6-----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)) + "\n"
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。
6-----Scrapy框架中Item Pipeline用法的更多相关文章
- scrapy框架中Item Pipeline用法
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pyt ...
- Python爬虫从入门到放弃(十六)之 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, ...
- 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, ...
- Scrapy框架中选择器的用法【转】
Python爬虫从入门到放弃(十四)之 Scrapy框架中选择器的用法 请给作者点赞 --> 原文链接 Scrapy提取数据有自己的一套机制,被称作选择器(selectors),通过特定的Xpa ...
- scrapy框架中Download Middleware用法
scrapy框架中Download Middleware用法 Downloader Middleware处理的过程主要在调度器发送requests请求的时候以及网页将response结果返回给sp ...
- scrapy框架中选择器的用法
scrapy框架中选择器的用法 Scrapy提取数据有自己的一套机制,被称作选择器(selectors),通过特定的Xpath或者CSS表达式来选择HTML文件的某个部分Xpath是专门在XML文件中 ...
- Scrapy框架中的Pipeline组件
简介 在下图中可以看到items.py与pipeline.py,其中items是用来定义抓取内容的实体:pipeline则是用来处理抓取的item的管道 Item管道的主要责任是负责处理有蜘蛛从网页中 ...
- Python爬虫从入门到放弃(十四)之 Scrapy框架中选择器的用法
Scrapy提取数据有自己的一套机制,被称作选择器(selectors),通过特定的Xpath或者CSS表达式来选择HTML文件的某个部分Xpath是专门在XML文件中选择节点的语言,也可以用在HTM ...
- Python之爬虫(十六) Scrapy框架中选择器的用法
Scrapy提取数据有自己的一套机制,被称作选择器(selectors),通过特定的Xpath或者CSS表达式来选择HTML文件的某个部分Xpath是专门在XML文件中选择节点的语言,也可以用在HTM ...
随机推荐
- SpringMVC_04 拦截器 【拦截器的编程步骤】【session复习?】
待更新... 2017年5月13日22:45:31 1 什么是拦截器 spring提供的一个特殊组件,前端控制器 DispacherServlet 在收到请求之后,会先调用拦截器,再调用处理器(Co ...
- Mat的迭代器使用
如果你熟悉 C++的 STL 库,那一定了解迭代器(iterator)的使用.迭代器可以方便地遍历所有元素.Mat 也增加了迭代器的支持,以便于矩阵元素的遍历.下面的例程功能跟上一节的例程类似,但是由 ...
- 20169219《Linux内核原理及分析》第十二周作业
格式化字符串漏洞实验 格式化字符串攻击原理是利用格式化函数(如printf())的沿着堆栈指针向下打印的特性,通过只提供格式化字符串但不提供对应的变量,读取栈内空间的内容. 更进一步,通过将某个要攻击 ...
- UCOSIII优先级
优先级 0:中断服务管理任务 OS_IntQTask() 优先级 1:时钟节拍任务 OS_TickTask() 滴答定时器任务 优先级 2:定时任务 OS ...
- C# 写 LeetCode easy #14 Longest Common Prefix
14.Longest Common Prefix Write a function to find the longest common prefix string amongst an array ...
- docker网络模式----入门docker的难点
众所周知,现在docker是轻量级虚拟化的典型代表!这段时间想要建立一个分布式系统,但是手头上主机没那么多,所以使用docker进行虚拟化,但是在使用的过程中对网络这一部分是一直不太理解,特别找了一篇 ...
- Service Fabric 注意事项
1. ActorTimer和ActorReminder会阻塞一个Actor的其他外部方法调用,即ActorTimer和ActorReminder内部就去未执行完毕之前,该Actor其他方法只能等待. ...
- Python2闭包问题
Python2 中的闭包比较怪异,和javascript中的闭包不大一样,这里说明一下. 不少内容引自http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/12/15/2 ...
- A. Theatre Square(math)
A. Theatre Square time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard in ...
- [Django笔记] 从已有的数据库构建应用
Django适合从零开始构建,所谓 'Green-field' 开发.那么当我需要基于已存在的数据库构建应用时怎么办呢? inspectdb # 扫描默认数据库 python manage.py in ...