一、pipeline基础知识
1、pipeline的定义和作用
pipeline是Scrapy的核心机制之一,它用于处理从spider中返回的数据。Scrapy在抓取网页的时候,会将数据经过pipeline进行处理,pipeline可以负责清洗、验证、存储等多个任务,同时也可以通过pipeline对数据进行自定义操作。
2、pipeline的执行顺序
Scrapy框架会按照设置的优先级顺序来执行pipeline,一般情况下,数据会先经过一些数据清洗、过滤的pipeline,然后再进行持久化处理等操作。
3、pipeline的基本结构
class MyPipeline1(object):
def process_item(self, item, spider):
# 数据处理
return item
class MyPipeline2(object):
def process_item(self, item, spider):
# 数据处理
return item
pipeline一般都是以类的形式实现,每一个pipeline都至少实现一个process_item方法,该方法接收两个参数item和spider,item是爬虫爬取后的数据,spider是爬虫对象。
二、数据清洗和过滤
1、数据清洗
Scrapy保持了较高的灵活性,可以轻松地实现数据清洗和转换。比如将数据转换为指定格式,去除不需要的内容等。
2、数据过滤
Scrapy可以在pipeline中自定义数据的过滤规则,可以过滤掉不需要的数据,这样能大大提高后续pipeline的效率。
三、数据持久化处理
1、pipeline将数据存储到本地文件
class MyPipeline(object):
def __init__(self):
self.file = open('items.jl', 'w')
def process_item(self, item, spider):
line = json.dumps(dict(item)) + "\n"
self.file.write(line)
return item
def close_spider(self, spider):
self.file.close()
将数据存储到本地文件可以使用内置的json库。
2、pipeline将数据存储到数据库
class MyPipeline(object):
def __init__(self):
self.db = pymysql.connect(**settings.MYSQL_CONFIG)
self.cursor = self.db.cursor()
def process_item(self, item, spider):
sql = "insert into mytable (title, url) values (%s, %s)"
self.cursor.execute(sql, (item["title"], item["url"]))
self.db.commit()
return item
def close_spider(self, spider):
self.cursor.close()
self.db.close()
将数据存储到数据库需要先连接数据库,可以使用pymysql这个库连接MySQL。
四、多个pipeline的设置
在Scrapy的settings.py文件中,每个pipeline都可以设置优先级,Scrapy会按照优先级从高到低的顺序依次执行pipeline。同时pipeline可以在settings.py中进行配置,支持动态修改pipeline的设置。
ITEM_PIPELINES = {
'myproject.pipelines.MyPipeline1': 300, #优先级300
'myproject.pipelines.MyPipeline2': 400, #优先级400
}
五、pipeline的应用场景
1、爬取大型网站
对于大型网站,需要多个数据清洗、持久化处理pipeline对数据进行过滤、存储等操作。
2、爬取分布式网站
对于分布式网站,pipeline可以用于分布式数据处理,将爬虫爬取的数据进行合并、去重、分组等操作。
3、爬取高质量网站
对于高质量的网站,pipeline可以用于数据验证和存储,保证数据的一致性和可用性。
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