scrapy框架之items项目
Items
主要目标是从非结构化来源(通常是网页)提取结构化数据。Scrapy爬虫可以将提取的数据作为Python语句返回。虽然方便和熟悉,Python dicts缺乏结构:很容易在字段名称中输入错误或返回不一致的数据,特别是在与许多爬虫的大项目。
要定义公共输出数据格式,Scrapy提供Item类。 Item对象是用于收集所抓取的数据的简单容器。它们提供了一个类似字典的 API,具有用于声明其可用字段的方便的语法。
各种Scrapy组件使用项目提供的额外信息:导出器查看声明的字段以计算要导出的列,序列化可以使用项字段元数据trackref 定制,跟踪项实例以帮助查找内存泄漏(请参阅使用trackref调试内存泄漏)等。
声明项目
使用简单的类定义语法和Field 对象来声明项目。这里是一个例子:
import scrapy class Product(scrapy.Item):
name = scrapy.Field()
price = scrapy.Field()
stock = scrapy.Field()
last_updated = scrapy.Field(serializer=str)
注意
熟悉Django的人会注意到Scrapy Items被声明为类似于Django Models,只是Scrapy Items比较简单,因为没有不同字段类型的概念。
项目字段
Field对象用于为每个字段指定元数据。例如,last_updated上面示例中所示的字段的序列化函数。
您可以为每个字段指定任何种类的元数据。对Field对象接受的值没有限制。出于同样的原因,没有所有可用元数据键的参考列表。Field对象中定义的每个键可以由不同的组件使用,并且只有那些组件知道它。您也可以定义和使用Field项目中的任何其他 键,为您自己的需要。Field对象的主要目标 是提供一种在一个地方定义所有字段元数据的方法。通常,那些行为取决于每个字段的组件使用某些字段键来配置该行为。您必须参考他们的文档,以查看每个组件使用哪些元数据键。
重要的是要注意,Field用于声明项目的对象不会被分配为类属性。相反,可以通过Item.fields属性访问它们。
使用项目
下面是使用上面声明的Product项目对项目执行的常见任务的一些示例 。你会注意到API非常类似于dict API。
在爬虫文件中导入Product这个项目类;
import scrapy
from taobao.items import Product class DowloadTaobaoSpider(scrapy.Spider):
name = 'dowload_taobao'
allowed_domains = ['www.taobao.com']
start_urls = ['http://www.taobao.com/'] def parse(self, response):
# 实例化Product
product = Product(name='Desktop PC', price=1000)
获取字段值
>>> product['name']
Desktop PC
>>> product.get('name')
Desktop PC >>> product['price']
1000 >>> product['last_updated']
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'last_updated' >>> product.get('last_updated', 'not set')
not set >>> product['lala'] # getting unknown field
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'lala' >>> product.get('lala', 'unknown field')
'unknown field' >>> 'name' in product # is name field populated?
True >>> 'last_updated' in product # is last_updated populated?
False >>> 'last_updated' in product.fields # is last_updated a declared field?
True >>> 'lala' in product.fields # is lala a declared field?
False
设置字段值
>>> product [ 'last_updated' ] = 'today'
>>> product [ 'last_updated' ]
today >>> product [ 'lala' ] = 'test' #设置未知字段
Traceback(最近调用最后一次):
...
KeyError:'产品不支持字段:lala'
访问所有填充值
要访问所有填充值,只需使用典型的dict API:
>>> product.keys()
['price', 'name'] >>> product.items()
[('price', 1000), ('name', 'Desktop PC')]
复制项目
要复制项目,必须首先决定是要浅副本还是深副本。
如果您的物品包含 mutable 值如列表或字典,一个浅拷贝将在所有不同的拷贝中保持对相同可变值的引用。
例如,如果您有一个带有标记列表的项目,并且您创建了该项目的浅副本,那么原始项目和副本都具有相同的标记列表。向其中一个项目的列表中添加标记也会将标记添加到另一个项目中。
如果这不是所需的行为,请使用深度复制。
要创建项目的浅副本,可以调用 copy() 在现有项上 (product2 = product.copy() )或从现有项实例化项类 (product2 = Product(product) )
要创建深度复制,请调用 deepcopy() 相反 (product2 = product.deepcopy() )
其他常见任务
从项目创建字典:
>>> dict(product) # create a dict from all populated values
{'price': 1000, 'name': 'Desktop PC'}
从dicts创建项目:
>>> Product({'name': 'Laptop PC', 'price': 1500})
Product(price=1500, name='Laptop PC')
>>> Product({'name': 'Laptop PC', 'lala': 1500}) # warning: unknown field in dict
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'Product does not support field: lala'
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在Scrapy框架中的items.py的作用 1.可以预先定义好要爬取的字段 items.py import scrapy class TencentItem(scrapy.I ...
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