scrapy yield pipeline

时间: 2023-08-14 14:12:59 浏览: 103

Python爬虫Scrapy框架使用

文档原理：http://www.runoob.com/w3cnote/scrapy-detail.html 细节：http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/0.24/intro/overview.html xpath：http://www.w3school.com.cn/xpath/index.asp 制作爬虫安装scrapy环境： pip install Scrapy 新建项目（命令行：scrapy startproject xxx）：新建一个爬虫项目明确目标（编写items.py）：明确你想要抓取的目标制作爬虫（spiders/xxspider.py）：制作爬虫开始爬取网页存储内容（pipelines.py）：设计管道存储爬取内容新建项目 scrapy startproject mySpider ... Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，它为网络爬虫的开发提供了许多便利的功能，包括高效的数据提取、中间件处理、请求调度以及数据存储等。在使用Scrapy时，我们需要遵循以下步骤来创建和运行一个爬虫项目。确保你的环境中已经安装了Scrapy。在命令行中输入`pip install Scrapy`来安装。安装完成后，可以通过`scrapy startproject project_name`创建一个新的Scrapy项目，例如`scrapy startproject mySpider`。这将在当前目录下生成一个名为`mySpider`的项目结构，包含以下核心文件和目录： 1. `scrapy.cfg`：项目的配置文件，用于设置Scrapy的一些全局配置。 2. `mySpider`：项目的Python模块，包含了项目的代码。 - `__init__.py`：初始化文件，标识`mySpider`为一个Python包。 - `items.py`：定义项目需要爬取的数据结构，如模型类。 - `pipelines.py`：处理爬取到的数据，例如清洗、存储等，通过定义Pipeline类实现。 - `settings.py`：项目设置文件，可以配置爬虫的行为，如下载延迟、中间件等。 - `spiders`：存放爬虫代码的目录，每个爬虫是一个单独的Python类。接下来，我们需要在`items.py`中定义我们想要抓取的数据结构。例如，如果我们要抓取网站上的文章标题和内容，我们可以创建一个`Article`类，包含`title`和`content`字段。然后，在`spiders`目录下创建一个新的Python文件，例如`my_spider.py`，并定义一个继承自`scrapy.Spider`的类，重写`start_urls`（起始抓取的URL）和`parse`方法（解析响应并生成新的请求）。`parse`方法通常会使用XPath或CSS选择器来提取页面中的信息。 XPath是一种在XML或HTML文档中选取节点的语言，你可以通过`response.selector.xpath(expression)`来使用。例如，`response.selector.xpath('//ul/li').extract()`将选取所有`<li>`元素，并返回一个选择器列表。一旦我们开始爬取网页，可能会需要存储数据。Scrapy的Pipeline系统允许我们在数据被处理和存储之前进行自定义操作。在`pipelines.py`中定义一个或多个类，覆盖`process_item`方法，就可以对每个爬取的item进行处理。例如，可以将数据保存到JSON文件，通过`scrapy crawl spider_name -o output.json`命令实现。此外，Scrapy支持动态请求，当需要跟踪链接进入详情页时，可以使用`scrapy.Request`在`parse`方法中创建新的请求。例如，假设我们从一个列表页获取了详情页的URL，可以使用类似以下的代码来跟进： ```python def parse(self, response): for url in response.css('a::attr(href)').getall(): yield Request(url, callback=self.parse_detail) def parse_detail(self, response): item = ScrapyXywyItem() item['title'] = response.css('h1::text').get() item['content'] = response.css('div.content::text').get() yield item ``` 以上就是Scrapy基本的使用流程。通过这些步骤，我们可以高效地构建和管理网络爬虫，进行大规模的数据抓取。记得遵守网站的robots.txt规则和道德规范，合理合法地使用爬虫技术。

在Scrapy中，yield语句用于将爬取到的数据传递给Item Pipeline进行处理。当爬虫yield一个item时，Scrapy会将该item传递给已配置的Item Pipeline组件进行处理。Item Pipeline组件可以对数据进行清理、验证、去重、保存到数据库等操作。通过yield语句，爬虫可以将item传递给多个Item Pipeline组件，每个组件都会按照配置的顺序对item进行处理。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Python-玩转数据-scrapy之pipeline](https://blog.csdn.net/s_unbo/article/details/122888669)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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