python爬虫爬取网络页面时，常常遇到需要的网络页面不仅仅一页，需要爬取多个页面，这时我们可以使用python 爬虫的scrapy框架，scrapy框架提供了处理多页数据的两种方法：1、将每一页对应的url存放到爬虫文件的start_urls；2、使用Request方法手动发起请求（推荐使用）。
方法一：将每一页对应的url存放到爬虫文件的start_urls
问题：如果页数较多时，列表就会变得很大。
方法二：使用Request方法手动发起请求（推荐使用）
案例：爬取古诗文网每一页的古诗的标题
1、爬取所有页码数据
import scrapy
class GushiSpider(scrapy.Spider):
name = 'gushi'
start_urls = ['https://www.gushiwen.org/']
pageNum = 2 #pageNum为2，第一页已经爬取过了
url = 'https://www.gushiwen.cn/default_%d.aspx' #每页的url是类似的
def parse(self, response):
div_list = response.xpath('//div[@class="sons"]/div[1]/p[1]')
print(str(len(div_list))+"首古诗")
for div in div_list:
title = div.xpath('./a/b/text()').extract()
print(title)
print("------------------------")
# 爬取所有页码数据
if self.pageNum <= 10: #一共爬取10页（共10页）
self.pageNum += 1
url = format(self.url % self.pageNum) # 每一页的url和pageNum有关2、使用Request方法向页面手动发起请求
# 手动发起请求: scrapy.Request(url,callback,meta) ## url是需要发起请求的url, ## callback参数的值是回调函数，即发起请求后需要调用哪一个方法 ## meta参数的值是一个 字典，表示的是向回调函数传递什么样的参数
3、向上面格式化的url发起请求，callback递归调用parse()方法，将得到的数据继续进行解析
yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse)
以上就是python爬虫scrapy框架提供了处理多页数据的两种方法，推荐使用Request方法手动发起请求哟~更多python爬虫学习推荐：python爬取入门教程。
