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

编写item pipeline

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:

  1. import something
  2. class SomethingPipeline(object):
  3. def __init__(self):
  4. # 可选实现,做参数初始化等
  5. # doing something
  6. def process_item(self, item, spider):
  7. # item (Item 对象) – 被爬取的item
  8. # spider (Spider 对象) – 爬取该item的spider
  9. # 这个方法必须实现,每个item pipeline组件都需要调用该方法,
  10. # 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。
  11. return item
  12. def open_spider(self, spider):
  13. # spider (Spider 对象) – 被开启的spider
  14. # 可选实现,当spider被开启时,这个方法被调用。
  15. def close_spider(self, spider):
  16. # spider (Spider 对象) – 被关闭的spider
  17. # 可选实现,当spider被关闭时,这个方法被调用

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':

  1. import json
  2. class ItcastJsonPipeline(object):
  3. def __init__(self):
  4. self.file = open('teacher.json', 'wb')
  5. def process_item(self, item, spider):
  6. content = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
  7. self.file.write(content)
  8. return item
  9. def close_spider(self, spider):
  10. self.file.close()

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:

  1. # Configure item pipelines
  2. # See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
  3. ITEM_PIPELINES = {
  4. #'mySpider.pipelines.SomePipeline': 300,
  5. "mySpider.pipelines.ItcastJsonPipeline":300
  6. }

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)

重新启动爬虫

将parse()方法改为4.2中最后思考中的代码,然后执行下面的命令:

  1. scrapy crawl itcast

查看当前目录是否生成teacher.json

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