Item Pipeline简介
Item管道的主要责任是负责处理有蜘蛛从网页中抽取的Item，他的主要任务是清晰、验证和存储数据。
当页面被蜘蛛解析后，将被发送到Item管道，并经过几个特定的次序处理数据。
每个Item管道的组件都是有一个简单的方法组成的Python类。
他们获取了Item并执行他们的方法，同时他们还需要确定的是是否需要在Item管道中继续执行下一步或是直接丢弃掉不处理。
调用时间： 当Item在Spider中被收集之后，它将会被传递到Item Pipeline，一些组件会按照一定的顺序执行对Item的处理。
功能:
- 清理HTML数据
- 验证爬取的数据(检查item包含某些字段)
- 查重(并丢弃)
- 将爬取结果保存到数据库中
一、一个自己的Pipeline类
必须实现以下方法：
process_item(self, item**,** spider**)**
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，或是 Item(或任何继承类)对象， 或是抛出 DropItem 异常，被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。
参数:
- item （Item 对象或者一个dict) – 被爬取的item
- spider (Spider 对象) – 爬取该item的spider
open_spider(self, spider)
当spider被开启时，这个方法被调用。参数:spider (Spider对象) – 被开启的spider
from_crawler(cls,crawler)
如果存在，则调用该类方法以从中创建管道实例Crawler。它必须返回管道的新实例。搜寻器对象提供对所有Scrapy核心组件（如设置和信号）的访问；这是管道访问它们并将其功能挂钩到Scrapy中的一种方法。
close_spider(self, spider)
当spider被关闭时，这个方法被调用参数:spider (Spider对象) – 被关闭的spider
二、启用一个Item Pipeline组件
为了启用一个Item Pipeline组件，你必须将它的类添加到 ITEM_PIPELINES 配置，就像下面这个例子:
ITEM_PIPELINES = {
'myproject.pipelines.PricePipeline': 300,
'myproject.pipelines.JsonWriterPipeline': 800,
}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。
将item写入JSON文件
以下pipeline将所有爬取到的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 JsonWriterPipeline(object):
def __init__(self):
self.file = open('items.json', 'wb')
def process_item(self, item, spider):
line = json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False) "\n"
self.file.write(line)
return item在这里优化：
以下pipeline将所有爬取到的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
import codecs
class JsonWriterPipeline(object):
def __init__(self):
self.file = codecs.open('items.json', 'w', encoding='utf-8')
def process_item(self, item, spider):
line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) "\n"
self.file.write(line)
return item
def spider_closed(self, spider):
self.file.close()
针对spider里面的utf-8编码格式去掉.encode('utf-8')
item = RecruitItem()
item['name']=name.encode('utf-8')
item['detailLink']=detailLink.encode('utf-8')
item['catalog']=catalog.encode('utf-8')
item['recruitNumber']=recruitNumber.encode('utf-8')
item['workLocation']=workLocation.encode('utf-8')
item['publishTime']=publishTime.encode('utf-8')
将item写入MongoDB
from_crawler(cls, crawler)
如果使用，这类方法被调用创建爬虫管道实例。必须返回管道的一个新实例。crawler提供存取所有Scrapy核心组件配置和信号管理器；对于pipelines这是一种访问配置和信号管理器 的方式。
在这个例子中，我们将使用pymongo将Item写到MongoDB。MongoDB的地址和数据库名称在Scrapy setttings.py配置文件中；
这个例子主要是说明如何使用from_crawler()方法
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到此这篇关于scrapy框架ItemPipeline的使用的文章就介绍到这了,更多相关scrapy ItemPipeline内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！