Scrapy入门到放弃05：让Item在Pipeline中飞一会儿

前言

"又回到最初的起点，呆呆地站在镜子前"。

本来这篇是打算写Spider中间件的，但是因为这一块涉及到Item，所以这篇文章先将Item讲完，顺便再讲讲Pipeline，然后再讲Spider中间件。

Item和Pipeline

依旧是先上架构图。

从架构图中可以看出，当下载器从网站获取了网页响应内容，通过引擎又返回到了Spider程序中。我们在程序中将响应内容通过css或者xpath规则进行解析，然后构造成Item对象。

而Item和响应内容在传递到引擎的过程中，会被Spider中间件进行处理。最后Pipeline会将引擎传递过来的Item持久化存储。

总结：Item是数据对象，Pipeline是数据管道。

Item

Item说白了就是一个类，里面包含数据字段。目的是为了让你把从网页解析出来的目标数据进行结构化。需要注意的是，我们通常要先确定Item的结构，然后再在程序中构造、在pipeline中处理。

这里依旧还是以斗罗大陆为例。

Item类定义

Item在items.py中定义。我们先看看此py文件中的Item定义模板。

如图所示，即是模板，要点有二。

1. Item类继承scrapy.Item
2. 字段 = scrapy.Field()

这里根据我们在斗罗大陆页面需要采集的数据字段，进行Item定义。

class DouLuoDaLuItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    alias = scrapy.Field()
    area = scrapy.Field()
    parts = scrapy.Field()
    year = scrapy.Field()
    update = scrapy.Field()
    describe = scrapy.Field()

Item数据构造

当我们将Item类定义之后，就要在spider程序中进行构造，即填充数据。

# 导入Item类，ScrapyDemo是包名
from ScrapyDemo.items import DouLuoDaLuItem
# 构造Item对象
item = DouLuoDaLuItem
item['name'] = name
item['alias'] = alias
item['area'] = area
item['parts'] = parts
item['year'] = year
item['update'] = update
item['describe'] = describe

代码如上，一个Item数据对象就被构造完成。

发射Item到Pipeline

在Item对象构造完成之后，还需要一行代码就能将Item传递到Pipeline中。

yield item

至此，Pipeline，我来了。

Pipeline

Pipeline直译就是管道，负责处理Item数据，从而实现持久化。说白了就是将数据放到各种形式的文件、数据库中。

功能

官方给出的Pipeline功能有：

1. 清理HTML数据
2. 验证数据(检查item包含某些字段)
3. 查重(并丢弃)
4. 将爬取结果保存到数据库

在实际开发中，4的场景比较多。

定义Pipeline

Pipeline定义在pipeline.py中，这里依旧先看看Pipeline给定的模板。

如图，只实现了process_item()方法，来处理传递过来的Item。但是在实际开发中，我们通常要实现三个方法：

1. __init__：用来构造对象属性，例如数据库连接等
2. from_crawler：类方法，用来初始化变量
3. process_item：核心逻辑代码，处理Item

这里，我们就自定义一个Pipeline，将Item数据放入数据库。

配置Pipeline

和middleware一样在settings.py中进行配置，这里对应的是ITEM_PIPELINE参数。

ITEM_PIPELINES = {
    'ScrapyDemo.pipelines.CustomDoLuoDaLuPipeline': 300
}

Key依旧对应的是类全路径，Value为优先级，数字越小，优先级越高。Item会根据优先级依此通过每个Pipeline，这样可以在每个Pipeline中对Item进行处理。

为了直观，后续我将Pipeline在代码中进行局部配置。

pipeline连接数据库

1. 配置数据库属性

我们首先在setttings.py中将数据库的IP、账号、密码、数据库名称配置，这样在pipeline中就可直接读取，并创建连接。

MYSQL_HOST = '175.27.xx.xx'
MYSQL_DBNAME = 'scrapy'
MYSQL_USER = 'root'
MYSQL_PASSWORD = 'root'

2. 定义pipeline

主要使用pymysql驱动连接数据库、twisted的adbapi来异步操作数据库，这里异步划重点，基本上异步就是效率、快的代名词。

import pymysql
from twisted.enterprise import adbapi
from ScrapyDemo.items import DouLuoDaLuItem

class CustomDoLuoDaLuPipeline(object):

    def __init__(self, dbpool):
        self.dbpool = dbpool

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        # 读取settings中的配置
        params = dict(
            host=crawler.settings['MYSQL_HOST'],
            db=crawler.settings['MYSQL_DBNAME'],
            user=crawler.settings['MYSQL_USER'],
            passwd=crawler.settings['MYSQL_PASSWORD'],
            charset='utf8',
            cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor,
            use_unicode=False
        )
        # 创建连接池，pymysql为使用的连接模块
        dbpool = adbapi.ConnectionPool('pymysql', **params)
        return cls(dbpool)

    def process_item(self, item, spider):
        if isinstance(item, DouLuoDaLuItem):
            query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert, item)
            query.addErrback(self.handle_error, item, spider)
        return item

    # 执行数据库操作的回调函数
    def do_insert(self, cursor, item):
        sql = 'insert into DLDLItem(name, alias, area, parts, year, `update`, `describe`) values (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)'
        params = (item['name'], item['alias'], item['area'], item['parts'], item['year'], item['update'], item['describe'])
        cursor.execute(sql, params)

    # 当数据库操作失败的回调函数
    def handle_error(self, failue, item, spider):
        print(failue)

这里要重点强调一下上面代码中的几个点。

1. process_item()中为什么使用isinstance来判断item的类型？

这个是为了解决多种Item经过同一个Pipiline时，需要调用不同的方法来进行数据库操作的场景。如下图所示：

不同的Item具有不同的结构，意味着需要不同的sql来插入到数据库中，所以会先判断Item类型，再调用对应方法处理。

1. sql中update、describe字段为什么要加反引号？

update、describe和select一样，都是MySQL的关键字，所以如果想要在字段中使用这些单词，在执行sql和建表语句汇总都要加上反引号，否则就会报错。

3. 生成Item放入pipeline

即将迎面而来的依旧是熟悉的代码，Item结构在上面的items.py中已经定义。pipeline也将在代码内局部配置，这个不清楚的可以看第二篇文章。

import scrapy
from ScrapyDemo.items import DouLuoDaLuItem

class DouLuoDaLuSpider(scrapy.Spider):
    name = 'DouLuoDaLu'
    allowed_domains = ['v.qq.com']
    start_urls = ['https://v.qq.com/detail/m/m441e3rjq9kwpsc.html']

    custom_settings = {
        'ITEM_PIPELINES': {
            'ScrapyDemo.pipelines.CustomDoLuoDaLuPipeline': 300
        }
    }

    def parse(self, response):
        name = response.css('h1.video_title_cn a::text').extract()[0]
        common = response.css('span.type_txt::text').extract()
        alias, area, parts, year, update = common[0], common[1], common[2], common[3], common[4]
        describe = response.css('span._desc_txt_lineHight::text').extract()[0]
        item = DouLuoDaLuItem()
        item['name'] = name
        item['alias'] = alias
        item['area'] = area
        item['parts'] = parts
        item['year'] = year
        item['update'] = update
        item['describe'] = describe
        print(item)
        yield item

4.程序测试

启动程序，可以看到控制台打印了已经启用的pipeline列表，同时也可以看到item的内容。程序执行结束后，我们去数据库查看数据是否已经放到数据库。

如图，在数据库的DLDLItem表中已经可以查到数据。

结语

Item和Pipeline让数据结构存储流程化，我们可以定义并配置多个Pipeline，当yield item之后，数据就会根据存储在文件里、数据库里

与之相关的还有一个ItemLoaders，我基本上没有用过，但是后面还是当做扩展来写一下。期待下一次相遇。

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95后小程序员，写的都是日常工作中的亲身实践，置身于初学者的角度从0写到1，详细且认真。文章会在公众号 [入门到放弃之路] 首发，期待你的关注。