xmlfeed 四种。我们这里选择basic。
$ scrapy genspider --template=basic superspider bc.ghuws.men创建成功，会出现以下提示：
这时候我们的工程目录就变成了这个样子：
看到我们的工程里面多了一个spiders文件夹，里面有一个 superspider.py 文件，这个就是我们这次程序的主角。我们来看，这个可爱的小虫子刚生下来是长这个样子的：
目前网页已经解析好了，下一步就是要在html文件中，找到每一个帖子的信息。我们回头来看html文件的源码，可以看到，每一个帖子其实都是在一个 <tr> tag里面，其实我们需要的东西，就是下图红色框框里面圈的 <a> tag。
第二个数字“1805”，应该就是“年份+月份”。如果不信，则可以跳到比如论坛100页，看到的是16年3月份的帖子，这里面随便检查一个连接的href值，是“1603”。这就印证了我们的想法是正确的。好，按照这个筛选18年的帖子的思路，我们来筛选一下 a_list 。
目前为止，我们拿到了帖子的id和帖子的url。我们的最终目的是要下载图片，所以，我们得让爬虫去按照帖子的url去爬取他们。爬虫需要进入第二层。这里，我们需要使用 yield函数，调用scrapy.Request 方法，传入一个callback，在callback中做解析。
现在我们已经进入了每一个帖子的内部，我们现在还没有拿到的信息有帖子的标题和帖子的图片。还是和parse()的步骤一样，这个时候，我们就该分析帖子的html文件了。
我们先找标题。看到html文件中，标题对应的是一个 <h4> 标签。
那这就简单了，我们只需要找到所有的 <h4> 标签，然后看标题是第几个就好。接下来是图片了。每个帖子用的图床都不一样，所以图片部分，我们先来看一下结构：
大概就是这两种，我们看到，图片的标签是 <input> ，关键点就在 type=image 上面，所以我们尝试着看看能不能根据这个来找到图片的地址。
我们简单测试一下，看看运行效果：
完全没有问题，看着好爽。这时候，我们看结果，会发现，我们抓取到的image，会有一两个的图床是不一样的。
打开也会看到这个图片，里面的内容也和其他的图片不一样，并且这个图片不是我们想要的。所以，这里我们得做一下过滤。我这里的方法就是要从找到的 image_list 里面，把少数图床不一样的图片url给过滤掉。一般看来，都是找到的第一个图片不是我们想要的，所以我们这里只是判断一下第一个和第二个是否一样就可以。
这样打印出来的结果就没有问题喽。
哈哈，现在我们已经拿到了帖子的id，标题，帖子的url地址，还有帖子里面图片的url地址。离我们的目标又近了一步。我之前说过，我们的目标是要把每张图片都保存在本地，目前我们只是拿到了每张图片的url。所以，我们需要把图片都下载下载下来。
其实，当拿到图片的URL进行访问的时候，通过http返回的数据，虽然是字符串的格式，但是只要将这些字符串保存成指定的图片格式，我们在本地就可以按照图片的解析来打开。这里，我们拿到帖子的 image_list ，就可以在yield出一层请求，这就是爬虫的第三层爬取了。
同时，在第三层爬虫里面，我们还需要将访问回来的图片保存到本地目录。那么代码就长这个样子：
在上面第二次爬取函数的最后，有个地方需要注意一下，就是上图中红色框框圈出来的地方。这里需要加上 dont_filter=True 。否则就会被Scrapy给过滤掉。因为图床的地址，并未在我们刚开始的 allow_domain 里面。加上这个就可以正常访问了。
这样运行一遍，我们的本地目录里面就会有保存好的下载照片了。
我们还有个问题，就是我们需要将每个帖子的信息（ id，title，url， 和 image ）都保存到本地的数据库中。这个该怎么做？
别慌，这个其实很简单。
首先，我们得针对每个帖子，建立一个Scrapy的item。需要在items.py里面编写代码：
写好之后，我们需要在爬虫里面引入这个类，在第二层解析函数中，构建好item，最后yield出来。这里，yield出来，会交给Scrapy的 pipeline 来处理。
yield出来的item会进入到pipeline中。但是这里有个前提，就是需要将pipeline在settings.py中设置。
pipeline中我们先打印帖子的id，看看数据能不能够传入到这里
运行：
看到数据是完全可以过来的，而且在Scrapy的log中，会打印出来每一个item里面的信息。
我们如果想把数据保存到 MongoDB 中，这个操作就应该是在pipeline中完成的。Scrapy之所以简历pipeline就是为了针对每个item，如果有特殊的处理，就应该在这里完成。那么，我们应该首先导入 pymongo 库。然后，我们需要在pipeline的 __init__() 初始化进行连接数据库的操作。整体完成之后，pipeline应该长这个样子：
那么我们来测试一下数据是否能够存入到MongoDB中。首先，在terminal中，通过命令 $ sudo mongod 来启动MongoDB。
那么运行一下，看一下效果：
可以看到，左侧，有名为 Daguerre 的数据库，里面有名为 postTable 的表，而且我们的数据成功的写入了数据库中。数据的格式如图所展示，和我们预期的结果是一样的。
目前为止，我们完成了：从一页page中，获得所有帖子的url，然后进入每个帖子，再在帖子中，爬取每个帖子的图片，下载保存到本地，同时把帖子的信息存储到数据库中。
但是，这里你有没有发现一个问题啊？我们只爬取了第一页的数据，那如何才能爬取第二页，第三页，第N页的数据呢？
别慌，只需要简单的加几行代码即可。在我们的spider文件中的 parse() 方法地下，加一个调用自己的方法即可，只不过，传入的url得是下一页的url，所以，我们这里得拼凑出下一页的url，然后再次调用 parse() 方法即可。这里为了避免无限循环，我们设定一个最大页数 MAX_PAGES为3，即爬取前三页的数据。
OK，这样就完事儿了，这个达盖尔旗帜的爬虫就写好了。我们运行一下瞅瞅效果：
是不是非常的酷炫？再来看看我们的运行结果：
只能说，战果累累，有图有真相。
其实，这个程序，可以加入middleware，为http请求提供一些Cookie和User-Agents来防止被网站封。同时，在settings.py文件中，我们也可以设置一下 DOWNLOAD_DELAY来降低一下单个的访问速度，和 CONCURRENT_REQUESTS 来提升一下访问速度。
就像之前EpicScrapy1024项目里面一样。喜欢的同学，可以去借鉴那个项目代码，然后融会贯通，自成一派，爬遍天下网站，无敌是多么的寂8 寞~~~~
好啦，能看到这里说明少年你很用心，很辛苦，是一个可塑之才。
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扯扯皮，我觉得学习编程最大的动力就是爱好，其实干什么事情都是。爱好能够提供无线的动力，让人元气满满的往前冲刺。代码就是要方便作者，方便大家。写出来的代码要有用处，而且不要吃灰。这样的代码才是好代码。欢迎大家关注我的公众号，“皮克啪的铲屎官”，之后我会退出Python数据分析的内容，可能会结合量化交易之类的东西。
最后，来贴一张达盖尔的图片，纪念一下这位为人类做出杰出贡献的人。
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