Scrapy – 项目管道

什么是Scrapy？

Scrapy是一款Python框架，用于爬取Web站点并从中提取数据。它是一个高效率、快速且可扩展的爬虫框架。

Scrapy使用了一种基于事件驱动的异步机制，使得处理网站时可以高效的处理请求和响应，并且可以集成多线程和分布式的处理方法。

Scrapy管道

在Scrapy框架中，管道（Pipeline）是用于处理爬取的数据的组件。当Scrapy爬取数据时，管道会按照一定的指定方式处理数据，针对每个item可以有多个Pipeline来处理数据。

管道的作用

• 数据清洗。例如，将字符串转为日期，简化关键词，将纯文本转换为HTML格式等等。
• 校验和去重。例如，监测系统中是否有重复记录，去除重复数据等等。
• 数据存储。将数据保存到数据库、Excel表格等等。
• 数据导出。将数据导出到文件、api等等。

Scrapy管道的执行顺序

Scrapy管道的处理顺序是按照设置的优先级进行的。 优先级越低的管道越先被执行，优先级相等的按照添加的顺序。 Scrapy会按照优先级调用process_item方法，处理每个item。

class ExampleSpiderPipeline:
   #设置管道优先级，数字越小，优先级越高
   priority = 1
   
   def process_item(self, item, spider):
       #处理item
       return item

Scrapy管道的代码样例

下面是处理item的代码示例，首先定义一个处理HTML编码的管道，其中数据的过滤阀值为50，当数据长度大于50时忽略。

import re

class HtmlEncodingPipeline:

   def process_item(self, item, spider):
       for key, value in item.items():
           if len(value) > 50:
               continue
           item[key] = re.sub(r'<[^<>]+?>', '', value.decode('utf-8'))
       return item

总结

Scrapy的Pipepline是一个很强大的工具，可以用于数据清洗、校验和去重、数据存储和导出等等操作。掌握好Pipeline的使用方法可以提高爬虫的效率和准确性，让数据更加丰富和多样化。