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： process_item(item, spider)。

另外还有如下几个比较实用的方法。

• open_spider(spider)。

• close_spider(spider)。

• from_crawler(cls, crawler)。

下面我们详细介绍这几个方法的用法。

1. process_item(item, spider)

process_item()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Item类型的值或者抛出一个DropItem异常。

process_item()方法的参数有如下两个。

• item，是Item对象，即被处理的Item。

• spider，是Spider对象，即生成该Item的Spider。

process_item()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process_item()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)

open_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spider就是被开启的Spider对象。

3. close_spider(spider)

close_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spider就是被关闭的Spider对象。

4. from_crawler(cls, crawler)

from_crawler()方法是一个类方法，用@classmethod标识，是一种依赖注入的方式。它的参数是crawler，通过crawler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cls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list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sn一直在变化，这个参数很明显就是偏移量。当sn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，ch参数是摄影类别，listtype是排序方式，temp参数可以忽略。

所以我们抓取时只需要改变sn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：

scrapy genspider images images.so.com

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MAX_PAGE，添加如下定义：

MAX_PAGE = 50

定义start_requests()方法，用来生成50次请求，如下所示：

def start_requests(self):
    data = {'ch': 'photography', 'listtype': 'new'}
    base_url = 'https://image.so.com/zj?'
    for page in range(1, self.settings.get('MAX_PAGE') + 1):
        data['sn'] = page * 30
        params = urlencode(data)
        url = base_url + params
        yield Request(url, self.parse)

在这里我们首先定义了初始的两个参数，sn参数是遍历循环生成的。然后利用urlencode()方法将字典转化为URL的GET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：

from scrapy import Spider, Request
from urllib.parse import urlencode

再修改settings.py中的ROBOTSTXT_OBEY变量，将其设置为False，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ImageItem，如下所示：

from scrapy import Item, Field
class ImageItem(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collection和table，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parse()方法改写为如下所示：

def parse(self, response):
    result = json.loads(response.text)
    for image in result.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')
        yield item

首先解析JSON，遍历其list字段，取出一个个图片信息，然后再对ImageItem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：

import pymongo

class MongoPipeline(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_DB')
        )

    def open_spider(self, spider):
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
        self.db = self.client[self.mongo_db]

    def process_item(self, item, spider):
        self.db[item.collection].insert(dict(item))
        return item

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

这里需要用到两个变量，MONGO_URI和MONGO_DB，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process_item()方法，直接调用Collection对象的insert()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：

CREATE DATABASE images360 DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci

新建一个数据表，包含id、url、title、thumb四个字段，SQL语句如下所示：

CREATE TABLE images (id VARCHAR(255) NULL PRIMARY KEY, url VARCHAR(255) NULL , title VARCHAR(255) NULL , thumb VARCHAR(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MySQLPipeline，代码如下所示：

import pymysql

class MysqlPipeline():
    def __init__(self, host, database, user, password, port):
        self.host = host
        self.database = database
        self.user = user
        self.password = password
        self.port = port

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            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'),
        )

    def open_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()

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

    def process_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()
        return item

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IMAGES_STORE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ImagesPipeline会默认读取Item的image_urls字段，并认为该字段是一个列表形式，它会遍历Item的image_urls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image_urls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ImagePipeline，继承内置的ImagesPipeline，重写几个方法。

我们定义ImagePipeline，如下所示：

from scrapy import Request
from scrapy.exceptions import DropItem
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline

class ImagePipeline(ImagesPipeline):
    def file_path(self, request, response=None, info=None):
        url = request.url
        file_name = url.split('/')[-1]
        return file_name

    def item_completed(self, results, item, info):
        image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]
        if not image_paths:
            raise DropItem('Image Downloaded Failed')
        return item

    def get_media_requests(self, item, info):
        yield Request(item['url'])

在这里我们实现了ImagePipeline，继承Scrapy内置的ImagesPipeline，重写下面几个方法。

• get_media_requests()。它的第一个参数item是爬取生成的Item对象。我们将它的url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。

• file_path()。它的第一个参数request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split()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。

• item_completed()，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results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ITEM_PIPELINES，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ImagePipeline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。

本资源首发于崔庆才的个人博客静觅： Python3网络爬虫开发实战教程 | 静觅

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