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本篇内容介绍了“python3中scrapy框架执行流程是怎样的”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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scrapy框架概述：Scrapy，Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
由于pycharm不能直接创建scrapy项目，必须通过命令行创建，所以相关操作在pycharm的终端进行：
1、安装scrapy模块：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scrapy
2、创建一个scrapy项目：scrapy startproject test_scrapy
4、生成一个爬虫：scrapy genspider itcast "itcast.cn”
5、提取数据：完善spider，使用xpath等方法
6、保存数据：pipeline中保存数据
创建项目：scrapy startproject xxx
进入项目：cd xxx #进入某个文件夹下
创建爬虫：scrapy genspider xxx（爬虫名） xxx.com （爬取域）
生成文件：scrapy crawl xxx -o xxx.json (生成某种类型的文件)
运行爬虫：scrapy crawl XXX
列出所有爬虫：scrapy list
获得配置信息：scrapy settings [options]
scrapy.cfg: 项目的配置文件
test_scrapy/: 该项目的python模块。在此放入代码（核心）
test_scrapy/items.py: 项目中的item文件.（这是创建容器的地方，爬取的信息分别放到不同容器里）
test_scrapy/pipelines.py: 项目中的pipelines文件.
test_scrapy/settings.py: 项目的设置文件.（我用到的设置一下基础参数，比如加个文件头，设置一个编码）
test_scrapy/spiders/: 放置spider代码的目录. （放爬虫的地方）
1.spider的yeild将request发送给engine
2.engine对request不做任何处理发送给scheduler
3.scheduler，生成request交给engine
4.engine拿到request，通过middleware发送给downloader
5.downloader在\获取到response之后，又经过middleware发送给engine
6.engine获取到response之后，返回给spider，spider的parse()方法对获取到的response进行处理，解析出items或者requests
7.将解析出来的items或者requests发送给engine
8.engine获取到items或者requests，将items发送给ItemPipeline，将requests发送给scheduler（ps，只有调度器中不存在request时，程序才停止，及时请求失败scrapy也会重新进行请求）
简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator（生成器），带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，带有yeild的函数遇到yeild的时候就返回一个迭代值，下次迭代时， 代码从 yield 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行， 直到再次遇到 yield。
通俗的讲就是：在一个函数中，程序执行到yield语句的时候，程序暂停，返回yield后面表达式的值，在下一次调用的时候，从yield语句暂停的地方继续执行，如此循环，直到函数执行完。
“python3中scrapy框架执行流程是怎样的”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！