當Item 在Spider中被收集以後,就會被傳遞到Item Pipeline中進行處理html
每一個item pipeline組件是實現了簡單的方法的python類,負責接收到item並經過它執行一些行爲,同時也決定此Item是否繼續經過pipeline,或者被丟棄而再也不進行處理python
item pipeline的主要做用:數據庫
process_item(self,item,spider)json
每一個item piple組件是一個獨立的pyhton類,必須實現以process_item(self,item,spider)方法
每一個item pipeline組件都須要調用該方法,這個方法必須返回一個具備數據的dict,或者item對象,或者拋出DropItem異常,被丟棄的item將不會被以後的pipeline組件所處理數組
open_spider(self,spider)
表示當spider被開啓的時候調用這個方法scrapy
close_spider(self,spider)
當spider掛去年比時候這個方法被調用ide
from_crawler(cls,crawler)
這個和咱們在前面說spider的時候的用法是同樣的,能夠用於獲取settings配置文件中的信息,須要注意的這個是一個類方法,用法例子以下:code
例子1
這個例子實現的是判斷item中是否包含price以及price_excludes_vat,若是存在則調整了price屬性,都讓item['price'] = item['price'] * self.vat_factor,若是不存在則返回DropItemhtm
from scrapy.exceptions import DropItem class PricePipeline(object): vat_factor = 1.15 def process_item(self, item, spider): if item['price']: if item['price_excludes_vat']: item['price'] = item['price'] * self.vat_factor return item else: raise DropItem("Missing price in %s" % item)
例子2
這個例子是將item寫入到json文件中對象
import json class JsonWriterPipeline(object): def __init__(self): self.file = open('items.jl', 'wb') def process_item(self, item, spider): line = json.dumps(dict(item)) + "\n" self.file.write(line) return item
例子3
將item寫入到MongoDB,同時這裏演示了from_crawler的用法
import pymongo class MongoPipeline(object): collection_name = 'scrapy_items' def __init__(self, mongo_uri, mongo_db): self.mongo_uri = mongo_uri self.mongo_db = mongo_db @classmethod def from_crawler(cls, crawler): return cls( mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'), mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'items') ) def open_spider(self, spider): self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri) self.db = self.client[self.mongo_db] def close_spider(self, spider): self.client.close() def process_item(self, item, spider): self.db[self.collection_name].insert(dict(item)) return item
例子4:去重
一個用於去重的過濾器,丟棄那些已經被處理過的item,假設item有一個惟一的id,可是咱們spider返回的多個item中包含了相同的id,去重方法以下:這裏初始化了一個集合,每次判斷id是否在集合中已經存在,從而作到去重的功能
from scrapy.exceptions import DropItem class DuplicatesPipeline(object): def __init__(self): self.ids_seen = set() def process_item(self, item, spider): if item['id'] in self.ids_seen: raise DropItem("Duplicate item found: %s" % item) else: self.ids_seen.add(item['id']) return item
在settings配置文件中y9ou一個ITEM_PIPELINES的配置參數,例子以下:
ITEM_PIPELINES = { 'myproject.pipelines.PricePipeline': 300, 'myproject.pipelines.JsonWriterPipeline': 800, }
每一個pipeline後面有一個數值,這個數組的範圍是0-1000,這個數值肯定了他們的運行順序,數字越小越優先