爬虫之scrapy管道的使用

爬虫之scrapy管道的使用

1. pipeline中常用的方法：

1. process_item(self,item,spider):
   • 管道类中必须有的函数
   • 实现对item数据的处理
   • 必须return item
2. open_spider(self, spider): 在爬虫开启的时候仅执行一次    【相当于__init__】
3. close_spider(self, spider): 在爬虫关闭的时候仅执行一次     【相当于__del__】

2. 管道文件的修改

继续完善wangyi爬虫，在pipelines.py代码中完善

思路分析：

示例代码：

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class WangyiItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    name = scrapy.Field()
    link = scrapy.Field()
    depart = scrapy.Field()
    category = scrapy.Field()
    type = scrapy.Field()
    address = scrapy.Field()
    num = scrapy.Field()
    date = scrapy.Field()

    duty = scrapy.Field()
    require = scrapy.Field()


class WangyiSimpleItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    name = scrapy.Field()
    link = scrapy.Field()
    depart = scrapy.Field()
    category = scrapy.Field()
    type = scrapy.Field()
    address = scrapy.Field()
    num = scrapy.Field()
    date = scrapy.Field()

import json
from pymongo import MongoClient

class WangyiFilePipeline(object):
    def open_spider(self, spider):  # 在爬虫开启的时候仅执行一次
        if spider.name == 'itcast':
            self.f = open('json.txt', 'a', encoding='utf-8')

    def close_spider(self, spider):  # 在爬虫关闭的时候仅执行一次
        if spider.name == 'itcast':
            self.f.close()

    def process_item(self, item, spider):
        if spider.name == 'itcast':
            self.f.write(json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False, indent=2) + ',\n')
        # 不return的情况下，另一个权重较低的pipeline将不会获得item
        return item  

class WangyiMongoPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):  # 在爬虫开启的时候仅执行一次
        if spider.name == 'itcast':
        # 也可以使用isinstanc函数来区分爬虫类:
            con = MongoClient(host='127.0.0.1', port=27017) # 实例化mongoclient
            self.collection = con.itcast.teachers # 创建数据库名为itcast,集合名为teachers的集合操作对象

    def process_item(self, item, spider):
        if spider.name == 'itcast':
            self.collection.insert(item) 
            # 此时item对象必须是一个字典,再插入
            # 如果此时item是BaseItem则需要先转换为字典：dict(BaseItem)
        # 不return的情况下，另一个权重较低的pipeline将不会获得item
        return item

3. 开启管道

在settings.py设置开启pipeline

......
ITEM_PIPELINES = {
    'myspider.pipelines.ItcastFilePipeline': 400, # 400表示权重
    'myspider.pipelines.ItcastMongoPipeline': 500, # 权重值越小，越优先执行！
}
......

示例代码：

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html


# useful for handling different item types with a single interface
from itemadapter import ItemAdapter
import json
from pymongo import MongoClient


class WangyiPipeline:

    def open_spider(self, spider):
        if spider.name == 'job':
            self.file = open('wangyi.json', 'w')

    def process_item(self, item, spider):
        if spider.name == 'job':
            item = dict(item)

            str_data = json.dumps(item, ensure_ascii=False) + ',\n'
            self.file.write(str_data)
        return item

    def close_spider(self, spider):
        if spider.name == 'job':
            self.file.close()


class WangyiSimplePipeline:

    def open_spider(self, spider):
        if spider.name == 'job_simple':
            self.file = open('wangyisimple.json', 'w')

    def process_item(self, item, spider):
        if spider.name == 'job_simple':
            item = dict(item)

            str_data = json.dumps(item, ensure_ascii=False) + ',\n'
            self.file.write(str_data)
        return item

    def close_spider(self, spider):
        if spider.name == 'job_simple':
            self.file.close()


class MongoPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        self.client = MongoClient('192.168.88.136', 27017)
        self.db = self.client['itcast']
        self.col = self.db['wangyi']

    def process_item(self, item, spider):
        data = dict(item)
        self.col.insert(data)

    def close_spider(self, spider):
        self.client.close()

别忘了开启mongodb数据库 sudo service mongodb start 并在mongodb数据库中查看 mongo

思考：在settings中能够开启多个管道，为什么需要开启多个？

1. 不同的pipeline可以处理不同爬虫的数据，通过spider.name属性来区分
2. 不同的pipeline能够对一个或多个爬虫进行不同的数据处理的操作，比如一个进行数据清洗，一个进行数据的保存
3. 同一个管道类也可以处理不同爬虫的数据，通过spider.name属性来区分

4. pipeline使用注意点

1. 使用之前需要在settings中开启
2. pipeline在setting中键表示位置(即pipeline在项目中的位置可以自定义)，值表示距离引擎的远近，越近数据会越先经过：权重值小的优先执行
3. 有多个pipeline的时候，process_item的方法必须return item,否则后一个pipeline取到的数据为None值
4. pipeline中process_item的方法必须有，否则item没有办法接受和处理
5. process_item方法接受item和spider，其中spider表示当前传递item过来的spider
6. open_spider(spider) :能够在爬虫开启的时候执行一次
7. close_spider(spider) :能够在爬虫关闭的时候执行一次
8. 上述俩个方法经常用于爬虫和数据库的交互，在爬虫开启的时候建立和数据库的连接，在爬虫关闭的时候断开和数据库的连接

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小结

• 管道能够实现数据的清洗和保存，能够定义多个管道实现不同的功能，其中有个三个方法
  • process_item(self,item,spider):实现对item数据的处理
  • open_spider(self, spider): 在爬虫开启的时候仅执行一次
  • close_spider(self, spider): 在爬虫关闭的时候仅执行一次