项目管道¶
在一个项目被蜘蛛抓取之后,它被发送到项目管道,该管道通过几个按顺序执行的组件来处理它。
每个项管道组件(有时称为“项管道”)都是一个实现简单方法的Python类。它们接收一个项目并对其执行操作,还决定该项目是否应继续通过管道,或者是否应删除并不再处理。
项目管道的典型用途有:
清理HTML数据
验证抓取的数据(检查项目是否包含某些字段)
检查重复项(并删除它们)
将爬取的项目存储在数据库中
编写自己的项目管道¶
每个item pipeline组件都是一个python类,必须实现以下方法:
- process_item(self, item, spider)¶
对每个项管道组件调用此方法。
item 是一个 item object 见 支持所有项目类型 .
process_item()
必须:返回 item object 返回ADeferred
或提高DropItem
例外。丢弃的项目不再由其他管道组件处理。
- 参数
item (item object) -- 刮掉的东西
spider (
Spider
object) -- 爬取项目的蜘蛛
此外,它们还可以实现以下方法:
- open_spider(self, spider)¶
当spider打开时调用此方法。
- 参数
spider (
Spider
object) -- 打开的蜘蛛
- close_spider(self, spider)¶
当spider关闭时调用此方法。
- 参数
spider (
Spider
object) -- 关闭的蜘蛛
项目管道示例¶
无价格的价格验证和删除项目¶
让我们看看下面的假设管道,它调整了 price
不包括增值税的项目的属性 (price_excludes_vat
属性),并删除不包含价格的项目:
from itemadapter import ItemAdapter
from scrapy.exceptions import DropItem
class PricePipeline:
vat_factor = 1.15
def process_item(self, item, spider):
adapter = ItemAdapter(item)
if adapter.get('price'):
if adapter.get('price_excludes_vat'):
adapter['price'] = adapter['price'] * self.vat_factor
return item
else:
raise DropItem(f"Missing price in {item}")
将项目写入JSON文件¶
下面的管道将所有爬取的项目(从所有蜘蛛)存储到一个单独的管道中 items.jl
文件,每行包含一个以JSON格式序列化的项:
import json
from itemadapter import ItemAdapter
class JsonWriterPipeline:
def open_spider(self, spider):
self.file = open('items.jl', 'w')
def close_spider(self, spider):
self.file.close()
def process_item(self, item, spider):
line = json.dumps(ItemAdapter(item).asdict()) + "\n"
self.file.write(line)
return item
注解
jsonWriterPipeline的目的只是介绍如何编写项管道。如果您真的想将所有的爬取项存储到JSON文件中,那么应该使用 Feed exports .
将项目写入MongoDB¶
在这个示例中,我们将向 MongoDB 使用 pymongo. 在Scrapy设置中指定MongoDB地址和数据库名称;MongoDB集合以item类命名。
这个例子的要点是演示如何使用 from_crawler()
方法和如何正确清理资源。::
import pymongo
from itemadapter import ItemAdapter
class MongoPipeline:
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_one(ItemAdapter(item).asdict())
return item
项目截图¶
这个例子演示了如何使用 coroutine syntax 在 process_item()
方法。
此项管道向本地运行的实例发出请求 Splash 呈现项目URL的屏幕截图。下载请求响应后,项目管道将屏幕截图保存到文件中,并将文件名添加到项目中。
import hashlib
from urllib.parse import quote
import scrapy
from itemadapter import ItemAdapter
from scrapy.utils.defer import maybe_deferred_to_future
class ScreenshotPipeline:
"""Pipeline that uses Splash to render screenshot of
every Scrapy item."""
SPLASH_URL = "http://localhost:8050/render.png?url={}"
async def process_item(self, item, spider):
adapter = ItemAdapter(item)
encoded_item_url = quote(adapter["url"])
screenshot_url = self.SPLASH_URL.format(encoded_item_url)
request = scrapy.Request(screenshot_url)
response = await maybe_deferred_to_future(spider.crawler.engine.download(request, spider))
if response.status != 200:
# Error happened, return item.
return item
# Save screenshot to file, filename will be hash of url.
url = adapter["url"]
url_hash = hashlib.md5(url.encode("utf8")).hexdigest()
filename = f"{url_hash}.png"
with open(filename, "wb") as f:
f.write(response.body)
# Store filename in item.
adapter["screenshot_filename"] = filename
return item
重复筛选器¶
查找重复项并删除已处理的项的筛选器。假设我们的项目有一个唯一的ID,但是我们的spider返回具有相同ID的多个项目:
from itemadapter import ItemAdapter
from scrapy.exceptions import DropItem
class DuplicatesPipeline:
def __init__(self):
self.ids_seen = set()
def process_item(self, item, spider):
adapter = ItemAdapter(item)
if adapter['id'] in self.ids_seen:
raise DropItem(f"Duplicate item found: {item!r}")
else:
self.ids_seen.add(adapter['id'])
return item
激活项目管道组件¶
若要激活项管道组件,必须将其类添加到 ITEM_PIPELINES
设置,如以下示例中所示:
ITEM_PIPELINES = {
'myproject.pipelines.PricePipeline': 300,
'myproject.pipelines.JsonWriterPipeline': 800,
}
在此设置中分配给类的整数值决定了它们的运行顺序:项从低值类传递到高值类。习惯上把这些数字定义在0-1000范围内。