scrapy的建模及管道的使用

一、数据建模

通常在做项目的过程中，在items.py中进行数据建模

为什么建模

定义item即提前规划好哪些字段需要抓，防止手误，因为定义好之后，在运行过程中，系统会自动检查，配合注释一起可以清晰的知道要抓取哪些字段，没有定义的字段不能抓取，在目标字段少的时候可以使用字典代替。使用scrapy的一些特定组件需要Item做支持，如scrapy的ImagesPipeline管道类，百度搜索了解更多

如何建模

在items.py文件中定义要提取的字段：

python 复制代码

class MyspiderItem(scrapy.Item): 
    name = scrapy.Field()   # 讲师的名字
    title = scrapy.Field()  # 讲师的职称
    desc = scrapy.Field()   # 讲师的介绍

如何使用模板类

模板类定义以后需要在爬虫中导入并且实例化，之后的使用方法和使用字典相同

python 复制代码

from myspider.items import MyspiderItem   # 导入Item，注意路径
...
    def parse(self, response)

        item = MyspiderItem() # 实例化后可直接使用

        item['name'] = node.xpath('./h3/text()').extract_first()
        item['title'] = node.xpath('./h4/text()').extract_first()
        item['desc'] = node.xpath('./p/text()').extract_first()
        print(item)

注意：

from myspider.items import MyspiderItem这一行代码中注意item的正确导入路径，忽略pycharm标记的错误

python中的导入路径要诀：从哪里开始运行，就从哪里开始导入

二、管道的使用

pipeline中常用的方法：

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

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

管道文件的修改

在pipelines.py代码中完善

python 复制代码

import json
from pymongo import MongoClient

class BaiduFilePipeline(object):
    def open_spider(self, spider):  # 在爬虫开启的时候仅执行一次
        if spider.name == 'baidu':
            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 == 'baidu':
            self.f.close()

    def process_item(self, item, spider):
        if spider.name == 'baidu':
            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 == 'baidu':
        # 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.baidu.teachers # 创建数据库名为baidu,集合名为teachers的集合操作对象

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

开启管道

在settings.py设置开启pipeline

python 复制代码

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！
}

思考：在settings中能够开启多个管道，为什么需要开启多个？

不同的pipeline可以处理不同爬虫的数据，通过spider.name属性来区分，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

pipeline使用注意点

使用之前需要在settings中开启

ipeline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

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

pipeline中process_item的方法必须有，否则item没有办法接受和处理

process_item方法接受item和spider，其中spider表示当前传递item过来的spider

open_spider(spider) :能够在爬虫开启的时候执行一次

close_spider(spider):能够在爬虫关闭的时候执行一次

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

scrapy的建模及管道的使用

一、数据建模

二、管道的使用

三、编写位置