为什么我的scrapy爬虫得到的csv文件里的内容是列表形式而不是字典形式

Scrapy爬虫默认将数据存储为Item对象，然后通过中间件如CsvWriterMiddleware将其转换成CSV格式。如果CSV文件中的内容显示为列表而非字典，那可能是以下几个原因：

1. **序列化设置**：检查Scrapy项目的settings.py文件中，`FEED_FORMAT`是否设为了`"list"`，这会导致结果直接作为列表写入，而不是字典。默认情况应该是`"csv"`，如果是`"list"`则需要修改。

FEED_FORMAT = 'list'

2. **中间件处理**：确认CsvWriterMiddleware是如何配置的，它可能会将Item对象转换成列表格式。如果没有特殊自定义，它应该会自动处理。

3. **Item定义**：查看使用的Item类定义，如果其中的数据结构本身就不是键值对的形式，比如是一个包含多个字段的元组，那么导出的结果就是列表。

4. **解析规则**：检查Spider的解析逻辑，看是否直接保存了Item的某个字段作为整体，而不是把其转化为字典再写入。

要改变这种情况，你可以调整中间件的处理，手动将Item对象转换成字典后再写入，或者更改Item的设计使其更像字典。如果你需要每个条目都是字典形式，可以这样做：

def parse_item(self, response):
    item_data = {...}  # 生成一个字典而不是列表
    yield {'data': item_data}

相关问题

scrapy爬取数据保存csv

Scrapy可以方便地将数据保存到CSV文件中。在Scrapy项目的pipelines.py文件中，可以添加一个CSVExportPipeline类来实现将数据保存到CSV文件中的功能。以下是一个示例：

import csv

class CSVExportPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.file = open("data.csv", "w")
        self.writer = csv.writer(self.file)

    def process_item(self, item, spider):
        row = []
        for key in item.keys():
            row.append(item[key])
        self.writer.writerow(row)
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()

在这个例子中，我们创建了一个CSVExportPipeline类，该类在初始化时打开一个名为“data.csv”的文件，然后在process_item方法中将每个item的值写入到该文件中。最后，在关闭spider时，我们关闭文件。请注意，这里的数据写入是按照字典键的顺序进行的，因此如果您希望按照不同的顺序写入数据，可以进行相应的修改。

要使用这个pipeline，您需要在settings.py文件中将其添加到PIPELINES列表中：

ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.CSVExportPipeline': 300,
}

在这个例子中，我们将CSVExportPipeline添加到了PIPELINES列表中，并给它指定了一个优先级（300）。这个优先级是可选的，但是如果您有多个pipeline，它可以帮助您确保它们按照正确的顺序运行。

现在，当您运行Scrapy爬虫时，它将自动将数据保存到名为“data.csv”的文件中。如果您需要将数据保存到不同的文件中，可以在CSVExportPipeline类中进行相应的修改。

用scrapy框架爬虫招聘网站

好的，以下是用Scrapy框架爬取招聘网站的大致步骤：

1. 创建Scrapy项目

在命令行中输入以下命令，创建一个名为job_spider的Scrapy项目：

scrapy startproject job_spider

2. 创建爬虫

在job_spider目录下，输入以下命令，创建一个名为job_spider的爬虫：

scrapy genspider job_spider example.com

其中，example.com是要爬取的网站域名，这里只是示例，实际爬虫中需要替换成目标网站的域名。

3. 编写爬虫代码

打开job_spider/spiders/job_spider.py文件，编辑爬虫代码。以下是一个简单的爬虫示例：

import scrapy

class JobSpider(scrapy.Spider):
    name = 'job_spider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/jobs']

    def parse(self, response):
        for job in response.xpath('//div[@class="job"]'):
            yield {
                'title': job.xpath('h2/a/text()').get(),
                'company': job.xpath('h3/a/text()').get(),
                'location': job.xpath('p/span[@class="location"]/text()').get(),
                'salary': job.xpath('p/span[@class="salary"]/text()').get(),
            }

        next_page = response.xpath('//a[@class="next"]/@href')
        if next_page:
            yield response.follow(next_page[0], self.parse)

在这个爬虫中，我们首先定义了名为JobSpider的爬虫类，设置了要爬取的域名和起始URL。在parse方法中，我们使用XPath表达式提取了每个职位的标题、公司、地点和薪资，并将其封装成字典格式的数据，使用yield关键字输出。同时，我们还检查了是否有下一页，如果有，使用response.follow方法跟踪链接并继续执行parse方法。

4. 运行爬虫

在命令行中进入job_spider目录，输入以下命令运行爬虫：

scrapy crawl job_spider -o jobs.csv

其中，jobs.csv是输出数据的文件名，可以根据需要更改。运行完成后，爬虫会输出抓取到的数据，并将其保存到指定的CSV文件中。

以上就是用Scrapy框架爬取招聘网站的基本步骤，具体细节还需要根据实际情况进行调整。