scrapy yield pipeline
时间: 2023-08-14 19:12:59 浏览: 48
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]
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相关问题
scrapy pipeline用法
Scrapy Pipeline是Scrapy框架中的一个组件,它用于在爬虫数据爬取完毕后对数据进行处理,例如数据清洗、去重、存储等操作。Pipeline是Scrapy的一个重要部分,它可以帮助我们对爬虫获取的数据进行预处理,从而提高数据质量和数据处理效率。
下面是Scrapy Pipeline的使用步骤:
1. 创建一个Pipeline类,继承自scrapy的Pipeline类。该类负责对爬虫获取到的数据进行处理。
```python
import scrapy
from scrapy.exceptions import DropItem
class MyPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
# 数据处理代码
return item
```
2. 在settings.py文件中设置Pipeline。可以设置多个Pipeline,它们会按照顺序依次处理数据。在这里,我们只设置一个Pipeline:
```python
ITEM_PIPELINES = {
'myproject.pipelines.MyPipeline': 300,
}
```
这里的`300`是Pipeline的优先级,数字越小,优先级越高。
3. 在Pipeline中实现数据处理逻辑。在上面的示例代码中,我们实现了一个简单的数据清洗逻辑。
4. 在Spider中生成Item并交给Pipeline处理。在Spider中,我们可以通过`yield`关键字将获取到的数据生成`Item`对象,并交给Pipeline处理:
```python
import scrapy
class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'example.com'
allowed_domains = ['example.com']
start_urls = ['http://www.example.com']
def parse(self, response):
for sel in response.xpath('//ul/li'):
item = MyItem()
item['title'] = sel.xpath('a/text()').extract_first()
item['link'] = sel.xpath('a/@href').extract_first()
item['desc'] = sel.xpath('text()').extract_first()
yield item
```
这里的`MyItem`是我们在Spider中定义的数据结构,它包含了我们需要获取的数据。
5. Pipeline处理完成后的数据存储。在Pipeline中,我们可以将处理完成的数据存储到数据库、文件或者其他存储介质中。下面是一个将数据存储到MongoDB数据库中的示例:
```python
import pymongo
class MyPipeline(object):
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):
collection = self.db[spider.name]
collection.insert_one(dict(item))
return item
```
在上面的代码中,我们使用了MongoDB来存储处理完成后的数据。需要注意的是,在Pipeline中,我们需要定义`open_spider`和`close_spider`方法,在Spider开始和结束时分别调用它们,从而保证数据处理的完整性。
以上就是Scrapy Pipeline的基本用法,它可以帮助我们对爬虫获取到的数据进行预处理,从而提高数据处理效率。
scrapy使用selenium后调取pipeline
使用Scrapy和Selenium相结合可以实现浏览器模拟操作,实现一些对JavaScript渲染页面的爬取。一旦页面成功加载后,可以将数据传递给Scrapy的Pipeline进一步处理。
要在Scrapy中使用Selenium,首先需要在Scrapy的Spider中启用Selenium。可以使用get方法实例化一个Selenium的浏览器对象,并在spider中实现handle_httpresponse方法,在该方法中调用Selenium进行页面渲染,等待JavaScript执行完成后,将渲染后的页面HTML代码返回。
在Spider中进行页面处理后,可以通过yield将数据传递给Scrapy的Pipeline进行进一步处理和存储。Pipeline是Scrapy中的一个处理组件,用于将爬取到的数据进行存储、清洗、筛选或其他处理操作。
要在Pipeline中处理数据,首先需要在settings.py文件中启用Pipeline并设置优先级。然后,在Pipeline文件中实现相应的处理逻辑,例如存储至数据库、保存至本地文件等。
对于使用Selenium渲染的页面数据,可以在Pipeline中进一步处理,例如解析HTML代码、提取指定元素等。可以使用lxml等库对页面进行解析,得到所需的数据。处理完成后,可以进行存储或其他后续操作。
总结来说,使用Scrapy和Selenium结合使用时,可以在Spider中调用Selenium进行页面渲染,等待JavaScript执行完毕后返回渲染后的页面。然后将处理后的数据通过yield传递给Scrapy的Pipeline进行进一步处理和存储。在Pipeline中可以加入特定的处理逻辑,对数据进行解析、存储等操作。这样就实现了Scrapy使用Selenium后调用Pipeline的过程。