SQLite:文件型轻量级数据库，处理速度快
MySQL:关系型数据库，开源免费，支持大型数据库，个人以及中小企业首选。
MongoDB:面向文档的非关系型数据库，功能强大、灵活、易于拓展。
Redis:使用ANSI C编写的高性能Key-Value数据库，使用内存作为主存储，内存中的数据可以被持久化到硬盘中。

首先介绍SQLite：

• 1.安装：http://www.sqlite.org/download.html
  ①下载两个zip文件：

  
  ②将它们一起解压到D:\sqlite文件夹，配置环境变量PATH后追加“D:\sqlite;”。
  

• 2.运行：
  打开cmd，运行：sqlite3即可打开数据库。

  

• 3.建立数据库：在需要建立数据库的地方输入sqlite3 scrapy.db，使用.databases生成文件。
  

-4. 在命令行中创建数据表

 CREATE TABLE books(
 upc CHAR(16) NOT NULL PRIMARY KEY,
 name VARCHAR(256) NOT NULL,
 price VARCHAR(16) NOT NULL,
 review_rating INT,
 review_num INT,
 stock INT
 );

• 5.推荐使用SQLiteStudio作为SQLite管理工具，无需安装，解压点击目录中的SQLiteStudio.exe即可使用.
  下载地址：http://www.cr173.com/soft/94247.html

使用SQLiteStudio添加数据库scrapy.db，点击“测试连接”，选择“OK”。

在管理工具中可以清晰看到各数据的类型，主键等，也可以在管理工具中新建列表或者修改数据，更加直观。

• 6.在python中使用sqlite3写入数据，运行后打开SQLiteStudio即可看到结果。

# -*- coding: utf-8 -*-
import sqlite3

#连接数据库，得到Connection对象
conn = sqlite3.connect('example.db')
#print(type(conn))

#创建Cursor对象，用于执行SQL语句
cur = conn.cursor()
#print(type(cur))

#创建数据表
cur.execute("CREATE TABLE person(name VARCHAR(32),age INT,sex char(1))")

#插入一条数据
cur.execute('INSERT INTO person VALUES(?,?,?)',('李小龙',23,'M'))

#保存变更，commit后数据才会实际写入数据库
conn.commit()

#关闭连接
conn.close()

结果如下：

• 7.使用scrapy获取数据，并存放到SQLite当中：
  ①spider文件如下，不再进行分析:

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from books.items import BooksItem
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

class BooksspiderSpider(scrapy.Spider):
    name = 'booksspider'
    allowed_domains = ['books.toscrape.com']
    start_urls = ['http://books.toscrape.com/']

    def parse(self, response):
        ##提取每本书的链接
        le = LinkExtractor(restrict_xpaths='//article[@class="product_pod"]')  ##具体位置在//article/div/a的标签中
        detail_urls = le.extract_links(response)
        for detail_url in detail_urls:
            yield scrapy.Request(detail_url.url,callback=self.parse_book)  ##记得使用.url提取出extract_links里面的链接。

        ##提取下一页的链接
        le2 = LinkExtractor(restrict_xpaths='//li[@class="next"]')
        next_url = le2.extract_links(response)[0].url
        yield scrapy.Request(next_url,callback=self.parse)


    def parse_book(self,response):
        ##提取每本书的具体信息
        item = BooksItem()
        info = response.xpath('//div[contains(@class,"product_main")]')
        item['name'] = info.xpath('h1/text()').extract()[0]
        item['price'] = info.xpath('p/text()').extract()[0]
        item['review_rating'] = info.xpath('p[3]/@class').re('star-rating (\w+)')[0]

        info2 = response.xpath('//table[contains(@class,"table")]')
        item['upc'] = info2.xpath('//tr[1]/td/text()').extract_first()
        item['stock'] = info2.xpath('//tr[6]/td/text()').re_first('\d+')
        item['review_num'] = info2.xpath('//tr[7]/td/text()').extract_first()
        yield item

②pipelines.py

# 爬取到的数据写入到SQLite数据库
import sqlite3

class SQLitePipeline(object):

    # 打开数据库
    def open_spider(self,spider):
        db_name = spider.settings.get('SQLITE_DB_NAME','scrapy.db')

        self.db_conn = sqlite3.connect(db_name)
        self.db_cur = self.db_conn.cursor()
        
    # 关闭数据库
    def close_spider(self,spider):
        self.db_conn.commit()
        self.db_conn.close()
        
    # 对数据进行处理
    def process_item(self,item,spider):
        self.insert_db(item)
        
        return item

    # 插入数据
    def insert_db(self, item):
        values = (
            item['upc'],
            item['name'],
            item['price'],
            item['review_rating'],
            item['review_num'],
            item['stock']
        )

        sql = 'INSERT INTO books VALUES(?,?,?,?,?,?)'
        self.db_cur.execute(sql,values)

##处理review_rating的pipeline
class BooksPipeline(object):

    review_rating_map = {
        'One':1,
        'Two':2,
        'Three':3,
        'Four':4,
        'Five':5
    }


    def process_item(self, item, spider):
        # rating = item.get('review_rating')  #获取review_rating的数据
        rating = item['review_rating']  #与上面的语句等价
        item['review_rating'] = self.review_rating_map[rating]

        return item

③settings.py: 启用SQLitePipeline

SQLITE_DB_NAME = 'scrapy.db'

ITEM_PIPELINES = {
   'books.pipelines.BooksPipeline': 300,    #原有的pipeline
    'books.pipelines.SQLitePipeline': 400,  #SQL的pipeline
}

④items.py

import scrapy

class BooksItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()            #书名
    price = scrapy.Field()           #价格
    review_rating = scrapy.Field()   #评价等级（1-5星）
    review_num = scrapy.Field()      #评价数量
    upc = scrapy.Field()             #产品编码
    stock = scrapy.Field()           #库存量

⑤运行cmd命令：scrapy crawl books

⑥结果共1000条数据：

也可以用cmd命令显示：
sqlite3 scrapy.db
select count(*) from books;
select * from books;