当Item 在Spider中被收集以后,就会被传递到Item Pipeline中进行处理html
每一个item pipeline组件是实现了简单的方法的python类,负责接收到item并经过它执行一些行为,同时也决定此Item是否继续经过pipeline,或者被丢弃而再也不进行处理python
item pipeline的主要做用:数据库
process_item(self,item,spider)json
每一个item piple组件是一个独立的pyhton类,必须实现以process_item(self,item,spider)方法
每一个item pipeline组件都须要调用该方法,这个方法必须返回一个具备数据的dict,或者item对象,或者抛出DropItem异常,被丢弃的item将不会被以后的pipeline组件所处理数组
open_spider(self,spider)
表示当spider被开启的时候调用这个方法scrapy
close_spider(self,spider)
当spider挂去年比时候这个方法被调用ide
from_crawler(cls,crawler)
这个和咱们在前面说spider的时候的用法是同样的,能够用于获取settings配置文件中的信息,须要注意的这个是一个类方法,用法例子以下:spa
例子1
这个例子实现的是判断item中是否包含price以及price_excludes_vat,若是存在则调整了price属性,都让item['price'] = item['price'] * self.vat_factor,若是不存在则返回DropItemcode
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)
例子2
这个例子是将item写入到json文件中htm
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
例子3
将item写入到MongoDB,同时这里演示了from_crawler的用法
import pymongo class MongoPipeline(object): 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(dict(item)) return item
例子4:去重
一个用于去重的过滤器,丢弃那些已经被处理过的item,假设item有一个惟一的id,可是咱们spider返回的多个item中包含了相同的id,去重方法以下:这里初始化了一个集合,每次判断id是否在集合中已经存在,从而作到去重的功能
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
在settings配置文件中y9ou一个ITEM_PIPELINES的配置参数,例子以下:
ITEM_PIPELINES = { 'myproject.pipelines.PricePipeline': 300, 'myproject.pipelines.JsonWriterPipeline': 800, }
每一个pipeline后面有一个数值,这个数组的范围是0-1000,这个数值肯定了他们的运行顺序,数字越小越优先