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python爬虫之Scrapy Item pipeline(管道

python爬虫之Scrapy Item pipeline(管道

作者: Pickupthesmokes | 来源:发表于2019-01-06 19:16 被阅读0次

    1.Item Pipeline

    当Item在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipeline,这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item。
    
    每个Item Pipeline都是实现了简单方法的Python类,比如决定此Item是丢弃而存储。以下是item pipeline的一些典型应用:
    
    验证爬取的数据(检查item包含某些字段,比如说name字段)
    查重(并丢弃)
    将爬取结果保存到文件或者数据库中
    

    2.编写item pipeline很简单,item pipiline组件是一个独立的Python类,其中process_item()方法必须实现

    import something
    
    class SomethingPipeline(object):
    def __init__(self):
        # 可选实现,做参数初始化等
        # doing something
    
    def process_item(self, item, spider):
        # item (Item 对象) – 被爬取的item
        # spider (Spider 对象) – 爬取该item的spider
        # 这个方法必须实现,每个item pipeline组件都需要调用该方法,
        # 这个方法必须返回一个 Item 对象,被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。
        return item
    
    def open_spider(self, spider):
        # spider (Spider 对象) – 被开启的spider
        # 可选实现,当spider被开启时,这个方法被调用。
    
    def close_spider(self, spider):
        # spider (Spider 对象) – 被关闭的spider
        # 可选实现,当spider被关闭时,这个方法被调用
    

    3.完善之前的案例:

    item写入JSON文件 以下pipeline将所有(从所有'spider'中)爬取到的item,存储到一个独立地items.json 文件,每行包含一个序列化为'JSON'格式的'item':

    import json
    
    class JobboleprojectPipeline(object):
    
    def __init__(self):
        self.file = open(‘jobbole.json', 'w')
    
    def process_item(self, item, spider):
        content = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
        self.file.write(content)
        return item
    
    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()
    

    4.启用一个Item Pipeline组件 为了启用Item Pipeline组件,必须将它的类添加到 settings.py文件ITEM_PIPELINES 配置,就像下面这个例子:

    # Configure item pipelines
    # See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
    
    ITEM_PIPELINES = {
    #'mySpider.pipelines.SomePipeline': 300,
    "mySpider.pipelines.JobboleprojectPipeline":300
    }
    

    5.分配给每个类的整型值,确定了他们运行的顺序,item按数字从低到高的顺序,通过pipeline,通常将这些数字定义在0-1000范围内(0-1000随意设置,数值越低,组件的优先级越高)

    6.重新启动爬虫

    scrapy crawl jobbole

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