如何在 Scrapy 中使用自定义的 Item Pipeline 进行数据处理和存储？

2023-04-17 00:00:00 自定义数据处理如何在

在 Scrapy 中，可以通过自定义 Item Pipeline 来处理从爬虫中收集到的数据，并将其存储到所需的位置。下面是一个简单的示例，演示如何使用自定义 Item Pipeline 来将收集到的数据存储到 MongoDB 数据库中。

首先，在 Scrapy 项目的 settings.py 文件中，需要添加如下的配置：

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

MONGODB_SERVER = 'localhost'
MONGODB_PORT = 27017
MONGODB_DB = 'mydatabase'
MONGODB_COLLECTION = 'mycollection'

这里定义了一个名为 MongoDBPipeline 的 Item Pipeline，并设置其执行顺序为 300。同时，还定义了连接 MongoDB 数据库所需的信息。

接下来，需要创建一个名为 MongoDBPipeline 的 Python 类，作为 Item Pipeline 的实现。具体代码如下：

from pymongo import MongoClient
from scrapy.exceptions import DropItem

class MongoDBPipeline(object):

    def __init__(self, server, port, db, collection):
        self.server = server
        self.port = port
        self.db = db
        self.collection = collection

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            server=crawler.settings.get('MONGODB_SERVER'),
            port=crawler.settings.get('MONGODB_PORT'),
            db=crawler.settings.get('MONGODB_DB'),
            collection=crawler.settings.get('MONGODB_COLLECTION')
        )

    def open_spider(self, spider):
        self.client = MongoClient(self.server, self.port)
        self.db = self.client[self.db]

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

    def process_item(self, item, spider):
        if 'name' in item:
            self.db[self.collection].insert_one(dict(item))
            return item
        else:
            raise DropItem('Missing name in %s' % item)

该类实现了 MongoDB 数据库的连接和数据插入，同时还包括处理异常数据的逻辑。

在 Item Pipeline 的实现中，主要有三个方法需要实现：

__init__ 方法：用于初始化实例变量。
from_crawler 类方法：用于从 Scrapy 爬虫中获取 settings.py 中定义的配置并创建实例。
process_item 方法：用于实现数据处理和存储逻辑的核心方法。

在上述示例中，process_item 方法会判断 item 中是否有名为 name 的字段，若有则将其转换成字典格式并存储到 MongoDB 数据库中，否则丢弃该条数据。

最后，需要将定义好的 MongoDBPipeline 类加入 Scrapy 项目的 pipelines.py 文件中，如下所示：

class MongoDBPipeline(object):

    # ...

    def process_item(self, item, spider):
        # ...

在执行 scrapy crawl 命令启动爬虫时，Scrapy 将会按照定义的顺序调用 Item Pipeline 中的各个方法，实现数据处理、清洗、存储等操作。

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