ScrapyPipeline: 解析更高效的數據管道

Scrapy是一套基於Python的爬蟲框架，它可以幫助我們輕鬆快速地爬取任何網站上的數據。我們可以通過Scrapy中提供的各種組件及選項來自定義爬蟲的行為。而一個管道則是其中的一種組件，可以幫助我們將爬取數據進行處理、過濾以及儲存。Scrapy系統內置了一些管道組件，如：ImagesPipeline、FilesPipeline、JsonLinesItemExporter等等。但是，Scrapy也允許我們自己編寫管道。

一、ScrapyPipeline的介紹

ScrapyPipeline是Scrapy框架中最強大、靈活的管道組件之一，它可以幫助我們處理下載器獲取到的數據、做去重處理、過濾無用信息，以及將我們需要的信息存儲到本地文件或資料庫中。使用ScrapyPipeline可以讓爬蟲更加高效，減少代碼修改和重構的次數。

簡單來說，ScrapyPipeline的作用是對Scrapy爬蟲收集的信息進行處理、過濾和儲存。這個處理流程包含三個部分：接收Item、執行處理、輸出結果。具體的工作流程如下圖所示：

             Item
               |
        +------+-------+
        |              |
  process_item()      |
        |              |
    +---v-----+     +--v--+
    |         |     |     |
Export Item  Drop   Exporter
    |         |     |     |
    +-^----^-+     +--^--+
      |    |           |
      |    +-----------+
      |
      v
  After processes

接收Item：Scrapy爬蟲從網站中獲取數據，將數據保存到Item對象中，接著將Item對象傳遞給管道Pipeline處理。

執行處理：ScrapyPipeline接收到Item對象，開始執行包含在process_item方法中的任意處理方式。這個處理方式可以包括任意操作，如替換、過濾、清理、驗證等，你可以根據自己的需要進行設置。在process_item方法運行結束後，該Item對象將被發送到下一個Pipeline組件進行處理。

輸出結果：處理完後，Pipeline將處理結果交給Item Exporter，然後保存到文件或者資料庫中。

二、ScrapyPipeline內置方法

ScrapyPipeline提供了一些內置的方法，有助於我們更加高效地處理和篩選數據。

1. process_item(item, spider)

def process_item(self, item, spider):
    return item

1. 該方法接收爬蟲得到的每一個Item；
2. 將數據清洗、處理並返回該Item，或者返回DropItem拋棄該Item；
3. 該方法需要返回Item或DropItem。

process_item() 方法是處理每個爬取的 Item 的默認方法。可以根據自己的需要在其中添加相關的處理步驟。如：

def process_item(self, item, spider):
    # 使用正則去掉數值
    item['price'] = re.sub('[^\d.]+', '', item['price'])
    return item

2. open_spider(spider)

def open_spider(self, spider):
    pass

1. 當爬蟲啟動時，open_spider()方法被調用；
2. 可以在這裡進行一些打開文件、連接資料庫等操作；
3. 該方法不是必須的。

3. close_spider(spider)

def close_spider(self, spider):
    pass

1. 當爬蟲停止時，close_spider()方法被調用；
2. 可以在這裡進行一些關閉文件、斷開資料庫連接等操作；
3. 該方法也不是必須的。

4. from_crawler(cls, crawler)

class MyPipeline(object):
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls()

使用from_crawler()方法可以獲得其他組件的參數。

三、ScrapyPipeline自定義方法

有時候，我們需要自行編寫方法來實現特定功能。接下來，我們將用一個小例子來展示如何自定義方法

首先我們來看一個模擬爬取京東商品評論的爬蟲獲取評論數據後，如何去重：

class CommentDuplicatePipeline(object):
    def __init__(self):
        self.comment_set = set()

    def process_item(self, item, spider):
        comment = item['comment']
        if comment in self.comment_set:
            raise DropItem('Duplicate comment found: %s' % item)
        self.comment_set.add(comment)
        return item

該自定義Pipeline用於過濾重複評論。初始化時設置一個集合，並在process_item()方法中，判斷當前評論是否已經出現過，如果已經出現過，就使用DropItem()方法從Item Pipeline中移除該Item，否則就將該評論加入集合中，並返回Item.

四、ScrapyPipeline的使用

在Scrapy中使用自定義Pipeline非常簡單，只需要在Project下的settings.py文件添加相關配置即可。

ITEM_PIPELINES = {
    'my_project.pipelines.CommentDuplicatePipeline': 300,
}

這裡設置優先順序為300，數字越小，則Pipeline的優先順序越高。

五、總結

通過本文的介紹，我們已經了解了ScrapyPipeline的作用、內置方法和如何自定義Pipeline。使用ScrapyPipeline幫助我們輕鬆地處理、篩選、清理數據，並將數據儲存到我們需要的地方，使爬蟲的數據處理更加高效、簡單易用。