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scrapy第一节 scrapy第二节 十.如何存储数据一切关于数据的存储,都放在pipeline中处理 1.写到本地文件中import codecs #处理文件以及编码的库 class JsonWithEncodingPipeline(object): #自定义json文件的导出 def __init__(self): self.file = codecs.open('article.json', 'w', encoding="utf-8") def process_item(self, item, spider): # 方法的名称和参数是固定的 lines = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n" self.file.write(lines) return item def spider_closed(self, spider): # 方法的名称和参数是固定的 self.file.close() # 这段代码是一个自己写文件的过程 2.scrapy提供的Exporter方式 以下以JsonItemExporter为例,其他的ItemExporter也是同样的写法 from scrapy.exporters import JsonItemExporter class JsonExporterPipleline(object): #调用scrapy提供的json export导出json文件 def __init__(self): self.file = open('articleexport.json', 'wb') #open self.exporter = JsonItemExporter(self.file, encoding="utf-8", ensure_ascii=False) #导出的形式,可以是xml/csv/json/... self.exporter.start_exporting() #开始导出 def close_spider(self, spider): self.exporter.finish_exporting() #结束导出 self.file.close() #close def process_item(self, item, spider): self.exporter.export_item(item) #传入需要导出的item return item 3.导出到数据库 本地使用mysql数据库,可以使用pymysql 或者 mysqlclient 驱动 此项目中使用mysqlclient pip install mysqlclient import MySQLdb class MysqlPipeline(object): #采用同步的机制写入mysql def __init__(self): self.conn = MySQLdb.connect('192.168.0.106', 'root', 'root', 'article_spider', charset="utf8", use_unicode=True) self.cursor = self.conn.cursor() def process_item(self, item, spider): insert_sql = """ insert into jobbole_article(title, url, create_date, fav_nums) VALUES (%s, %s, %s, %s ON DUPLICATE KEY UPDATE fav_nums=VALUES(fav_nums) """ params = list() params.append(item.get("title", "")) params.append(item.get("url", "")) params.append(item.get("create_date", "")) params.append(item.get("fav_nums", "")) self.cursor.execute(insert_sql, tuple(params)) self.conn.commit() return item 4.异步方式入库mysqlMySQLdb是同步的库,跟requests一样,同步的库尽量不要用在异步的框架中; 因为CPU解析的速度是很快的,但是如果使用同步的库,就会阻塞住,影响整体效率 import MySQLdb.cursors from twisted.enterprise import adbapi class MysqlTwistedPipline(object): def __init__(self, dbpool): self.dbpool = dbpool @classmethod def from_settings(cls, settings): dbparms = dict( host = settings["MYSQL_HOST"], db = settings["MYSQL_DBNAME"], user = settings[" "], passwd = settings["MYSQL_PASSWORD"], charset='utf8', cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor, use_unicode=True, ) dbpool = adbapi.ConnectionPool("MySQLdb", **dbparms) return cls(dbpool) def process_item(self, item, spider): #使用twisted将mysql插入变成异步执行 query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert, item) query.addErrback(self.handle_error, item, spider) #处理异常 return item def handle_error(self, failure, item, spider): #处理异步插入的异常 print (failure) def do_insert(self, cursor, item): #执行具体的插入 insert_sql = """ insert into jobbole_article(title, url, create_date, fav_nums) VALUES (%s, %s, %s, %s) ON DUPLICATE KEY UPDATE fav_nums=VALUES(fav_nums) """ params = list() params.append(item.get("title", "")) params.append(item.get("url", "")) params.append(item.get("create_date", "")) params.append(item.get("fav_nums", "")) cursor.execute(insert_sql, tuple(params)) 十一 itemloaderitemloader并不是非要学的,但是它可以将解析代码写的更加纯粹,代码分离性好,更容易维护 from scrapy.loader import ItemLoader def parse_detail(self, response): match_re = re.match(".*?(\d+)", response.url) if match_re: post_id = match_re.group(1) item_loader = ItemLoader(item=CnblogsArticleItem(), response=response) item_loader.add_css("title", "#news_title a::text") item_loader.add_css("create_date", "#news_info .time::text") item_loader.add_css("content", "#news_content") item_loader.add_css("tags", ".news_tags a::text") item_loader.add_value("url", response.url) if response.meta.get("front_image_url", []): item_loader.add_value("front_image_url", response.meta.get("front_image_url", [])) #article_item = item_loader.load_item() #可以延迟转换(进入pipeline之前转换) yield Request(url=parse.urljoin(response.url, "/NewsAjax/GetAjaxNewsInfo?contentId={}".format(post_id)), meta={"article_item": item_loader, "url": response.url}, callback=self.parse_nums) 通过这种方式传递的item,item里面的值都是list类型,我们需要将值提取出来,因为我们想要的是str 先来看下例子来找灵感:  #items.py 3次演变过程
from scrapy.loader.processors import Compose,TakeFirst,Identity,Join
class CnblogsArticleItem(scrapy.Item):
title = scrapy.Field(
output_processor = TakeFirst()
) # 标题
#这样,title标题就只取list里面的第一个值,
-----------------------------------------------------演变1
#很多字段我们都只需要取第一个字符串,可是就需要每个字段都按上述方法写
#演变:继承ItemLoad类
from scrapy.loader import ItemLoader
class ArticleItemLoader(ItemLoader):
#自定义itemloader
default_output_processor = TakeFirst()
#此处就需要实例化我们自定义的itemloader
item_loader = ArticleItemLoader(item=CnblogsArticleItem(), response=response)
---------------------------------------------------演变2
#针对图片下载,不能使用默认的str,需要单独使用list
#针对create_date,使用itemloader前是需要通过正则匹配的,这个要如何实现呢?
#针对标签,不能只提取第一个字符串,而是需要将列表里面的值拼接起来,如何实现呢
def date_convert(value):
match_re = re.match(".*?(\d+.*)", value)
if match_re:
return match_re.group(1)
else:
return "1970-01-01"
class CnblogsArticleItem(scrapy.Item):
create_date = scrapy.Field(
input_processor = Compose(date_convert)
) # 创建日期
front_image_url = scrapy.Field(
output_processor = Identity()
) # 图片url(scrapy可自动下载)
tags = scrapy.Field(
output_processor = Join(separator=",")
) # 标签
--------------------------------------------------演变3
def parse_nums(self, response):
j_data = json.loads(response.text)
item_loader = response.meta.get("article_item", "")
item_loader.add_value("praise_nums", j_data["DiggCount"])
item_loader.add_value("fav_nums", j_data["TotalView"])
item_loader.add_value("comment_nums", j_data["CommentCount"])
item_loader.add_value("url_object_id", get_md5(response.meta.get("url", "")))
article_item = item_loader.load_item()
yield article_item
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