使用item来封装数据：

一、item和field类：

　　1、使用Item类：

　　　　

　　　　创建了类Bookitem,然后就可以使用：

　　　　　　

　　2、item_pipeline:

　　　　我们可以使用item_pipeline对爬取的数据进行处理。

　　　　步骤：

　　　　　　（1）在items.py文件中定义数据格式：

　　　　　　　　需要继承Item类。

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

　　　　　　　　（2）然后在pipelines.py文件夹中定义pipeline的类：

　　　　　　　　

 class Toprice(object):
     def process_item(self,item,spider):
         price=item['price']
         title=item['name']
         exchange_rate=8.5309
         price=float(item['price'][1:])*exchange_rate
         item['price']='￥%.2f'%price
         return item

　　　　　　定义类时，不需要继承特殊的类，但需要实现一些特定的方法。

　　　　　　　　process_item(self,item,spider)  用于处理每一项由spider爬取到的数据。

　　　　　　　　open_spider(self,spider) 　　（处理数据前），回调这个方法。通常该方法用于处理所有数据之前完成某项初始化工作,如连接数据库。

　　　　　　　　close_spider(self,spider)    （处理数据后）回调该方法，通常该方法用于在处理完所有的数据之后完成某项处理工作。

　　　　　　　　from_crawler(cls,crawler)　　创建itempipeline对象时回调该类方法。通常，在该方法中用过crawler.setting读取配置，根据配置创建itemPineline对象。

　　　　　　（3）启用itempineline:

　　　　　　　　需要在settings.py文件中进行配置：

　　　　　　　　　　优先级大小：0~100

ITEM_PIPELINES = {
   'book.pipelines.BookPipeline': 300,
   'book.pipelines.Toprice':400,
}

//后面的数字代表优先级，数字小的pipeline的优先级高，会先被调用