在settings.py里面配置pipeline,这里的配置的pipeline会作用于所有的spider,我们可以为每一个spider配置不同的pipeline, 设置 Spider 的 custom_settings对象属性 class UserInfoSpider(CrawlSpider): # 自定义配置 custom_settings = { 'ITEM_PIPELINES': { 'tutorial.pipelines.TestPipeline.TestPipeline': 1, }…

Scrapy笔记06- Item Pipeline 当一个item被蜘蛛爬取到之后会被发送给Item Pipeline,然后多个组件按照顺序处理这个item. 每个Item Pipeline组件其实就是一个实现了一个简单方法的Python类.他们接受一个item并在上面执行逻辑,还能决定这个item到底是否还要继续往下传输,如果不要了就直接丢弃. 使用Item Pipeline的常用场景: 清理HTML数据 验证被抓取的数据(检查item是否包含某些字段) 重复性检查(然后丢弃) 将抓取的数据存…

1. Scrapy框架 1.1 Selector的用法 我们之前介绍了利用Beautiful Soup.正则表达式来提取网页数据,这确实非常方便.而Scrapy还提供了自己的数据提取方法,即Selector(选择器).Selector 是基于lxml来构建的,支持XPath选择器.CSS选择器以及正则表达式,功能全面,解析速度和准确度非常高. Selector是一个可以独立使用的模块.我们可以直接利用Selector这个类来构建一个选择器对象,然后调用它的相关方法如xpath().css()等来…

总结自:Spiders - Scrapy 2.5.0 documentation Spider 1.综述 ①在回调函数Parse及其他自写的回调函数中,必须返回Item对象.Request对象.或前两种对象的迭代器形式.这些Requests同样也必须包含一个回调函数,之后它们的Response会被特定的回调函数处理: 注:除了start_request方法,其他方法的回调函数必须手动实现在Spider中,如果不写回调函数,会默认视为parse方法. ②在回调函数中,我们通常通过Selector(…

第三百三十九节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—Scrapy启动文件的配置—xpath表达式 我们自定义一个main.py来作为启动文件 main.py #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf8 -*- from scrapy.cmdline import execute #导入执行scrapy命令方法 import sys import os sys.path.append(os.path.join(os.getcwd())) #给Py…

Azure pipeline 配置根据条件执行脚本 Intro 我的应用通过 azure pipeline 来做持续集成,之前已经介绍了根据不同分支去打包不同的package,具体的就不再这里详细介绍了,可以参考 持续集成之nuget进阶,nuget 包可以做到根据不同的分支来 发布不同的包,那么我的应用一定也可以做到不同的分支发布不同 tag 的 docker 镜像,最后通过 azure pipeline 内置的 Condition 来做判断,可以加一些条件脚本在满足特定条件下才执行的脚本再加…

提高scrapy爬取效率配置 #增加并发: 默认scrapy开启的并发线程为32个,可以适当进行增加.在settings配置文件中修改CONCURRENT_REQUESTS = 100值为100,并发设置成了为100. #降低日志级别: 在运行scrapy时,会有大量日志信息的输出,为了减少CPU的使用率.可以设置log输出信息为INFO或者ERROR即可.在配置文件中编写:LOG_LEVEL = 'INFO' #禁止cookie: 如果不是真的需要cookie,则在scrapy爬取数据时可以禁…

目录 1. Item Pipeline 3. 完善之前的案例: 3.1. item写入JSON文件 3.2. 启用一个Item Pipeline组件 3.3. 重新启动爬虫 1. Item Pipeline 当Item在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipeline,这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item. 每个Item Pipeline都是实现了简单方法的Python类,比如决定此Item是丢弃而存储.以下是item pipeline的一些典型应用: 验…

Item Pipeline 当Item在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipeline,这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item. 每个Item Pipeline都是实现了简单方法的Python类,比如决定此Item是丢弃而存储.以下是item pipeline的一些典型应用: 验证爬取的数据(检查item包含某些字段,比如说name字段) 查重(并丢弃) 将爬取结果保存到文件或者数据库中 编写item pipeline 编写item pipeline很简单…

本文转载自以下链接: https://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/item-pipeline.html https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html 当Item在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipeline,一些组件会按照一定的顺序执行对Item的处理. 每个item pipeline组件(有时称之为“Item Pipeline”)是实现了…