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支持所有项目类型 .

process_item() 必须:返回 item object 返回A Deferred 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

from_crawler(cls, crawler)

如果存在,则调用此ClassMethod从 Crawler . 它必须返回管道的新实例。爬虫对象提供对所有零碎核心组件(如设置和信号)的访问;它是管道访问它们并将其功能连接到零碎的一种方式。

参数

crawler (Crawler object) -- 使用此管道的爬虫程序

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 syntaxprocess_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。