深入了解pipelines

一、pipeline基礎知識

1、pipeline的定義和作用

pipeline是Scrapy的核心機制之一，它用於處理從spider中返回的數據。Scrapy在抓取網頁的時候，會將數據經過pipeline進行處理，pipeline可以負責清洗、驗證、存儲等多個任務，同時也可以通過pipeline對數據進行自定義操作。

2、pipeline的執行順序

Scrapy框架會按照設置的優先級順序來執行pipeline，一般情況下，數據會先經過一些數據清洗、過濾的pipeline，然後再進行持久化處理等操作。

3、pipeline的基本結構

class MyPipeline1(object):
    def process_item(self, item, spider):
        # 數據處理
        return item

class MyPipeline2(object):
    def process_item(self, item, spider):
        # 數據處理
        return item

pipeline一般都是以類的形式實現，每一個pipeline都至少實現一個process_item方法，該方法接收兩個參數item和spider，item是爬蟲爬取後的數據，spider是爬蟲對象。

二、數據清洗和過濾

1、數據清洗

Scrapy保持了較高的靈活性，可以輕鬆地實現數據清洗和轉換。比如將數據轉換為指定格式，去除不需要的內容等。

2、數據過濾

Scrapy可以在pipeline中自定義數據的過濾規則，可以過濾掉不需要的數據，這樣能大大提高後續pipeline的效率。

三、數據持久化處理

1、pipeline將數據存儲到本地文件

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()

將數據存儲到本地文件可以使用內置的json庫。

2、pipeline將數據存儲到數據庫

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()

將數據存儲到數據庫需要先連接數據庫，可以使用pymysql這個庫連接MySQL。

四、多個pipeline的設置

在Scrapy的settings.py文件中，每個pipeline都可以設置優先級，Scrapy會按照優先級從高到低的順序依次執行pipeline。同時pipeline可以在settings.py中進行配置，支持動態修改pipeline的設置。

ITEM_PIPELINES = {
	'myproject.pipelines.MyPipeline1': 300, #優先級300
	'myproject.pipelines.MyPipeline2': 400, #優先級400
}

五、pipeline的應用場景

1、爬取大型網站

對於大型網站，需要多個數據清洗、持久化處理pipeline對數據進行過濾、存儲等操作。

2、爬取分佈式網站

對於分佈式網站，pipeline可以用於分佈式數據處理，將爬蟲爬取的數據進行合併、去重、分組等操作。

3、爬取高質量網站

對於高質量的網站，pipeline可以用於數據驗證和存儲，保證數據的一致性和可用性。