Python语言越来越火热，动手写了一个爬虫，爬取网贷之家的一些消息，当然这个同样适用你需要爬取的其他感兴趣的网站，已经一些不正经的用途，哈哈，下面开始讲一讲我爬取的demo：https://github.com/zlf88757/wdzjNews

用到的电脑环境是Mac OSX10.13.6

用到的工具：
1、pycharm 编写Python
2、Navicat 查看MySQL的数据库

需要提前安装好Python3、scrapy的库以及本地MySQL数据库等一些提前量，熟悉一些xpath的语法

接下来就是新建项目

首先：(在终端中输入操作)

$ scrapy startproject xxx

终端中提示信息如下：
New Scrapy project 'xxx', using template directory '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/scrapy/templates/project', created in:
/Users/aaa/xxx

You can start your first spider with:
cd xxx
scrapy genspider example example.com

其次：

用pycharm打开上面的项目
新建spider文件，用pycharm查看

$ cd xxx/xxx/spiders/

$ scrapy genspider xxx_spider xxx.com

终端中提示信息如下：
Created spider 'xxx_spider' using template 'basic' in module:
xxx.spiders.xxx_spider

然后：

新建main.py执行终端操作(详细可查看demo)
from scrapy import cmdline
cmdline.execute('scrapy crawl xxx_spider'.split())

四、明确目标

在 items.py (就是一般程序中的model数据源模型类)
xxx = scrapy.Field()
xxx = scrapy.Field()

五、制作爬虫

class xxxSpiderSpider(scrapy.Spider):
# 爬虫名字
name = 'xxx_spider'
# 允许域名
allowed_domains = ['movie.xxx.com']
# 入口URL 扔到调度器里面
start_urls = ['https://xxxx.com/xxx']

def parse(self, response):
    # 数据解析
    print(response.text)

六、数据解析：

数据解析重点在于如何匹配HTML中的内容，有三种方法：第一，正则表达式。第二，xpath。第三，beautifulsoup
首先，正则表达式容错率很低。其次，xpath通俗易懂，Chrome工具有直接copy xpath选项，方便快捷。最后，beautifulsoup语法也比较简便，效率比较xpath略低。
xpath详细参考另外文章

最后，附上程序的一个缩略图和数据库缩略图

数据库缩略图.png 爬虫缩略图.png