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。

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：

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：

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：

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。