scrapy的Pipeline名称如何修改

Scrapy中的Pipeline名称可以在项目的settings.py文件中的ITEM_PIPELINES设置中修改。该设置是一个字典，键是Pipeline类的名称，值是该类在项目中的次序。例如，可以将一个Pipeline类的名称从'old_name'修改为'new_name'：

ITEM_PIPELINES = {
'new_name': 300,
# ...
}

当然你需要确保对应文件对应类名已经修改好了

请注意，这个设置需要在 scrapy 实例化之前被定义。

相关问题

scrapy框架入门

Scrapy是一个基于Python的开源网络爬虫框架，它可以快速高效地从网站上提取结构化数据。Scrapy框架拥有强大的数据提取、数据处理和数据存储功能，支持异步网络请求和分布式爬取。如果你想了解如何使用Scrapy框架进行网络爬取，可以按照以下步骤进行。

1. 安装Scrapy

使用pip命令安装Scrapy：

pip install scrapy

2. 创建一个Scrapy项目

在命令行中使用以下命令创建一个新的Scrapy项目：

scrapy startproject projectname

其中projectname是你的项目名称。

3. 定义爬虫

在Scrapy项目中，你需要定义一个或多个爬虫来指定你要爬取的网站、如何进行爬取以及如何处理爬取到的数据。在Scrapy中，爬虫是一个Python类，需要继承自Scrapy中的Spider类，并重写一些方法来实现爬虫的逻辑。

以下是一个简单的爬取百度首页的爬虫代码：

import scrapy

class BaiduSpider(scrapy.Spider):
    name = 'baidu'
    start_urls = ['https://www.baidu.com']

    def parse(self, response):
        title = response.xpath('//title/text()').extract_first()
        print(title)

在上面的代码中，BaiduSpider类继承自Spider类，定义了爬虫的名称为baidu，开始爬取的URL为https://www.baidu.com。在parse方法中，使用XPath表达式提取了百度首页的title标签内容，并打印输出。

4. 运行爬虫

在命令行中使用以下命令运行爬虫：

scrapy crawl baidu

其中baidu是爬虫的名称。

5. 数据处理和存储

在爬虫中，你可以使用Scrapy提供的Item类来定义你要爬取的数据结构，并使用Pipeline类来对爬取到的数据进行处理和存储。以下是一个简单的Pipeline类的代码：

class BaiduPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        title = item['title']
        with open('baidu.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
            f.write(title + '\n')
        return item

在上面的代码中，BaiduPipeline类实现了process_item方法，该方法用于处理爬取到的数据。在这个例子中，我们将爬取到的title内容写入到一个文本文件中。

6. 配置文件

在Scrapy项目中，你可以通过修改settings.py文件中的配置来控制爬虫的行为。例如，可以设置爬虫的下载延迟、请求头、是否遵守Robots协议等。

以上就是Scrapy框架入门的基本步骤。如果你想深入了解Scrapy框架的更多功能和用法，可以参考Scrapy官方文档。

使用scrapy框架，已经有一个将Item的子类导出为excel的pipeline，如何在Item的子类中自定义导出哪些字段

如果想要自定义导出哪些字段，可以在Item的子类中添加一个`export_fields`属性。这个属性是一个包含要导出的字段名称的列表。在pipeline中，可以使用这个属性来导出指定的字段。以下是一个简单的示例：

class MyItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    age = scrapy.Field()
    gender = scrapy.Field()

    export_fields = ['name', 'age']

在这个示例中，`export_fields`属性包含了要导出的字段名称。如果想要在pipeline中使用这个属性，可以像这样：

class ExcelPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.export_fields = None

    def open_spider(self, spider):
        item_class = spider.settings.get('ITEM_CLASS')
        if hasattr(item_class, 'export_fields'):
            self.export_fields = item_class.export_fields

    def process_item(self, item, spider):
        if self.export_fields:
            # 只导出指定的字段
            data = {k: item[k] for k in self.export_fields}
        else:
            # 导出所有字段
            data = dict(item)

        # 导出数据到excel
        # ...

        return item

在这个示例中，`ExcelPipeline`的`open_spider`方法会检查`ITEM_CLASS`设置中指定的Item类是否包含`export_fields`属性。如果存在，就将这个属性赋值给`self.export_fields`。在`process_item`方法中，如果`self.export_fields`不为`None`，就只导出指定的字段。否则，就导出所有字段。