Scrapy框架学习ItemPipeline(四)

当Item在Spider中被收集之后，它将会被传递到Item Pipeline，这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item。

每个Item Pipeline都是实现了简单方法的Python类，比如决定此Item是丢弃而存储。以下是item pipeline的一些典型应用：

• 验证爬取的数据(检查item包含某些字段，比如说name字段)
• 查重(并丢弃)
• 将爬取结果保存到文件或者数据库中

编写item pipeline

编写item pipeline很简单，item pipiline组件是一个独立的Python类，其中process_item()方法必须实现:

import something
class SomethingPipeline(object):
def __init__(self):
# 可选实现，做参数初始化等
# doing something
def process_item(self, item, spider):
# item (Item 对象) – 被爬取的item
# spider (Spider 对象) – 爬取该item的spider
# 这个方法必须实现，每个item pipeline组件都需要调用该方法，
# 这个方法必须返回一个 Item 对象，被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。
return item
def open_spider(self, spider):
# spider (Spider 对象) – 被开启的spider
# 可选实现，当spider被开启时，这个方法被调用。
def close_spider(self, spider):
# spider (Spider 对象) – 被关闭的spider
# 可选实现，当spider被关闭时，这个方法被调用


item写入JSON文件

以下pipeline将所有(从所有&＃8217;spider&＃8217;中)爬取到的item，存储到一个独立地items.json 文件，每行包含一个序列化为&＃8217;JSON&＃8217;格式的&＃8217;item&＃8217;。

打开 pipelines.py 文件，写入下面代码:

# pipelines.py
import json
class douBanJsonPipeline(object):
def __init__(self):
self.file = open('douban.json', 'w')
def process_item(self, item, spider):
cOntent= json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
self.file.write(content)
return item
def close_spider(self, spider):
self.file.close()


启用一个Item Pipeline组件

为了启用Item Pipeline组件，必须将它的类添加到 settings.py文件ITEM_PIPELINES 配置，就像下面这个例子:

# Configure item pipelines
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
"mySpider.pipelines.douBanJsonPipeline":300
}


分配给每个类的整型值，确定了他们运行的顺序，item按数字从低到高的顺序，通过pipeline，通常将这些数字定义在0-1000范围内（0-1000随意设置，数值越低，组件的优先级越高）

重新启动爬虫

执行下面的命令：

scrapy crawl douban