爬虫之 案列1补充（pipelines优化）

1.　　先打开settings.py文件将 'ITEM_PIPELINES'启动（取消注释即可）

　　

2.　　spider代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import json

class TzcSpider(scrapy.Spider):
    # spider的名字，唯一
    name = 'tzc'
    # 起始地址
    start_urls = ['https://hr.tencent.com/position.php?keywords=python&tid=0&lid=2268']

    # 每个url爬取之后会调用这个方法
    def parse(self, response):
        tr = response.xpath( '//table[@class="tablelist"]/tr[@class = "even"]|//table[@class="tablelist"]/tr[@class = "odd"]')
        if tr:
            for i in tr:
                data = {
                    "jobName": i.xpath('./td[1]/a/text()').extract_first(),
                    "jobType":i.xpath('./td[2]/text()').extract_first(),
                    "Num":i.xpath('./td[3]/text()').extract_first(),
                    "Place":i.xpath('./td[4]/text()').extract_first(),
                    "Time":i.xpath('./td[5]/text()').extract_first()
                }
                # 将数据变成json数据便于存储
                # data = json.dumps(data,ensure_ascii=False)
                yield data
            # 寻找下一页标签
            url_next = response.xpath('//a[@id = "next"]/@href').extract_first()
            # 提取的是段标签，需要加上域名
            url_next = 'https://hr.tencent.com/{}'.format(url_next)
            # 返回下一页地址，scrapy会递归
            yield scrapy.Request(url_next)

3.　　pipelines.py代码

import json

class TanzhouPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        # 数据json化
        item = json.dumps(item,ensure_ascii=False)
        self.f.write(item)
        self.f.write('
')
        return item
    # 爬虫开启时运行
    def open_spider(self,spider):
        # 打开文件
        self.f = open('info3.json','w')
    # 爬虫关闭时运行
    def close_spider(self,spider):
       #  关闭文件
       self.f.close()

 4.　　补充2，防止item不规范，可以使用items.py文件对其限制（还要改spider中的item代码）（还要修改pipelines中的代码,要先dict(item)转化成字典,再json转化）

　　pipeline.py中先转化成字典dict()再json转化:

item = json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False)

　　items.py代码：

import scrapy


class TanzhouItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    jobName = scrapy.Field()
    jobType = scrapy.Field()
    Num = scrapy.Field()
    Place = scrapy.Field()
    Time =scrapy.Field()

　　spider代码：

　　

import scrapy
import json
from ..items import TanzhouItem

class TzcSpider(scrapy.Spider):
    # spider的名字，唯一
    name = 'tzc'
    # 起始地址
    start_urls = ['https://hr.tencent.com/position.php?keywords=python&tid=0&lid=2268']

    # 每个url爬取之后会调用这个方法
    def parse(self, response):
        tr = response.xpath( '//table[@class="tablelist"]/tr[@class = "even"]|//table[@class="tablelist"]/tr[@class = "odd"]')
        if tr:
            for i in tr:
                # 自定义字典的方式，下面是第二种方式
                data = {
                    "jobName": i.xpath('./td[1]/a/text()').extract_first(),
                    "jobType":i.xpath('./td[2]/text()').extract_first(),
                    "Num":i.xpath('./td[3]/text()').extract_first(),
                    "Place":i.xpath('./td[4]/text()').extract_first(),
                    "Time":i.xpath('./td[5]/text()').extract_first()
                }
                # 第二种方式，用items.py约束
                # data = TanzhouItem()
                # data["jobName"] = i.xpath('./td[1]/a/text()').extract_first()
                # data["jobType"] = i.xpath('./td[2]/text()').extract_first()
                # data["Num"] = i.xpath('./td[3]/text()').extract_first()
                # data["Place"] = i.xpath('./td[4]/text()').extract_first()
                # data["Time"] = i.xpath('./td[5]/text()').extract_first()
                # 将数据变成json数据便于存储
                # data = json.dumps(data,ensure_ascii=False)
                yield data
            # 寻找下一页标签
            url_next = response.xpath('//a[@id = "next"]/@href').extract_first()
            # 提取的是段标签，需要加上域名
            url_next = 'https://hr.tencent.com/{}'.format(url_next)
            # 返回下一页地址，scrapy会递归
            yield scrapy.Request(url_next)