（详细步骤）使用scrapy爬取"新浪热点新闻",进入链接获取新闻内容。

1.在Pycharm的Terminal中输入“scrapy startproject news”创建爬虫项目，“news”为项目名。

2.自动生成的工程目录

3.编写item.py，也就是定义要爬取信息的字段

4.进入news/news/spiders目录下，使用命令“  scrapy genspider -t crawl newscrawl ‘news.sina.com.cn’  ”创建爬虫名为“newscrawl”的爬虫文件，爬虫域是“news.sina.com.cn”。

5.编写newscrawl.py文件。其中“https://news.sina.com.cn/\w/time/\w+-\w+.shtml”正则是用来匹配“http://news.sina.com.cn/hotnews/”页面上的链接的。注：可以查看链接的规律个性化定制。

xpath的匹配可以通过“xpath helper”插件来快速定位，或者通过chrome浏览器按F12检查网页代码，选中匹配的代码右击选择“copy xpath”获取匹配规则。

6.编写pipelines.py文件，处理爬取的数据。（此处是存入数据库）

7.在settings.py中将下图中的代码注释取消。

8.启动爬虫，在spiders目录下启动爬虫“scrapy crawl newscrawl”

9.任务结束后查看数据库。（因为数据库中newsContent字段在自己的项目中是用富文本编辑器展示的，所以将标签和内容一起爬取出来，便于展示。可以根据自己的需求在步骤5中修改content的xpath匹配规则）

10.将项目部署到阿里云，设置定时任务。

链接：跳转至“定时爬虫”

代码附录： 

1.newscrawl.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from news.items import NewsItem
import time

class NewscrawlSpider(CrawlSpider):
    name = 'newscrawl'
    allowed_domains = ['news.sina.com.cn']
    start_urls = ['http://news.sina.com.cn/hotnews/']
    now_time = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime())

    reg = r"https://news.sina.com.cn/\w/time/\w+-\w+.shtml"
    reg = reg.replace("time", now_time)
    rules = (
        # Rule(LinkExtractor(allow=r'news.sina.com.cn/hotnews/')),
        Rule(LinkExtractor(allow=reg), callback='parse_item', follow=True),
    )

    def parse_item(self, response):
        item = NewsItem()
        item["title"] = response.xpath('//div[@class="main-content w1240"]/h1/text()').extract()[0]
        item["content"] = response.xpath('//div[@class="article"]').extract()[0]
        item["source"] = response.xpath('//*[@id="top_bar"]//div[@class="date-source"]/a/text()').extract()[0]
        item["date"] = response.xpath('//*[@id="top_bar"]//div[@class="date-source"]/span/text()').extract()[0]
        return item

2. 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 NewsItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()
    source = scrapy.Field()
    date = scrapy.Field()

3. pipelines.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

# 本地测试
# import json
#
# class NewsPipeline(object):
#     def __init__(self):
#         # 创建一个文件，将文件的保存类型设置为utf-8
#         self.filename = open("news1.json", "w", encoding="utf-8")
#     def process_item(self, item, spider):
#         # 将数据由列表格式先变换为字典格式，再变换为json格式的数据
#         text = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False)+"\n"
#         # 保存数据为utf-8的格式
#         self.filename.write(text)
#         return item


import pymysql


class NewsPipeline(object):
    def __init__(self):
        # 连接MySQL数据库
        self.connect = pymysql.connect(host='服务器ip地址', user='root', password='******', db='news', port=3306)
        self.cursor = self.connect.cursor()

    def process_item(self, item, spider):
        # 往数据库里面写入数据
        sql = "insert into t_news(newsTitle, newsContent, newsSource, newsDate) values (%s, %s, %s, %s)"
        self.cursor.execute(sql, (item['title'], item['content'], item['source'], item['date']))
        self.connect.commit()
        return item

    # 关闭数据库
    def close_spider(self, spider):
        self.cursor.close()
        self.connect.close()