Scrapy的安装很简单，官方文档也有详细的说明 http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/install.html 。这里不详细说明了。
1. 定义初始爬取的url
2. 定义爬取的行为，是否跟进链接
3. 从网页中提取结构化数据
所谓的跟进链接，其实就是自动爬取该页的所有链接，然后顺着对应的链接延伸开来不断爬取，这样只需要提供一个网站首页，理论上就可以实现网站全部页面的爬取，实现点到面的功能。
如果自己来开发，不仅需要在算法层面，考虑是使用深度优先还是广度优先，还需要处理好提取的url的限制条件等细节工作。在scrapy中，开发过程被大大简化了，我们只需要定义以下几个关键部分的代码，就可以实现翻页效果。
核心思想是在parse方法中，返回新的Requests请求，代码如下
import scrapy
from hello_world.items import HelloWorldItem
class MirSpider(scrapy.Spider):
name = "MirSpider"
start_urls = ["http://mirtarbase.cuhk.edu.cn/php/search.php?opt=species&org=bta&sort=id&order=asc&page=1"]
def parse(self, response):
domain = 'http://mirtarbase.cuhk.edu.cn'
for row in response.xpath('//table/tr'):
item = HelloWorldItem()
res = []
for col in (row.xpath('td/text()')):
res.append(col.extract())
if res[0] != 'Bos taurus':
continue
item['species'] = res[0]
item['miRNA'] = res[2]
item['target'] = res[3]
item['total'] = res[4]
item['papers'] = res[5]
yield item
for url in response.xpath('//a/@href').extract():
if 'page' in url:
url = domain + url
yield scrapy.Request(url, callback = self.parse, dont_filter = False)
关键代码是最后几行的for循环，在start_urls中，我们只提供了一个初识的url， 在parse方法中，除了常规的返回结构性数据item外，我们还返回了新的requests请求，首先提取页面上所有的url, 并对url的链接进行了限制，对需要爬取的url链接以Request的方法进行返回，注意dont_filter的设置，当设置为False时，会调用scrapy默认的url去重机制，这样不会重复下载。
对于下载的item, 有些会出现重复的现象，此时可以在pipelines.py中，对item进行操作，实现item去重的代码如下
from itemadapter import ItemAdapter
class HelloWorldPipeline:
def __init__(self):
self.link_set = set()
def process_item(self, item, spider):
link = item['miRNA'] + item['target']
if link in self.link_set:
raise DropItem(item)
self.link_set.add(link)
return item
在process_item方法中，通过一个set对象来达到去重的效果。需要注意，默认pipelines是没有开启的，编写完代码之后，需要在settings.py中进行配置，开启对应的pipeline, 内容如下
ITEM_PIPELINES = {
'hello_world.pipelines.HelloWorldPipeline': 300,
}
对于标准的多页表格数据，采用上述的代码可以轻松实现翻页效果，非常的方便。
