项目结构： 

dang.py文件：自己创建，实现爬虫核心功能的文件

import scrapy
from scrapy_dangdang_20240113.items import ScrapyDangdang20240113Item


class DangSpider(scrapy.Spider):
    name = "dang"  # 名字
    # 如果是多页下载的话, 那么必须要调整的是allowed_domains的范围 一般情况下只写城名
    # allowed_domains = ["https://category.dangdang.com/cp01.01.00.00.00.00.html"]
    allowed_domains = ["category.dangdang.com"]
    start_urls = ["https://category.dangdang.com/cp01.01.00.00.00.00.html"]

    # 第1页:"https://category.dangdang.com/cp01.01.00.00.00.00.html"
    # 第2页: "https://category.dangdang.com/pg2-cp01.01.00.00.00.00.html"
    # 第3页: "https://category.dangdang.com/pg3-cp01.01.00.00.00.00.html"

    base_url = "https://category.dangdang.com/pg"
    page = 1

    def parse(self, response):
        print("========================================================================")

        # pipelines: 下载数据
        # items: 定义数据结构

        # xpath语法
        # src = //ul[@id='component_59']/li/a/img/@src
        # 除了第一张,其他做了懒加载 所以不能使用src,要使用这个data-original
        # src = //ul[@id='component_59']/li/a/img/@data-original
        # alt = //ul[@id='component_59']/li/a/img/@alt
        # price = //ul[@id='component_59']/li/p[@class='price']/span[1]/text()

        # 所有的seletor的对象都可以再次调用xpath语法
        li_list = response.xpath("//ul[@id='component_59']/li")

        for li in li_list:

            src = li.xpath(".//img/@data-original").extract_first()
            if src:
                src = src
            else:
                src = li.xpath(".//img/@src").extract_first()

            name = li.xpath(".//img/@alt").extract_first()
            price = li.xpath(".//p[@class='price']/span[1]/text()").extract_first()

            print(src, name, price)

            # 将爬取的数据放在对象里
            book = ScrapyDangdang20240113Item(src=src, name=name, price=price)

            # 获取一个book将book交给pipelines，将对象放在管道里
            yield book

            # 每一页的爬取业务的逻辑全都是一样的，所以我们只需要将执行的那个页的请求再次调用
        if self.page < 100:
            self.page = self.page + 1

            url = self.base_url + str(self.page) + "-cp01.01.00.00.00.00.html"
            # 调用parse万法
            # scrapy.Request就是scrpay的get请求 url就是请求地址
            # callback是你要执行的那个函数注意不需要加()
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

 items文件：定义数据结构的地方

import scrapy


class ScrapyDangdang20240113Item(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # 通俗的说就是你要下载的数据都有什么
    src = scrapy.Field()
    name = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()

settings文件：配置文件，例如开启管道

# 开启管道
ITEM_PIPELINES = {
    # 管道可以有很多个，那么管道是有优先级的，优先级的范围是1到1000，值越小优先级越高
    "scrapy_dangdang_20240113.pipelines.ScrapyDangdang20240113Pipeline": 300,
    "scrapy_dangdang_20240113.pipelines.DangdangDownloadPipeline": 301,
}

 pipelines.py文件：管道文件，里面只有一个类，用于处理下载数据的，值越小优先级越高

# 下载数据

# 如果想使用管道的话 那么就必须在settings中开启管道
class ScrapyDangdang20240113Pipeline:
    # item就是yield后面的book对象

    # 方式一：
    # 以下这种模式不推荐，因为每传递过来一个对象，那么就打开一次文件，对文件的作过于频繁
    # def process_item(self, item, spider):
    # （1）write万法必须要写一个字符串，而不能是其他的对象，使用str()强转
    # （2）w模式 会每一个对象都打开一次文件 覆盖之前的内容
    # with open("book.json","a",encoding="utf-8")as fp:
    #     fp.write(str(item))
    # return item

    # 方式二：
    # 在爬虫文件开始之前就执行的方法
    def open_spider(self, spider):
        print("++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++")
        self.fp = open("book.json", "w", encoding="utf-8")

    def process_item(self, item, spider):
        self.fp.write(str(item))
        return item

    # 在爬虫文件开始之后就执行的方法
    def close_spider(self, spider):
        print("----------------------------------------------------")
        self.fp.close()


# 多条管道同时开启
# （1）定义管道类
# （2）在settings中开启管道
import urllib.request
class DangdangDownloadPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        # 下载图片
        url = "https:" + item.get("src")
        filename = "./books/" + item.get("name")[0:6] + ".jpg"

        urllib.request.urlretrieve(url=url, filename=filename)

        return item