Python爬虫从入门到放弃(十六)之 Scrapy框架中Item Pipeline用法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python爬虫从入门到放弃(十六)之 Scrapy框架中Item Pipeline用法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

原文地址https://www.cnblogs.com/zhaof/p/7196197.html

当Item 在Spider中被收集之后,就会被传递到Item Pipeline中进行处理

每个item pipeline组件是实现了简单的方法的python类,负责接收到item并通过它执行一些行为,同时也决定此Item是否继续通过pipeline,或者被丢弃而不再进行处理

item pipeline的主要作用:

  1. 清理html数据
  2. 验证爬取的数据
  3. 去重并丢弃
  4. 讲爬取的结果保存到数据库中或文件中

编写自己的item pipeline

process_item(self,item,spider)

每个item piple组件是一个独立的pyhton类,必须实现以process_item(self,item,spider)方法
每个item pipeline组件都需要调用该方法,这个方法必须返回一个具有数据的dict,或者item对象,或者抛出DropItem异常,被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理

下面的方法也可以选择实现

open_spider(self,spider)
表示当spider被开启的时候调用这个方法

close_spider(self,spider)
当spider挂去年比时候这个方法被调用

from_crawler(cls,crawler)
这个和我们在前面说spider的时候的用法是一样的,可以用于获取settings配置文件中的信息,需要注意的这个是一个类方法,用法例子如下:

 

 

一些item pipeline的使用例子(官网说明)

例子1
这个例子实现的是判断item中是否包含price以及price_excludes_vat,如果存在则调整了price属性,都让item[\'price\'] = item[\'price\'] * self.vat_factor,如果不存在则返回DropItem

复制代码
from scrapy.exceptions import DropItem

class PricePipeline(object):

    vat_factor = 1.15

    def process_item(self, item, spider):
        if item[\'price\']:
            if item[\'price_excludes_vat\']:
                item[\'price\'] = item[\'price\'] * self.vat_factor
            return item
        else:
            raise DropItem("Missing price in %s" % item)
复制代码

例子2
这个例子是将item写入到json文件中

复制代码
import json

class JsonWriterPipeline(object):

    def __init__(self):
        self.file = open(\'items.jl\', \'wb\')

    def process_item(self, item, spider):
        line = json.dumps(dict(item)) + "\\n"
        self.file.write(line)
        return item
复制代码

例子3
将item写入到MongoDB,同时这里演示了from_crawler的用法

复制代码
import pymongo

class MongoPipeline(object):

    collection_name = \'scrapy_items\'

    def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
        self.mongo_uri = mongo_uri
        self.mongo_db = mongo_db

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            mongo_uri=crawler.settings.get(\'MONGO_URI\'),
            mongo_db=crawler.settings.get(\'MONGO_DATABASE\', \'items\')
        )

    def open_spider(self, spider):
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
        self.db = self.client[self.mongo_db]

    def close_spider(self, spider):
        self.client.close()

    def process_item(self, item, spider):
        self.db[self.collection_name].insert(dict(item))
        return item
复制代码

例子4:去重
一个用于去重的过滤器,丢弃那些已经被处理过的item,假设item有一个唯一的id,但是我们spider返回的多个item中包含了相同的id,去重方法如下:这里初始化了一个集合,每次判断id是否在集合中已经存在,从而做到去重的功能

复制代码
from scrapy.exceptions import DropItem

class DuplicatesPipeline(object):

    def __init__(self):
        self.ids_seen = set()

    def process_item(self, item, spider):
        if item[\'id\'] in self.ids_seen:
            raise DropItem("Duplicate item found: %s" % item)
        else:
            self.ids_seen.add(item[\'id\'])
            return item
复制代码

启用一个item Pipeline组件

在settings配置文件中y9ou一个ITEM_PIPELINES的配置参数,例子如下:

ITEM_PIPELINES = {
    \'myproject.pipelines.PricePipeline\': 300,
    \'myproject.pipelines.JsonWriterPipeline\': 800,
}

每个pipeline后面有一个数值,这个数组的范围是0-1000,这个数值确定了他们的运行顺序,数字越小越优先

 

以上是关于Python爬虫从入门到放弃(十六)之 Scrapy框架中Item Pipeline用法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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