本文用于以后快速创建爬虫项目
误点进来的朋友可以关闭了，因为本文没有啥价值?
准备
pip install scrapy
pip install selenium
下载 chrome webdriver，放在环境变量里
scrapy shell 或 控制台
打开要爬取的网站，命令行输入
scrapy shell your-url
如果爬取的是动态页面、QQ空间一类需要登陆的网站，则打开浏览器的控制台。
命令行使用：response.xpath(‘RULE’).extract()
浏览器使用：$x(‘RULE’)
这里的 RULE 是 xpath 规则，自行百度学习 xpath 语法
至此，已获得网站里你需要的内容的 xpath，可以开始写代码了。
开始写代码
创建项目
命令行 scrapy startproject project-name
cd 进去，开始爬是 scrapy crawl spider-name ，当然现在还没写代码，先放着
工作流程
不知道从哪说起，先看着目录说一下 scrapy 工作流程：
从最初定义的 起始 url 开始，请求这个网页，返回网页的body，这个body默认是直接请求返回的，也可以在 middleware.py 中，使用中间层软件如 Chromedriver 获得网页内容，然后返回 body
数据流到 spider.py 中的 parse 函数，在parse函数中处理网页的 body，解析出我们想要的数据，作为各个成员封装为一个item，item 的格式声明在 items.py 中
item yield 之后，流到了 pipelines.py，这个文件对来到的 item 进行筛选、丢弃或存入数据库或写入文件中，可以下载图片等等。
项目的一些配置存放在 settings.py
各个文件各司其职，条理清晰，很友好
动手
在 project/spiders/ 目录下创建一个文件 MySpider.py
文件包含一个MySpider类，它必须继承scrapy.Spider类,然后实现 parse 成员方法。
要有以下成员：…
在 items.py 中创建一个类，继承自 scrapy.Item，成员全部声明为
var1 = scrapy.Field() 这种形式，这个类的成员就是需要爬取的数据模型，比如文章标题、内容等。
pipelines.py 中是对数据的处理，
烦了，不想写了，以后再改。