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. 将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被挂掉的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
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Scrapy框架中Item Pipeline用法