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《Python编程入门指南（上下册）》 明日科技.pdf
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Python编程初学者指南.pdf
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《Python编程基础》复习资料.pdf
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举例 创建 Item
爬取网页数据的过程就是从非结构性的数据源中提取结构性数据的过程。例如，在QuotesSpider 类的 parse()方法中已经获取了 text、author 及 tags 信息，如果需要将这些数据包装成结构化数据，就需要使用 Scrapy 提供的 Item 类。Item 对象是一个简单的容器，用于保存爬取到的数据信息，它提供了一个类似于字典的 API，用于声明其可用字段的便捷语法。Item使用简单的类定义语法和 Field 对象来声明。在创建 scrapyDemo 项目时，在项目的目录结构中就已经自动创建了一个 items.py 文件，用来定义存储数据信息的 Item 类，它需要继承scrapy.Item。示例代码如下：
01 import scrapy
02
03
04 class ScrapydemoItem(scrapy.Item):
05 # define the fields for your item here like:
06 # 定义获取的名人名言文字信息
07 text = scrapy.Field()
08 # 定义获取的作者
09 author =scrapy.Field()
10 # 定义获取的标签
11 tags = scrapy.Field()
12
13 pass
Item 创建完成以后，回到自己编写的爬虫代码中，在 parse()方法中创建 Item 对象，然后输出 Item 信息。代码如下：
01 # 响应信息
02 def parse(self, response):
03 # 获取所有信息
04 for quote in response.xpath(".//*[@class='quote']"):
05 # 获取名人名言文字信息
06 text = quote.xpath(".//*[@class='text']/text()").extract_first()
07 # 获取作者
08 author = quote.xpath(".//*[@class='author']/text()").extract_first()
09 # 获取标签
10 tags = quote.xpath(".//*[@class='tag']/text()").extract()
11 # 创建 Item 对象
12 item = ScrapydemoItem(text=text, author=author, tags=tags)
13 yield item # 输出 Item 信息
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