scrapy学习笔记(三)：使用item与pipeline保存数据

13651657101 发布于2019-07-25 11:48 / 2901人阅读

摘要：最近真是忙的吐血。。。上篇写的是直接在爬虫中使用，这样不是很好，下使用才是正经方法。

最近真是忙的吐血。。。

上篇写的是直接在爬虫中使用mongodb，这样不是很好，scrapy下使用item才是正经方法。
在item中定义需要保存的内容，然后在pipeline处理item，爬虫流程就成了这样：

抓取 --> 按item规则收集需要数据 -->使用pipeline处理（存储等）

定义item,在items.py中定义抓取内容

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy


class GetquotesItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # 定义我们需要抓取的内容：
    # 1.名言内容
    # 2.作者
    # 3.标签
    content = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    tags = scrapy.Field()

我们将数据库的配置信息保存在setting.py文件中，方便调用

MONGODB_HOST = "localhost"
MONGODB_PORT = 27017
MONGODB_DBNAME = "store_quotes2"
MONGODB_TABLE = "quotes2"

另外，在setting.py文件中一点要将pipeline注释去掉，要不然pipeline不会起作用：

#ITEM_PIPELINES = {
#    "getquotes.pipelines.SomePipeline": 300,
#}

改成

ITEM_PIPELINES = {
    "getquotes.pipelines.GetquotesPipeline": 300,
}

现在在pipeline.py中定义处理item方法：

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don"t forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

# 将setting导入，以使用定义内容
from scrapy.conf import settings
import pymongo

class GetquotesPipeline(object):

    # 连接数据库
    def __init__(self):
        
        # 获取数据库连接信息
        host = settings["MONGODB_HOST"]
        port = settings["MONGODB_PORT"]
        dbname = settings["MONGODB_DBNAME"]
        client = pymongo.MongoClient(host=host, port=port)
        
        # 定义数据库
        db = client[dbname]
        self.table = db[settings["MONGODB_TABLE"]]
    
    # 处理item
    def process_item(self, item, spider):
            # 使用dict转换item，然后插入数据库
            quote_info = dict(item)
            self.table.insert(quote_info)
            return item

相应的，myspider.py中的代码变化一下

import scrapy
import pymongo

# 别忘了导入定义的item
from getquotes.items import GetquotesItem

class myspider(scrapy.Spider):

    # 设置爬虫名称
    name = "get_quotes"

    # 设置起始网址
    start_urls = ["http://quotes.toscrape.com"]

    """
        # 配置client，默认地址localhost，端口27017
        client = pymongo.MongoClient("localhost",27017)
        # 创建一个数据库，名称store_quote
        db_name = client["store_quotes"]
        # 创建一个表
        quotes_list = db_name["quotes"]
    """
    def parse(self, response):

        #使用 css 选择要素进行抓取，如果喜欢用BeautifulSoup之类的也可以
        #先定位一整块的quote，在这个网页块下进行作者、名言,标签的抓取
        for quote in response.css(".quote"):
            """
            # 将页面抓取的数据存入mongodb,使用insert
            yield self.quotes_list.insert({
                "author" : quote.css("small.author::text").extract_first(),
                "tags" : quote.css("div.tags a.tag::text").extract(),
                "content" : quote.css("span.text::text").extract_first()
            })
            """
            item = GetquotesItem()
            item["author"] = quote.css("small.author::text").extract_first()
            item["content"] = quote.css("span.text::text").extract_first()
            item["tags"] = quote.css("div.tags a.tag::text").extract()
            yield item


        # 使用xpath获取next按钮的href属性值
        next_href = response.xpath("//li[@class="next"]/a/@href").extract_first()
        # 判断next_page的值是否存在
        if next_href is not None:

            # 如果下一页属性值存在，则通过urljoin函数组合下一页的url:
            # www.quotes.toscrape.com/page/2
            next_page = response.urljoin(next_href)

            #回调parse处理下一页的url
            yield scrapy.Request(next_page,callback=self.parse)

可以再scrapy输出信息中看到pipeline启用

再来看看数据库保存情况

完美保存

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