网站排版尺寸电商平台怎么做

Item Pipeline

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 somethingclass SomethingPipeline(object):def __init__(self):    # 可选实现，做参数初始化等# doing somethingdef 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 itemdef 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

完善之前的案例：

item写入JSON文件

以下pipeline将所有(从所有'spider'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'JSON'格式的'item'。

打开 pipelines.py 文件，写入下面代码:

# pipelines.pyimport jsonclass ItcastJsonPipeline(object):def __init__(self):self.file = open('teacher.json', 'wb')def process_item(self, item, spider):content = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"self.file.write(content)return itemdef 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.SomePipeline': 300,"mySpider.pipelines.ItcastJsonPipeline":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

将parse()方法改为4.2中最后思考中的代码，然后执行下面的命令：

scrapy crawl itcast

查看当前目录是否生成teacher.json