五、Scrapy中Item Pipeline的用法

本文转载自以下链接：

https://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/item-pipeline.html

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

 

当Item在Spider中被收集之后，它将会被传递到Item Pipeline，一些组件会按照一定的顺序执行对Item的处理。

每个item pipeline组件(有时称之为“Item Pipeline”)是实现了简单方法的Python类。
他们接收到Item并通过它执行一些行为，同时也决定此Item是否继续通过pipeline，或是被丢弃而不再进行处理。

以下是item pipeline的一些典型应用：
    清理HTML数据
    验证爬取的数据(检查item包含某些字段)
    查重(并丢弃)
    将爬取结果保存到数据库中

编写你自己的item pipeline很简单，每个item pipeline组件是一个独立的Python类，同时必须实现以下方法:

process_item(self, item, spider)

    每个item pipeline组件都需要调用该方法，这个方法必须返回一个 Item (或任何继承类)对象， 或是抛出 DropItem 异常，被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。
    参数:    
        item (Item 对象) – 被爬取的item
        spider (Spider 对象) – 爬取该item的spider

此外,他们也可以实现以下方法:

open_spider(self, spider)
    当spider被开启时，这个方法被调用。
    参数:    spider (Spider 对象) – 被开启的spider

close_spider(spider)
    当spider被关闭时，这个方法被调用
    参数:    spider (Spider 对象) – 被关闭的spider

from_crawler(cls, crawler)
    If present, this classmethod is called to create a pipeline instance from a Crawler. It must return a new instance of the pipeline. Crawler object provides access to all Scrapy core components like settings and signals; it is a way for pipeline to access them and hook its functionality into Scrapy.
    参数:    crawler (Crawler object) – crawler that uses this pipeline

Item pipeline 样例

验证价格，同时丢弃没有价格的item

让我们来看一下以下这个假设的pipeline，它为那些不含税(price_excludes_vat 属性)的item调整了 price 属性，同时丢弃了那些没有价格的item:
    from scrapy.exceptions import DropItem

    class PricePipeline(object):

        vat_factor = 1.15

        def process_item(self, item, spider):
            if item['price']:
                if item['price_excludes_vat']:
                    item['price'] = item['price'] * self.vat_factor
                return item
            else:
                raise DropItem("Missing price in %s" % item)

将item写入JSON文件

以下pipeline将所有(从所有spider中)爬取到的item，存储到一个独立地 items.jl 文件，每行包含一个序列化为JSON格式的item:
    import json

    class JsonWriterPipeline(object):

        def __init__(self):
            self.file = open('items.jl', 'wb')

        def process_item(self, item, spider):
            line = json.dumps(dict(item)) + "\n"
            self.file.write(line)
            return item


Write items to MongoDB
    import pymongo

    class MongoPipeline(object):

        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):
            collection_name = item.__class__.__name__
            self.db[collection_name].insert(dict(item))
            return item

去重

一个用于去重的过滤器，丢弃那些已经被处理过的item。
让我们假设我们的item有一个唯一的id，但是我们spider返回的多个item中包含有相同的id:

    from scrapy.exceptions import DropItem

    class DuplicatesPipeline(object):

        def __init__(self):
            self.ids_seen = set()

        def process_item(self, item, spider):
            if item['id'] in self.ids_seen:
                raise DropItem("Duplicate item found: %s" % item)
            else:
                self.ids_seen.add(item['id'])
                return item

启用一个Item Pipeline组件

为了启用一个Item Pipeline组件，你必须将它的类添加到 ITEM_PIPELINES 配置，就像下面这个例子:

也就是说需要在settings.py配置文件中启动

ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.PricePipeline': 300,
    'myproject.pipelines.JsonWriterPipeline': 800,
}

分配给每个类的整型值，确定了他们运行的顺序，item按数字从低到高的顺序，通过pipeline，通常将这些数字定义在0-1000范围内。