[890]scrapy之pipeline的使用
scrapy的pipeline是一个非常重要的模块,主要作用是将return的items写入到数据库、文件等持久化模块,下面我们就简单的了解一下pipelines的用法。
pipeline核心方法
open_spider(self,spider)
open_spider()方法是在Spider开启的时候被自动调用的。在这里我们可以做一些初始化操作,如开启数据库连接等。其中,参数spider就是被开启的Spider对象。
close_spider(self,spider)
close_spider()方法是在Spider关闭的时候自动调用的。在这里我们可以做一些收尾工作,如关闭数据库连接等。其中,参数spider就是被关闭的Spider对象。
from_crawler(cls,crawler)
这个和我们在前面说spider的时候的用法是一样的,可以用于获取settings配置文件中的信息,需要注意的这个是一个类方法
from_crawler()方法是一个类方法,用@classmethod标识,是一种依赖注入的方式。它的参数是crawler,通过crawler对象,我们可以拿到Scrapy的所有核心组件,如全局配置的每个信息,然后创建一个Pipeline实例。参数cls就是Class,最后返回一个Class实例。
process_item(self,item,spider)
- 每个item piple组件是一个独立的pyhton类,必须实现以
process_item(self,item,spider)
方法 - 每个item pipeline组件都需要调用该方法,这个方法必须返回一个具有数据的dict,或者item对象,或者抛出DropItem异常,被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理
启用一个item Pipeline组件
#配置MongoDB数据库的连接信息
MONGO_URL = '192.168.8.30'
MONGO_PORT = 27017
MONGO_DB = 'news'
ITEM_PIPELINES = {
'myproject.pipelines.PricePipeline': 300,
'myproject.pipelines.JsonWriterPipeline': 800,
}
每个pipeline后面有一个数值,这个数组的范围是0-1000,这个数值确定了他们的运行顺序,数字越小越优先
从pipeline的字典形式可以看出来,pipeline可以有多个,而且确实pipeline能够定义多个。
为什么需要多个pipeline:
1、一个spider的内容可能要做不同的操作,比如存入不同的数据库中
2、可能会有多个spider,不同的pipeline处理不同的item的内容
注意:
1、使用pipeline需要在setting.py中进行配置
2、pipeline的权重值越小优先级越高
3、pipeline中process_item不能修改为其他名称
例1:将item写入到MongoDB,并使用了from_crawler的用法
pipelines.py:
1、首先我们要从settings文件中读取数据的地址、端口、数据库名称(没有会自动创建)。
2、拿到数据库的基本信息后进行连接。
3、将数据写入数据库
4、关闭数据库
注意:只有打开和关闭是只执行一次,而写入操作会根据具体的写入次数而定。
import pymongo
class MongoDBPipeline(object):
"""
1、连接数据库操作
"""
def __init__(self,mongourl,mongoport,mongodb):
'''
初始化mongodb数据的url、端口号、数据库名称
:param mongourl:
:param mongoport:
:param mongodb:
'''
self.mongourl = mongourl
self.mongoport = mongoport
self.mongodb = mongodb
@classmethod
def from_crawler(cls,crawler):
"""
1、读取settings里面的mongodb数据的url、port、DB。
:param crawler:
:return:
"""
return cls(
mongourl = crawler.settings.get("MONGO_URL"),
mongoport = crawler.settings.get("MONGO_PORT"),
mongodb = crawler.settings.get("MONGO_DB")
)
def open_spider(self,spider):
'''
1、连接mongodb数据
:param spider:
:return:
'''
self.client = pymongo.MongoClient(self.mongourl,self.mongoport)
self.db = self.client[self.mongodb]
def process_item(self,item,spider):
'''
1、将数据写入数据库
:param item:
:param spider:
:return:
'''
name = item.__class__.__name__
# self.db[name].insert(dict(item))
self.db['user'].update({'url_token':item['url_token']},{'$set':item},True)
return item
def close_spider(self,spider):
'''
1、关闭数据库连接
:param spider:
:return:
'''
self.client.close()
例2:DropItem
这个例子实现的是判断item中是否包含price以及price_excludes_vat,如果存在则调整了price属性,都让item[‘price’] = item[‘price’] * self.vat_factor,如果不存在则返回DropItem
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)
例3:将item写入到json文件中
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
例4:使用 Scrapy 提供的 exporter 存储 Json 数据
from scrapy.exporters import JsonItemExporter
class JsonExporterPipeline:
# 调用 scrapy 提供的 json exporter 导出 json 文件
def __init__(self):
self.file = open('questions_exporter.json', 'wb')
# 初始化 exporter 实例,执行输出的文件和编码
self.exporter = JsonItemExporter(self.file,encoding='utf-8',ensure_ascii=False)
# 开启倒数
self.exporter.start_exporting()
def close_spider(self, spider):
self.exporter.finish_exporting()
self.file.close()
# 将 Item 实例导出到 json 文件
def process_item(self, item, spider):
self.exporter.export_item(item)
return item
参考:https://www.cnblogs.com/lei0213/p/7899709.html
https://blog.csdn.net/weixin_30664539/article/details/99345752
https://blog.csdn.net/Zhihua_W/article/details/103615741
https://blog.csdn.net/Ahri_J/article/details/72472170
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