• Python之爬虫(十八) Scrapy框架中Item Pipeline用法


    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

    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)

    例子2
    这个例子是将item写入到json文件中

    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)) + "
    "
            self.file.write(line)
            return item

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

    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

    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

    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

    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

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/shuai1991/p/11072183.html
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