Scrapy中ItemLoder的使用

1.简述

我们在用scrapy爬取数据时，首先就要明确我们要爬取什么数据。scrapy提供了Item对象这种简单的容器，我们可以通过Item定义提取数据的格式，需要爬取哪些字段，其提供了类似于字典的API以及用于声明可用字段的简单语法。

Item字段说明：
Field 对象指明了每个字段的元数据（metadata）。例如上面例子中 content 字段中指明了该字段的序列化函数为str。
可以为每个字段指明任何类型的元数据。Field 对象对接受的值没有任何限制。Field 对象中保存的每个键可以由多个组件使用，并且只有这些组件知道这个键的存在。设置 Field 对象的主要目的就是在一个地方定义好所有的元数据。
需要注意的是，用来声明item的 Field 对象并没有被赋值为class的属性。 不过可以通过 Item.fields 属性进行访问。

然后在spider.py中，按照一定的规则来进行数据的提取，如下：

	# 文件 boleSpider.py
	from ArticleSpider.items import articleDetailItem
	#...........此处省略..........
	def parseArticelDetail(self, response):
	    articleObject = articleDetailItem()
	    #  提取出的内容是：6 收藏
	    fav_nums = response.xpath("//span[contains(@class, 'bookmark-btn')]/text()").extract()[0]
	    # 用正则表达式提取其中的数字6
	    match_re = re.match(".*?(\d+).*", fav_nums)
	    if match_re:
	        fav_nums = match_re.group(1)
	    else:
	        fav_nums = 0

但是当项目很大，提取的字段数以百计，那么各种提取规则会越来越多，按照这种方式来做，维护的工作将会是一场噩梦！
所以scrapy就提供了ItemLoader这样一个容器，在这个容器里面可以配置item中各个字段的提取规则。可以通过函数分析原始数据，并对Item字段进行赋值，非常的便捷。
可以这么来看 Item 和 Itemloader：Item提供保存抓取到数据的容器，而 Itemloader提供的是填充容器的机制。
Itemloader提供的是一种灵活，高效的机制，可以更方便的被spider或source format （HTML, XML, etc）扩展并重写，更易于维护，尤其是分析规则特别复杂繁多的时候。

2.ItemLoder的使用步骤

第一步:实例化ItemLoder对象

# 文件 boleSpider.py 
import scrapy
from scrapy.loader import ItemLoader

# 如上面所示，我们首先在items.py中定义了一个articleDetailItem类（继承自scrapy.Item），用于保存我们抓取到的数据

    # 解析函数
    def parse_detail(self, response):
        # 需要实例化ItemLoader， 注意第一个参数必须是实例化的对象...
        atricleItemLoader = ItemLoader(item = articleDetailItem(), response=response)
        # 调用xpath选择器，提起title信息
        atricleItemLoader.add_xpath('title', '//div[@class="entry-header"]/h1/text()')

        # 将提取好的数据load出来
        articleInfo = atricleItemLoader.load_item()
        # 输出：articleInfo = {'title': ['在 Linux 中自动配置 IPv6 地址']}
        print(f"articleInfo = {articleInfo}")

参数说明：重要的参数有两个
第一个参数：item对象， 传递进来的 Item是之前定义的，也可以是一个类似字典的对象。特别需要注意的是，传递的是一个实例，不是类名。……（当然不使用对象也可以，当不用对象进行实例化的时候，Item会自动使用ItemLoader.default_item_class 属性中指定的Item 类在Item Loader constructor中实例化）
第二个参数：response，指定用于提取数据的源数据。

第二步：ItemLoader填充数据的三种方法

实例化ItemLoader对象之后，接下来，就要开始收集数值到ItemLoader了。ItemLoader提供了三个重要的方法将数据填充进来：

	# 文件 boleSpider.py 
    # 解析页面函数
    def parse_detail(self, response):
        # 需要实例化ItemLoader， 注意第一个参数必须是实例化的对象...
        atricleItemLoader = ItemLoader(item = articleDetailItem(), response=response)
        # 调用xpath选择器，提取title信息
        atricleItemLoader.add_xpath('title', '//div[@class="entry-header"]/h1/text()')
        # 调用css选择器，提取praise_nums信息
        atricleItemLoader.add_css('praise_nums', '.vote-post-up h10::text')
        # 直接给字段赋值，尤其需要注意，不管赋值的数据是什么，都会自动转换成list类型
        atricleItemLoader.add_value('url', response.url)
        # 将提取好的数据load出来
        articleInfo = atricleItemLoader.load_item()
        # 观察一下，发现三种方式填充的数据，均为List类型
        '''
            输出结果：
                articleInfo = {
                    'praise_nums': ['2'],
                    'title': ['100 倍价值的工程师'],
                    'url': ['http://blog.jobbole.com/113710/']
                }
        '''
        print(f"articleInfo = {articleInfo}")

使用说明：
第一个参数：指定字段名，如title。
第二个参数：指定对应的提取规则，或者传值。
前面调用add_xpath等只是将提取的数据收集起来。最终，当所有数据被收集起来之后，还需要调用 ItemLoader.load_item() 方法， 实际上填充并且返回了之前通过调用 add_xpath()，add_css()，and add_value() 所提取和收集到的数据。
特别注意：默认情况下，这些字段填入的全部是list类型。就算是传值，传递了一个url，但是结果依然是一个list。
从boleSpider.py核心代码来看，我们可以对每个字段进行配置，匹配映射，非常的清晰，大大方便了可配置性和可维护性。
但是实际项目中，一个字段的提取一般不会是直接配置一个规则，还需要更进一步的处理。那如何添加其他处理方法呢？接着往下看…

第三步: ItemLoader填充数据面临的问题。

从上面的示例中，可以看到，存在两个问题：
第一，提取的数据，填充进去的对象都是List类型。而我们大部分的需求是要取第一个数值，取List中的第一个非空元素，那么如何实现取第一个呢？
第二，在做item字段解析时，经常需要再进一步解析，过滤出我们想要的数值，例如用正则表达式将 $10 price中的数字10提取出来。那么又如何对字段加一些处理函数呢？

第四步: 输入处理器input_processor和输出处理器output_processor

首先来改写一下articleDetailItem的定义：

# items.py
import datetime
import scrapy

# 定义一个时间处理转换函数
# 将 '\r\n\r\n            2018/03/06 ·  ' 转换成 datetime.date(2018, 3, 14)
def date_convert(value):
    try:
        create_date = datetime.datetime.strptime(value, "%Y/%m/%d").date()
    except Exception as e:
        create_date = datetime.datetime.now().date()

    return create_date

# 用于存储解析文章的详细信息
class articleDetailItem(scrapy.Item):
    # 标题
    title = scrapy.Field()
    # 文章创建时间
    create_date = scrapy.Field(
        # 转换前是'create_date':'\r\n\r\n            2018/03/14 ·  '
        # 转换后是'create_date': datetime.date(2018, 3, 14),
        input_processor = MapCompose(date_convert),
        output_processor = TakeFirst()
    )
    # 文章链接地址
    url = scrapy.Field(
        # 转换前是'url': ['http://blog.jobbole.com/113771/']
        # 转换后是'url': 'http://blog.jobbole.com/113699/'
        output_processor = TakeFirst()
    )

    # url经过md5映射后的值
    url_object_id = scrapy.Field()
    # 文章中图片地址
    front_image_url = scrapy.Field()
    # 文件下载后本地保存的地址
    front_image_path = scrapy.Field()
    # 赞的个数
    praise_nums = scrapy.Field()
    # 评论数
    comment_nums = scrapy.Field()
    # 收藏数
    fav_nums = scrapy.Field()
    # 所有标签
    tags = scrapy.Field()
    # 文章内容
    content = scrapy.Field()

然后在 boleSpider.py 中提取数据：

# 文件boleSpider.py
    # 解析页面函数
    def parse_detail(self, response):
        # 需要实例化ItemLoader， 注意第一个参数必须是实例化的对象...
        atricleItemLoader = ItemLoader(item = articleDetailItem(), response=response)
        # 调用xpath选择器，提取title信息
        atricleItemLoader.add_xpath('title', '//div[@class="entry-header"]/h1/text()')
        # 调用xpath选择器，提取create_date信息
        atricleItemLoader.add_xpath('create_date', "//p[@class='entry-meta-hide-on-mobile']/text()")
        # 调用css选择器，提取praise_nums信息
        atricleItemLoader.add_css('praise_nums', '.vote-post-up h10::text')
        # 直接给字段赋值，尤其需要注意，不管赋值的数据是什么，都会自动转换成list类型
        atricleItemLoader.add_value('url', response.url)

        # 将提取好的数据load出来
        articleInfo = atricleItemLoader.load_item()
        '''
            输出结果：
                articleInfo = {
                    'create_date': datetime.date(2018, 3, 14),
                    'praise_nums': ['1'],
                    'title': ['在 Linux 中自动配置 IPv6 地址'],
                    'url': 'http://blog.jobbole.com/113771/'}
        '''
        print(f"articleInfo = {articleInfo}")

Field 字段事实上有两个参数：
第一个是输入处理器（input_processor） ，当这个item，title这个字段的值传过来时，可以在传进来的值上面做一些预处理。
第二个是输出处理器（output_processor） ， 当这个item，title这个字段被预处理完之后，输出前最后的一步处理。
总结一下，每个字段的数据的处理过程是：

第一步， 通过 add_xpath(), add_css() 或者 add_value() 方法)，提取到数据。
第二步，将提取到的数据，传递到输入处理器（input_processor）中进行处理，处理结果被收集起来，并且保存在ItemLoader内（但尚未分配给该Item）。
第三步，最后调用输出处理器（output_processor）来处理之前收集到的数据（这是最后一步对数据的处理）。然后再存入到Item中，输出处理器的结果是被分配到Item的最终值｡
第四步，收集到所有的数据后, 调用ItemLoader.load_item() 方法来填充，并得到填充后的 Item 对象。
需要注意的是：input_processor和output_processor都是可调用对象，调用时传入需要被分析的数据， 处理后返回分析得到的值。因此你可以使用任意函数作为输入、输出处理器。唯一需注意的是它们必须接收一个（并且只是一个）迭代器性质的参数。

3.5. 处理原来的两个问题

再回到原来的问题，如何解决：

3.5.1. 如何取第一个？

# 文件items.py

import scrapy

# TakeFirst()是Scrapy提供的内置处理器，用于提取List中的第一个非空元素
class articleDetailItem(scrapy.Item):
    # 文章链接地址
    url = scrapy.Field(
        # 转换前是'url': ['http://blog.jobbole.com/113771/']
        # 转换后是'url': 'http://blog.jobbole.com/113699/'
        output_processor = TakeFirst()
    )

3.5.2. 如何在字段上加一些处理函数？

# 文件items.py
import datetime
import scrapy

# 定义一个时间处理转换函数
# 将 '\r\n\r\n            2018/03/06 ·  ' 转换成 datetime.date(2018, 3, 14)
def date_convert(value):
    try:
        create_date = datetime.datetime.strptime(value, "%Y/%m/%d").date()
    except Exception as e:
        create_date = datetime.datetime.now().date()

    return create_date

# 用于存储解析文章的详细信息
class articleDetailItem(scrapy.Item):
    # 文章创建时间
    create_date = scrapy.Field(
        # 转换前是'create_date':'\r\n\r\n            2018/03/14 ·  '
        # 转换后是'create_date': datetime.date(2018, 3, 14),
        input_processor = MapCompose(date_convert),
        output_processor = TakeFirst()
    )

3.6. scrapy内置的处理器

参考源码： E:\Miniconda\Lib\site-packages\scrapy\loader\processors.py
从上面的例子来看，我们可以自定义一下处理函数，作为输入输出处理器，但是Scrapy还提供了一些常用的处理器。如MapCompose（能把多个函数执行的结果按顺序组合起来，产生最终的输出，通常用于输入处理器），TakeFirst（取第一个非空的元素）。

3.6.1. TakeFirst

返回第一个非空（non-null/ non-empty）值，常用于单值字段的输出处理器，无参数。

# 源码
# class scrapy.loader.processors.TakeFirst
class TakeFirst(object):
    def __call__(self, values):
        for value in values:
            if value is not None and value != '':
                return value

# 单独直接使用
from scrapy.loader.processors import TakeFirst

proc = TakeFirst()

# 接收对象是一个可迭代的对象，如list
result = proc(['', 'one', 'two', 'three'])

# 结果：result = one
print(f"result = {result}")

3.6.2. Identity

最简单的处理器，不进行任何处理，直接返回原来的数据。无参数。

# 源码
# class scrapy.loader.processors.Identity
class Identity(object):
    def __call__(self, values):
        return values

# 单独直接使用
from scrapy.loader.processors import Identity

proc = Identity()

# 接收对象是一个可迭代的对象，如list
result = proc(['', 'one', 'two', 'three'])

# 结果：result = ['', 'one', 'two', 'three']
print(f"result = {result}")

3.6.3. Join

返回用分隔符连接后的值。分隔符默认为空格。不接受Loader contexts。
当使用默认分隔符的时候，这个处理器等同于如下这个：u’ '.join

# 源码
# class scrapy.loader.processors.Join(separator=u’ ‘)
class Join(object):
    def __init__(self, separator=u' '):
        self.separator = separator
    def __call__(self, values):
        return self.separator.join(values)
        
# 单独直接使用
from scrapy.loader.processors import Join

# 如果不指定连接符，默认是使用空格连接
proc = Join(";")

# 接收对象是一个可迭代的对象，如list
result = proc(['', 'one', 'two', 'three'])

# 结果：result = ;one;two;three
print(f"result = {result}")

3.6.4. Compose

用给定的多个函数的组合，来构造的处理器。list对象（注意不是指list中的元素），依次被传递到第一个函数，然后输出，再传递到第二个函数，一个接着一个，直到最后一个函数返回整个处理器的输出。
默认情况下，当遇到None值（list中有None值）的时候停止处理。可以通过传递参数stop_on_none = False改变这种行为。

class Compose(object):
    def __init__(self, *functions, **default_loader_context):
        self.functions = functions
        self.stop_on_none = default_loader_context.get('stop_on_none', True)
        self.default_loader_context = default_loader_context
    def __call__(self, value, loader_context=None):
        if loader_context:
            context = MergeDict(loader_context, self.default_loader_context)
        else:
            context = self.default_loader_context
        wrapped_funcs = [wrap_loader_context(f, context) for f in self.functions]
        for func in wrapped_funcs:
            if value is None and self.stop_on_none:
                break
            value = func(value)
        return value

# 单独直接使用
from scrapy.loader.processors import Compose

# stop_on_none=True, 指定在遇到None时，不用中断，还继续处理
# lambda v: v[0], 指定取第一个元素
# str.upper , 大写
proc = Compose(lambda v: v[0], str.upper, stop_on_none=True)

# 接收对象是一个可迭代的对象，如list
result = proc(['one', 'two', None, 'three'])

# 结果：result = ONE
print(f"result = {result}")

每个函数可以选择接收一个loader_context参数。

3.6.5. MapCompose

与Compose处理器类似，区别在于各个函数结果在内部传递的方式（会涉及到list对象解包的步骤）：
输入值是被迭代的处理的，List对象中的每一个元素被单独传入，第一个函数进行处理，然后处理的结果被连接起来形成一个新的迭代器，并被传入第二个函数，以此类推，直到最后一个函数。最后一个函数的输出被连接起来形成处理器的输出。
每个函数能返回一个值或者一个值列表，也能返回None（会被下一个函数所忽略）
这个处理器提供了很方便的方式来组合多个处理单值的函数。因此它常用于输入处理器，因为传递过来的是一个List对象。

# 源码
# class scrapy.loader.processors.MapCompose(*functions, **default_loader_context)
class MapCompose(object):

    def __init__(self, *functions, **default_loader_context):
        self.functions = functions
        self.default_loader_context = default_loader_context

    def __call__(self, value, loader_context=None):
        values = arg_to_iter(value)
        if loader_context:
            context = MergeDict(loader_context, self.default_loader_context)
        else:
            context = self.default_loader_context
        wrapped_funcs = [wrap_loader_context(f, context) for f in self.functions]
        for func in wrapped_funcs:
            next_values = []
            for v in values:
                next_values += arg_to_iter(func(v))
            values = next_values
        return values

# 单独直接使用

from scrapy.loader.processors import MapCompose

def add_firstStr(value):
    return value + "_firstAdd"

def add_secondStr(value):
    return value + "_secondAdd"


# stop_on_none=True, 指定在遇到None时，不用中断，还继续处理
# 依次处理每个list元素
proc = MapCompose(add_firstStr, add_secondStr, str.upper, stop_on_none=True)

# 接收对象是一个可迭代的对象，如list
result = proc(['one', 'two', 'three'])

# 结果：result = ['ONE_FIRSTADD_SECONDADD', 'TWO_FIRSTADD_SECONDADD', 'THREE_FIRSTADD_SECONDADD']
print(f"result = {result}")

与Compose处理器类似，它也能接受Loader context。

3.7. 重用和扩展ItemLoaders

3.7.1. 添加默认的处理机制

从上面的信息来看，ItemLoaders是非常灵活的，但是假设有个需求，所有的字段，我们都要去取第一个，那么如果有300个字段，我们就要添加300次，每个都要写，就会觉得很麻烦。那么有没有办法统一设置呢，答案是有的，如下：
如果想要实现每个字段都只取第一个，那么可以定义一个自己的ItemLoader类：ArticleItemLoader（继承自ItemLoader类）
我们首先可以看一下原始的 ItemLoader 的定义：

# E:\Miniconda\Lib\site-packages\scrapy\loader\__init__.py
class ItemLoader(object):
    default_item_class = Item
    # 可以看到是有默认的输入/输出处理器的，而且默认是什么都不做
    default_input_processor = Identity()
    default_output_processor = Identity()
    default_selector_class = Selector

可以定义一个自己的ItemLoader类：ArticleItemLoader，继承自ItemLoader类， 同时改写（重写）

default_output_processor
	# 文件items.py
	from scrapy.loader import ItemLoader

# 需要继承内置的ItemLoader类
class ArticleItemLoader(ItemLoader):
    # 自定义itemloader，默认的输出处理器为取第一个非空元素
    default_output_processor = TakeFirst()

然后在boleSpider中使用时，我们就不能再简单的使用原有的ItemLoader，而是使用我们自己定义的 ArticleItemLoader 来填充数据：

# 文件boleSpider.py
from ArticleSpider.items import articleDetailItem, ArticleItemLoader

# 使用自定义的ArticleItemLoader实例化一个item_loader 对象
# 然后发现，结果都是从list中取出了一个值：说明我们的设置已经生效了。
item_loader = ArticleItemLoader(item = articleDetailItem(), response=response)
item_loader.add_xpath('title', '//div[@class="entry-header"]/h1/text()')

3.7.2. 重写，覆盖默认的处理机制

上面我们实现了所有字段都只取第一个的功能，但是如果有一些字段，我不需要取第一个，而是有其他的处理方式呢？
那就需要重写这个字段的输出处理器（output_processor）。 下面的例子是，首先在输入处理器中将 “评论” 这样的字符过滤掉，然后将list中所有的元素用”，” 连接起来，成为一个字符串。

def removeCommentTags(value):
    # 去掉Tags中提取的评论字符
    if "评论" in value:
        return ""
    else:
        return value

# Tags是一个list，我们需要用","将他们连接起来, 变成了字符串。
# 但是“评论”我们不需要。去掉。 如何去掉“评论”，在input_processor中，判断value是否==“评论”，如果是，就去掉
class articleDetailItem(scrapy.Item):
    tags = scrapy.Field(
        # 去掉评论
        input_processor = MapCompose(removeCommentTags),
        # 将list中的元素，通过“,”连接起来
        output_processor = Join(",")
    )

而如果，有些字段我们不想做任何处理，也不想去取第一个元素，那么我们怎么做呢？
因为，目前所有的字段都默认设置为去取第一个非空元素，所以，我们需要将这个处理去掉。这个地方尤其要引起重视，因为很容易遗忘自己有这个默认设置。处理方式如下：

def returnValue(value):
    return value

class articleDetailItem(scrapy.Item):
    content = scrapy.Field(
        # 会覆盖掉默认的default_out
        output_processor = MapCompose(returnValue)
        # 或者使用Identity
        # output_processor = Identity()
    )

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作者：Kosmoo
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/zwq912318834/article/details/79530828
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