Scrapy框架的使用之Item Pipeline的用法

Item Pipeline是项目管道，本节我们详细了解它的用法。

首先我们看看Item Pipeline在Scrapy中的架构，如下图所示。

图中的最左侧即为Item Pipeline，它的调用发生在Spider产生Item之后。当Spider解析完Response之后，Item就会传递到Item Pipeline，被定义的Item Pipeline组件会顺次调用，完成一连串的处理过程，比如数据清洗、存储等。

Item Pipeline的主要功能有如下4点。

清理HTML数据。

验证爬取数据，检查爬取字段。

查重并丢弃重复内容。

将爬取结果保存到数据库。

一、核心方法

我们可以自定义Item Pipeline，只需要实现指定的方法，其中必须要实现的一个方法是： 。

另外还有如下几个比较实用的方法。

。

。

。

下面我们详细介绍这几个方法的用法。

1.process_item(item, spider)

是必须要实现的方法，被定义的Item Pipeline会默认调用这个方法对Item进行处理。比如，我们可以进行数据处理或者将数据写入到数据库等操作。它必须返回类型的值或者抛出一个异常。

方法的参数有如下两个。

，是Item对象，即被处理的Item。

，是Spider对象，即生成该Item的Spider。

方法的返回类型归纳如下。

如果它返回的是Item对象，那么此Item会被低优先级的Item Pipeline的方法处理，直到所有的方法被调用完毕。

如果它抛出的是DropItem异常，那么此Item会被丢弃，不再进行处理。

2.open_spider(self, spider)

方法是在Spider开启的时候被自动调用的。在这里我们可以做一些初始化操作，如开启数据库连接等。其中，参数就是被开启的Spider对象。

3.close_spider(spider)

方法是在Spider关闭的时候自动调用的。在这里我们可以做一些收尾工作，如关闭数据库连接等。其中，参数就是被关闭的Spider对象。

4. from_crawler(cls, crawler)

方法是一个类方法，用标识，是一种依赖注入的方式。它的参数是，通过对象，我们可以拿到Scrapy的所有核心组件，如全局配置的每个信息，然后创建一个Pipeline实例。参数就是Class，最后返回一个Class实例。

下面我们用一个实例来加深对Item Pipeline用法的理解。

二、本节目标

我们以爬取360摄影美图为例，来分别实现MongoDB存储、MySQL存储、Image图片存储的三个Pipeline。

三、准备工作

请确保已经安装好MongoDB和MySQL数据库，安装好Python的PyMongo、PyMySQL、Scrapy框架。

四、抓取分析

我们这次爬取的目标网站为：https://image.so.com。打开此页面，切换到摄影页面，网页中呈现了许许多多的摄影美图。我们打开浏览器开发者工具，过滤器切换到XHR选项，然后下拉页面，可以看到下面就会呈现许多Ajax请求，如下图所示。

我们查看一个请求的详情，观察返回的数据结构，如下图所示。

返回格式是JSON。其中字段就是一张张图片的详情信息，包含了30张图片的ID、名称、链接、缩略图等信息。另外观察Ajax请求的参数信息，有一个参数一直在变化，这个参数很明显就是偏移量。当为30时，返回的是前30张图片，sn为60时，返回的就是第31~60张图片。另外，参数是摄影类别，是排序方式，参数可以忽略。

所以我们抓取时只需要改变的数值就好了。

下面我们用Scrapy来实现图片的抓取，将图片的信息保存到MongoDB、MySQL，同时将图片存储到本地。

五、新建项目

首先新建一个项目，命令如下所示：

scrapy startproject images360

接下来新建一个Spider，命令如下所示：

这样我们就成功创建了一个Spider。

六、构造请求

接下来定义爬取的页数。比如爬取50页、每页30张，也就是1500张图片，我们可以先在settings.py里面定义一个变量，添加如下定义：

MAX_PAGE = 50

定义方法，用来生成50次请求，如下所示：

defstart_requests(self):

data = {'ch':'photography','listtype':'new'}

base_url ='https://image.so.com/zj?'

forpageinrange(1, self.settings.get('MAX_PAGE') +1):

data['sn'] = page *30

params = urlencode(data)

url = base_url + params

yieldRequest(url, self.parse)

在这里我们首先定义了初始的两个参数，参数是遍历循环生成的。然后利用方法将字典转化为URL的参数，构造出完整的URL，构造并生成Request。

还需要引入scrapy.Request和urllib.parse模块，如下所示：

fromscrapyimportSpider, Request

fromurllib.parseimporturlencode

再修改settings.py中的变量，将其设置为，否则无法抓取，如下所示：

ROBOTSTXT_OBEY =False

运行爬虫，即可以看到链接都请求成功，执行命令如下所示：

scrapy crawl images

运行示例结果如下图所示。

所有请求的状态码都是200，这就证明图片信息爬取成功了。

七、提取信息

首先定义一个Item，叫作，如下所示：

fromscrapyimportItem, Field

classImageItem(Item):

collection = table ='images'

id = Field()

url = Field()

title = Field()

thumb = Field()

在这里我们定义了4个字段，包括图片的ID、链接、标题、缩略图。另外还有两个属性和，都定义为images字符串，分别代表MongoDB存储的Collection名称和MySQL存储的表名称。

接下来我们提取Spider里有关信息，将方法改写为如下所示：

defparse(self, response):

result = json.loads(response.text)

forimageinresult.get('list'):

item = ImageItem()

item['id'] = image.get('imageid')

item['url'] = image.get('qhimg_url')

item['title'] = image.get('group_title')

item['thumb'] = image.get('qhimg_thumb_url')

yielditem

首先解析JSON，遍历其list字段，取出一个个图片信息，然后再对赋值，生成Item对象。

这样我们就完成了信息的提取。

八、存储信息

接下来我们需要将图片的信息保存到MongoDB、MySQL，同时将图片保存到本地。

MongoDB

首先确保MongoDB已经正常安装并且正常运行。

我们用一个MongoPipeline将信息保存到MongoDB，在pipelines.py里添加如下类的实现：

importpymongo

classMongoPipeline(object):

def__init__(self, mongo_uri, mongo_db):

self.mongo_uri = mongo_uri

self.mongo_db = mongo_db

@classmethod

deffrom_crawler(cls, crawler):

returncls(

mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),

mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')

)

defopen_spider(self, spider):

self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)

self.db = self.client[self.mongo_db]

defprocess_item(self, item, spider):

self.db[item.collection].insert(dict(item))

returnitem

defclose_spider(self, spider):

self.client.close()

这里需要用到两个变量，和，即存储到MongoDB的链接地址和数据库名称。我们在settings.py里添加这两个变量，如下所示：

MONGO_URI ='localhost'

MONGO_DB ='images360'

这样一个保存到MongoDB的Pipeline的就创建好了。这里最主要的方法是方法，直接调用Collection对象的方法即可完成数据的插入，最后返回Item对象。

MySQL

首先确保MySQL已经正确安装并且正常运行。

新建一个数据库，名字还是images360，SQL语句如下所示：

CREATEDATABASEimages360DEFAULTCHARACTERSETutf8COLLATEutf8_general_ci

CREATETABLEimages (idVARCHAR(255)NULLPRIMARYKEY, urlVARCHAR(255)NULL, titleVARCHAR(255)NULL, thumbVARCHAR(255)NULL)

执行完SQL语句之后，我们就成功创建好了数据表。接下来就可以往表里存储数据了。

接下来我们实现一个，代码如下所示：

importpymysql

classMysqlPipeline():

def__init__(self, host, database, user, password, port):

self.host = host

self.database = database

self.user = user

self.password = password

self.port = port

@classmethod

deffrom_crawler(cls, crawler):

returncls(

host=crawler.settings.get('MYSQL_HOST'),

database=crawler.settings.get('MYSQL_DATABASE'),

user=crawler.settings.get('MYSQL_USER'),

password=crawler.settings.get('MYSQL_PASSWORD'),

port=crawler.settings.get('MYSQL_PORT'),

)

defopen_spider(self, spider):

self.db = pymysql.connect(self.host, self.user, self.password, self.database, charset='utf8', port=self.port)

self.cursor = self.db.cursor()

defclose_spider(self, spider):

self.db.close()

defprocess_item(self, item, spider):

data = dict(item)

keys =', '.join(data.keys())

values =', '.join(['%s'] * len(data))

sql ='insert into %s (%s) values (%s)'% (item.table, keys, values)

self.cursor.execute(sql, tuple(data.values()))

self.db.commit()

returnitem

如前所述，这里用到的数据插入方法是一个动态构造SQL语句的方法。

这里又需要几个MySQL的配置，我们在settings.py里添加几个变量，如下所示：

MYSQL_HOST ='localhost'

MYSQL_DATABASE ='images360'

MYSQL_PORT =3306

MYSQL_USER ='root'

MYSQL_PASSWORD ='123456'

这里分别定义了MySQL的地址、数据库名称、端口、用户名、密码。

这样，MySQL Pipeline就完成了。

Image Pipeline

Scrapy提供了专门处理下载的Pipeline，包括文件下载和图片下载。下载文件和图片的原理与抓取页面的原理一样，因此下载过程支持异步和多线程，下载十分高效。下面我们来看看具体的实现过程。

官方文档地址为：https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/media-pipeline.html。

首先定义存储文件的路径，需要定义一个变量，在settings.py中添加如下代码：

IMAGES_STORE ='./images'

在这里我们将路径定义为当前路径下的images子文件夹，即下载的图片都会保存到本项目的images文件夹中。

内置的会默认读取Item的字段，并认为该字段是一个列表形式，它会遍历Item的字段，然后取出每个URL进行图片下载。

但是现在生成的Item的图片链接字段并不是字段表示的，也不是列表形式，而是单个的URL。所以为了实现下载，我们需要重新定义下载的部分逻辑，即要自定义，继承内置的，重写几个方法。

我们定义，如下所示：

fromscrapyimportRequest

fromscrapy.exceptionsimportDropItem

fromscrapy.pipelines.imagesimportImagesPipeline

classImagePipeline(ImagesPipeline):

deffile_path(self, request, response=None, info=None):

url = request.url

file_name = url.split('/')[-1]

returnfile_name

defitem_completed(self, results, item, info):

image_paths = [x['path']forok, xinresultsifok]

ifnotimage_paths:

raiseDropItem('Image Downloaded Failed')

returnitem

defget_media_requests(self, item, info):

yieldRequest(item['url'])

在这里我们实现了，继承Scrapy内置的，重写下面几个方法。

。它的第一个参数是爬取生成的Item对象。我们将它的字段取出来，然后直接生成Request对象。此Request加入到调度队列，等待被调度，执行下载。

。它的第一个参数就是当前下载对应的Request对象。这个方法用来返回保存的文件名，直接将图片链接的最后一部分当作文件名即可。它利用函数分割链接并提取最后一部分，返回结果。这样此图片下载之后保存的名称就是该函数返回的文件名。

，它是当单个Item完成下载时的处理方法。因为并不是每张图片都会下载成功，所以我们需要分析下载结果并剔除下载失败的图片。如果某张图片下载失败，那么我们就不需保存此Item到数据库。该方法的第一个参数就是该Item对应的下载结果，它是一个列表形式，列表每一个元素是一个元组，其中包含了下载成功或失败的信息。这里我们遍历下载结果找出所有成功的下载列表。如果列表为空，那么该Item对应的图片下载失败，随即抛出异常DropItem，该Item忽略。否则返回该Item，说明此Item有效。

现在为止，三个Item Pipeline的定义就完成了。最后只需要启用就可以了，修改settings.py，设置，如下所示：

ITEM_PIPELINES = {

'images360.pipelines.ImagePipeline':300,

'images360.pipelines.MongoPipeline':301,

'images360.pipelines.MysqlPipeline':302,

}

这里注意调用的顺序。我们需要优先调用对Item做下载后的筛选，下载失败的Item就直接忽略，它们就不会保存到MongoDB和MySQL里。随后再调用其他两个存储的Pipeline，这样就能确保存入数据库的图片都是下载成功的。

接下来运行程序，执行爬取，如下所示：

scrapy crawl images

爬虫一边爬取一边下载，下载速度非常快，对应的输出日志如下图所示。

查看本地images文件夹，发现图片都已经成功下载，如下图所示。

查看MySQL，下载成功的图片信息也已成功保存，如下图所示。

查看MongoDB，下载成功的图片信息同样已成功保存，如下图所示。

这样我们就可以成功实现图片的下载并把图片的信息存入数据库。

九、本节代码

本节代码地址为：https://github.com/Python3WebSpider/Images360。

十、结语

Item Pipeline是Scrapy非常重要的组件，数据存储几乎都是通过此组件实现的。请读者认真掌握此内容。