Python两大利器Scrapy框架中Spiders和ItemPipeline用法(附源码)

作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。

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python能干的东西有很多，这里不再过多叙述，直接重点干货。

Spider类定义了如何爬去某个网站，包括爬取的动作以及如何从网页内容中提取结构化的数据，总的来说spider就是定义爬取的动作以及分析某个网页

工作流程分析

1. 以初始的URL初始化Request，并设置回调函数，当该request下载完毕并返回时，将生成response，并作为参数传给回调函数.

   spider中初始的requesst是通过start_requests()来获取的。start_requests()获取

   start_urls中的URL，并以parse以回调函数生成Request

2. 在回调函数内分析返回的网页内容，可以返回Item对象，或者Dict，或者Request，以及是一个包含三者的可迭代的容器，返回的Request对象之后会经过Scrapy处理，下载相应的内容，并调用设置的callback函数

3. 在回调函数内，可以通过lxml，bs4，xpath,css等方法获取我们想要的内容生成item

4. 最后将item传递给Pipeline处理

我们以通过简单的分析源码来理解

我通常在写spiders下写爬虫的时候，我们并没有写start_requests来处理start_urls中的url，这是因为我们在继承的scrapy.Spider中已经写过了，我们可以点开scrapy.Spider查看分析

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通过上述代码我们可以看到在父类里这里实现了start_requests方法，通过make_requests_from_url做了Request请求

如下图所示的一个例子，parse回调函数中的response就是父类列start_requests方法调用make_requests_from_url返回的结果，并且在parse回调函数中我们可以继续返回Request,如下属代码中yield Request()并设置回调函数。

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spider内的一些常用属性

我们所有自己写的爬虫都是继承与spider.Spider这个类

name

定义爬虫名字，我们通过命令启动的时候用的就是这个名字，这个名字必须是唯一的

allowed_domains

包含了spider允许爬取的域名列表。当offsiteMiddleware启用时，域名不在列表中URL不会被访问

所以在爬虫文件中，每次生成Request请求时都会进行和这里的域名进行判断

start_urls

起始的url列表

这里会通过spider.Spider方法中会调用start_request循环请求这个列表中每个地址。

custom_settings

自定义配置，可以覆盖settings的配置，主要用于当我们对爬虫有特定需求设置的时候

设置的是以字典的方式设置:custom_settings = {}

from_crawler

这是一个类方法，我们定义这样一个类方法，可以通过crawler.settings.get()这种方式获取settings配置文件中的信息，同时这个也可以在pipeline中使用

start_requests()

这个方法必须返回一个可迭代对象，该对象包含了spider用于爬取的第一个Request请求

这个方法是在被继承的父类中spider.Spider中写的，默认是通过get请求，如果我们需要修改最开始的这个请求，可以重写这个方法，如我们想通过post请求

make_requests_from_url(url)

这个也是在父类中start_requests调用的，当然这个方法我们也可以重写

parse(response)

这个其实默认的回调函数

负责处理response并返回处理的数据以及跟进的url

该方法以及其他的Request回调函数必须返回一个包含Request或Item的可迭代对象。

当Item 在Spider中被收集之后，就会被传递到Item Pipeline中进行处理

每个item pipeline组件是实现了简单的方法的python类，负责接收到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,或者被丢弃而不再进行处理

item pipeline的主要作用：

1. 清理html数据

2. 验证爬取的数据

3. 去重并丢弃

4. 讲爬取的结果保存到数据库中或文件中

编写自己的item pipeline

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

下面的方法也可以选择实现

open_spider(self,spider)

表示当spider被开启的时候调用这个方法

close_spider(self,spider)

当spider挂去年比时候这个方法被调用

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，用法例子如下：

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一些item pipeline的使用例子（官网说明）

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，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)

例子2

这个例子是将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有一个唯一的id，但是我们spider返回的多个item中包含了相同的id,去重方法如下：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，从而做到去重的功能

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

启用一个item Pipeline组件

在settings配置文件中y9ou一个ITEM_PIPELINES的配置参数，例子如下：

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，数字越优先。

以上是全部内容，只是善于分享，不足之处请包涵！爬虫基本的原理就是，获取源码，进而获取网页内容。一般来说，只要你给一个入口，通过分析，可以找到无限个其他相关的你需要的资源，进而进行爬取。

我也写了很多其他的非常简单的入门级的爬虫详细教程，关注后，点击我的头像，就可以查看到。

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