Scrapy 项目管道

介绍

在Scrapy框架中，项目管道（Pipeline）是用来处理从Spider爬取到的数据的流水线，包括对数据的过滤、清理、存储等。通过定制管道，我们可以将数据存储在数据库中、输出到文件、发送到API接口等。在Scrapy中，数据在Spider和Pipeline之间传递的方式是使用Item对象，它可以将数据以键值对的形式进行管理和传输。

配置

为了使用Scrapy项目管道，我们需要在提取数据的Spider中定义Item对象。每个Item对象都是一个Python字典，包含了需要提取的字段及其对应的值。这些Item对象由Spider实例生成，并被发送给Pipeline进行处理。在 Scrapy 中，可以在 settings.py 中设置多个解析器针对对应的 Item 对象。

# settings.py
ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.ValidateItemPipeline': 100,
    'myproject.pipelines.MySQLStorePipeline': 200,
    'myproject.pipelines.JsonExportPipeline': 300,
}

在Pipeline中，我们需要实现的方法包括两个：process_item和open_spider。process_item方法是Pipeline的核心方法，它接受来自Spider的Item对象，并进行处理、过滤、存储等操作。open_spider方法是在Spider开启时调用的，可以用来初始化一些必要的变量和数据。

# pipelines.py
class ValidateItemPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        ...
        return item

class MySQLStorePipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        ...
        
    def process_item(self, item, spider):
        ...
        return item

class JsonExportPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        ...
        
    def process_item(self, item, spider):
        ...
        return item

操作

在Spider中，我们可以通过yield关键字返回生成的Item对象。

# spiders/example.py
import scrapy
from myproject.items import ExampleItem

class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://www.example.com']

    def parse(self, response):
        item = ExampleItem()
        item['title'] = response.css('title::text').extract_first()
        item['url'] = response.url
        yield item

结果

Scrapy项目管道使得数据处理变得非常简便和高效，可以实现各种自定义数据处理操作，非常适用于爬取大量数据和大规模数据处理的任务。

参考链接

https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html