python爬虫，使用srapy框架以及selenium爬取当当网（http://search.dangdang.com/）搜索框中输入python后的图书数据，请帮我写出具体代码

好的，这是一个比较常见的需求，需要用到 Scrapy 框架和 Selenium 库。

首先，需要在 Scrapy 中创建一个 Spider，并设置起始 URL 为当当网的搜索页面（http://search.dangdang.com/?key=python&act=input）。

然后，需要在 Spider 中使用 Selenium 库模拟用户在搜索框中输入关键词，并点击搜索按钮，以便加载出搜索结果页面。

接下来，我们需要在 Scrapy 的 Item 中定义图书的相关属性，例如书名、作者、出版社、价格等。

然后，在 Spider 中通过 XPath 或 CSS Selector 解析搜索结果页面，提取出每本图书的相关信息，同时使用 Scrapy 的 Item Pipeline 将数据保存到本地或者数据库中。

最后，我们可以使用 Scrapy 的自带命令启动 Spider，开始爬取数据。

当然，具体实现还需要考虑很多细节问题，例如如何处理页面的异步加载、如何使用代理IP等等。

下面是使用 Scrapy 框架和 Selenium 库爬取当当网搜索结果的具体代码：

首先，在终端中使用以下命令创建一个新的 Scrapy 项目：

scrapy startproject dangdang
cd dangdang

然后，在项目根目录下创建一个名为 `spiders` 的文件夹，用于存放 Spider。

接下来，在 `spiders` 文件夹下创建一个名为 `dangdang_spider.py` 的文件，用于编写 Spider 的代码。

首先，在文件头部导入必要的库：

import scrapy
from selenium import webdriver
from scrapy.selector import Selector
from dangdang.items import DangdangItem
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

其中，`scrapy` 用于创建 Spider，`webdriver` 用于模拟用户操作，`Selector` 用于解析 HTML 页面，`DangdangItem` 用于定义数据结构。

然后，在 `DangdangSpider` 类中定义必要的属性和方法：

class DangdangSpider(scrapy.Spider):
    name = 'dangdang'
    allowed_domains = ['dangdang.com']
    start_urls = ['http://search.dangdang.com/?key=python&act=input']

    def __init__(self):
        self.driver = webdriver.Chrome()

    def parse(self, response):
        self.driver.get(response.url)
        wait = WebDriverWait(self.driver, 10)
        wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, ".m-list .line1 .pic")))
        sel = Selector(text=self.driver.page_source)
        items = []
        for book in sel.css(".m-list .line1"):
            item = DangdangItem()
            item["name"] = book.css(".name a::attr(title)").extract_first()
            item["author"] = book.css(".search_book_author span:nth-child(1)::text").extract_first()
            item["publisher"] = book.css(".search_book_author span:nth-child(3)::text").extract_first()
            item["price"] = book.css(".price .search_now_price::text").extract_first()
            items.append(item)
        return items

    def closed(self, reason):
        self.driver.quit()

其中，`name` 属性为 Spider 的名字，`allowed_domains` 属性为允许爬取的域名，`start_urls` 属性为起始 URL。

在构造函数中，我们创建了一个 Chrome 浏览器实例，用于模拟用户操作。在 `parse` 方法中，我们通过 `driver.get` 方法打开搜索页面，然后使用 `WebDriverWait` 等待页面加载完成，使用 `Selector` 解析页面内容，并提取出每本图书的相关信息，存储到 `DangdangItem` 中，并返回列表。

最后，在 `closed` 方法中，我们关闭 Chrome 浏览器实例，释放资源。

接下来，在项目根目录下创建一个名为 `items.py` 的文件，用于定义数据结构：

import scrapy


class DangdangItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    publisher = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()

在 `DangdangItem` 类中，我们定义了图书的四个属性，分别对应书名、作者、出版社、价格。

最后，在终端中使用以下命令启动 Spider：

scrapy crawl dangdang

这样就可以开始爬取当当网搜索结果的数据了。

当然，为了使 Selenium 正常运行，我们还需要在系统中安装 Chrome 浏览器和 ChromeDriver，并将 ChromeDriver 的路径加入系统环境变量中。