Item 对象是种简单的容器,保存了爬取到得数据。其提供了类似于词典(dictionary-like)的API以及用于声明可用字段的简单语法。

声明Item

import scrapy

class Product(scrapy.Item):
name = scrapy.Field()
price = scrapy.Field()
stock = scrapy.Field()
last_updated = scrapy.Field(serializer=str)

注:与 Django Models 很类似,不过没有那么多不同的字段类型(Field type)。

Item字段(Item Fields)

Field 对象指明了每个字段的元数据(metadata)。例如上面例子中 last_updated 中指明了该字段的序列化函数。

可以为每个字段指明任何类型的元数据。

创建item

>>> product = Product(name='Desktop PC', price=1000)
>>> print product
Product(name='Desktop PC', price=1000)

获取字段的值

>>> product['name']
Desktop PC
>>> product.get('name')
Desktop PC >>> product['price']
1000 >>> product['last_updated']
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'last_updated' >>> product.get('last_updated', 'not set')
not set >>> product['lala'] # getting unknown field
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'lala' >>> product.get('lala', 'unknown field')
'unknown field' >>> 'name' in product # is name field populated?
True >>> 'last_updated' in product # is last_updated populated?
False >>> 'last_updated' in product.fields # is last_updated a declared field?
True >>> 'lala' in product.fields # is lala a declared field?
False

设置字段的值

>>> product['last_updated'] = 'today'
>>> product['last_updated']
today >>> product['lala'] = 'test' # setting unknown field
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'Product does not support field: lala'

获取所有获取到的值

>>> product.keys()
['price', 'name'] >>> product.items()
[('price', 1000), ('name', 'Desktop PC')]

赋值item

>>> product2 = Product(product)
>>> print product2
Product(name='Desktop PC', price=1000) >>> product3 = product2.copy()
>>> print product3
Product(name='Desktop PC', price=1000)

根据item创建字典(dict)

>>> dict(product) # create a dict from all populated values
{'price': 1000, 'name': 'Desktop PC'}

根据字典(dict)创建item

>>> Product({'name': 'Laptop PC', 'price': 1500})
Product(price=1500, name='Laptop PC') >>> Product({'name': 'Laptop PC', 'lala': 1500}) # warning: unknown field in dict
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'Product does not support field: lala'

扩展Item

可以通过继承原始的 Item 来扩展 item(添加更多的字段或者修改某些字段的元数据)。

class DiscountedProduct(Product):
discount_percent = scrapy.Field(serializer=str)
discount_expiration_date = scrapy.Field()

也可以通过使用原字段的元数据,添加新的值或修改原来的值来扩展字段的元数据:

class SpecificProduct(Product):
name = scrapy.Field(Product.fields['name'], serializer=my_serializer)

这段代码在保留所有原来的元数据值的情况下添加(或者覆盖)了 name 字段的 serializer。

Item对象

class scrapy.item.Item([arg])

返回一个根据给定的参数可选初始化的 item。

Item复制了标准的 dict API。包括初始化函数也相同。Item 唯一额外添加的属性是:

fields

一个包含了 item 所有声明的字段的字典,而不仅仅是获取到的字段。该字典的 key 是字段(field)的名字,值是 Item 声明中使用到的 Field 对象。

字段(Field)对象

class scrapy.item.Field([arg])

Field 仅仅是内置的 dict 类的一个别名,并没有提供额外的方法或者属性。换句话说,Field 对象完完全全就是 Python 字典(dict)。被用来基于类属性(class attribute)的方法来支持 item 声明语法。

爬虫:Scrapy3 - Items的更多相关文章

  1. scrapy爬虫值Items

    Items有哪些知识? 1.声明 import scrapy class Product(scrapy.Item): name = scrapy.Field() price = scrapy.Fiel ...

  2. python scrapy版 极客学院爬虫V2

    python scrapy版 极客学院爬虫V2 1 基本技术 使用scrapy 2 这个爬虫的难点是 Request中的headers和cookies 尝试过好多次才成功(模拟登录),否则只能抓免费课 ...

  3. 爬虫之scrapy-redis

    redis分布式部署 scrapy框架是否可以自己实现分布式? 不可以原因有两点 其一:因为多台机器上部署的scrapy会各自拥有各自的调度器,这样就使得多台机器无法分配start_urls列表中的u ...

  4. python scrapy 入门,10分钟完成一个爬虫

    在TensorFlow热起来之前,很多人学习python的原因是因为想写爬虫.的确,有着丰富第三方库的python很适合干这种工作. Scrapy是一个易学易用的爬虫框架,尽管因为互联网多变的复杂性仍 ...

  5. scrapy爬虫系列之七--scrapy_redis的使用

    功能点:如何发送携带cookie访问登录后的页面,如何发送post请求登录 简单介绍: 安装:pip3 install scrapy_redis 在scrapy的基础上实现了更多的功能:如reques ...

  6. scrapy之手机app抓包爬虫

    手机App抓包爬虫 1. items.py class DouyuspiderItem(scrapy.Item): name = scrapy.Field()# 存储照片的名字 imagesUrls ...

  7. 爬虫框架Scrapy 的使用

    一.官网链接 https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/architecture.html 二.Scrapy 需要安装的包 #Windows平台 # pip3 ...

  8. 爬虫笔记八——Scrapy实战项目

    (案例一)手机App抓包爬虫 1. items.py import scrapy class DouyuspiderItem(scrapy.Item): # 存储照片的名字 nickName = sc ...

  9. 爬虫(14) - Scrapy-Redis分布式爬虫(1) | 详解

    1.什么是Scrapy-Redis Scrapy-Redis是scrapy框架基于redis的分布式组件,是scrapy的扩展:分布式爬虫将多台主机组合起来,共同完成一个爬取任务,快速高效地提高爬取效 ...

随机推荐

  1. java Vamei快速教程14 异常处理

    作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 程序很难做到完美,不免有各种各样的异常.比如程序本身有bug,比如程序打印时打印机 ...

  2. 撸了个 django 数据迁移工具 django-supertube

    撸了个 django 数据迁移工具 django-supertube 支持字段映射和动态字段转化. 欢迎 star,issue https://github.com/FingerLiu/django- ...

  3. iptables (1) 原理

    网上看到这个配置讲解得还比较易懂,就转过来了,大家一起看下,希望对您工作能有所帮助. iptables简介 netfilter/iptables(简称为iptables)组成Linux平台下的包过滤防 ...

  4. noip模拟赛#42

    T1:给len=1e5的数字串,操作为将某个位置起始的后缀搬到最前面.求有多少个不重复的比原串大和多少个小. =>maya这铁定可以找出些什么规律来.然后就over 了. =>字符串has ...

  5. 交叉验证(Cross Validation)方法思想简介

      以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train ...

  6. springmvc如何获取参数

    请参考这篇文章, 写得比较全面. https://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/5695783.html

  7. Linux---cp命令学习

    cp命令 cp source_file  target_file 能够复制文件,如果target_file所指定的文件不存在,cp就创建这个文件,如果已经存在,就把文件内容清空并把source_fil ...

  8. AngularJs学习笔记-表单处理

    表单处理 (1)Angular表单API 1.模板式表单,需引入FormsModule 2.响应式表单,需引入ReactiveFormsModule   (2)模板式表单 在Angular中使用for ...

  9. 对象 -----JavaScript

    本文摘要:http://www.liaoxuefeng.com/ JavaScript的对象是一种无序的集合数据类型,它由若干键值对组成. JavaScript的对象用于描述现实世界中的某个对象.例如 ...

  10. java实现微信扫一扫详解

    java实现微信扫一扫详解 一.微信JS-SDK参数配置及查找 JS安全域名配置(查找:微信公众号里-公众号设置-功能设置页) 注:1.安全域名外网必须可以访问的到  2.域名不能有下划线  3.要将 ...