前面已经安装了Scrapy，下面来实现第一个测试程序。

概述

Scrapy是一个爬虫框架，他的基本流程如下所示（下面截图来自互联网）

简单的说，我们需要写一个item文件，定义返回的数据结构；写一个spider文件，具体爬取的数据程序，以及一个管道 pipeline 文件，作为后续操作，比如保存数据等等。

下面以当当网为例，看看怎么实现。
这个例子里面我想爬取的内容是前面20页的羽绒服产品，包括产品名字，链接和评论数。

过程

1. 创建一个Scrapy的项目

scrapy startproject dangdang

2. 创建一个爬虫文件**

scrapy genspider -t basic dd dangdang.com

这样他会自动创建一个爬虫文件，结构如下所示：

3. 编写items.py

items.py

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy

class DangdangItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()

    title=scrapy.Field()
    url=scrapy.Field()
    comment=scrapy.Field()

4. 编写爬虫文件dd.py

前面第二步已经自动生成了一个模板，我们直接修改就行。
dd.py

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy
from dangdang.items import DangdangItem
from scrapy.http import Request

class DdSpider(scrapy.Spider):
    name = 'dd'
    allowed_domains = ['dangdang.com']
    start_urls = ['http://category.dangdang.com/pg1-cid4010275.html']

    def parse(self, response):

        item=DangdangItem()
        item['title']=response.xpath(u"//a[@dd_name='单品标题']/text()").extract()
        item['url']=response.xpath("//a[@dd_name='单品标题']/@href").extract()
        item['comment']=response.xpath("//a[@dd_name='单品评论']/text()").extract()
        text = response.body
        # content_type = chardet.detect(text)
        # if content_type['encoding'] != 'UTF-8':
        #     text = text.decode(content_type['encoding'])
        # text = text.encode('utf-8')
        # print(text)

        yield item

        for i in range(2,20):
            url='http://category.dangdang.com/pg%d-cid4010275.html'%i
            yield Request(url,callback=self.parse)

5. 编写pipelines.py

为了使用pipeline，配置文件需要做个小修改，我顺便关掉了对robot文件的确认
settings.py

ROBOTSTXT_OBEY = False

ITEM_PIPELINES = {
   'dangdang.pipelines.DangdangPipeline': 300,
}

pipeline.py

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import pymysql

class DangdangPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        conn=pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='root',db='dangdang',use_unicode=True,charset='utf8')
        for i in range(0,len(item['title'])):
            title=item['title'][i]
            link=item['url'][i]
            comment=item['comment'][i]

            print(type(title))
            print(title)
            # sql="insert into dd(title,link,comment) values ('"+title+"','"+link+"','"+comment+"')"
            sql = "insert into dd(title,link,comment) values('" + title + "','" + link + "','" + comment + "')"
            try:
                conn.query(sql)
            except Exception as err:
                pass
        conn.close()

        return item

6. 创建数据库和表

我最后的数据要保存到mysql里面，python里面可以通过pymysql进行操作。我提前在mysql命令行界面里面创建了一个数据库和空表

mysql> create database dangdang;
mysql> create table dd(id int auto_increment primary, title varchar(100), link varchar(100), comment varchar(32));

7. 执行

scrapy crawl dd
如果不想看日志 可以使用
scrapy crawl dd --nolog

8. 检测结果

test.py

#！/usr/bin/env python
#! -*- coding:utf-8 -*-
# Author: Yuan Li
import pymysql
conn=pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='root',db='dangdang',use_unicode=True,charset='utf8')

cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
#SQL查询
cursor.execute("select * from dd")
row=cursor.fetchall()
for i in row:
    print(i)
conn.close()

结果测试成功