python使用Scrapy库进行数据提取和处理的方法详解
作者：小小张说故事
一、数据提取：Selectors和Item
在Scrapy中，提取数据主要通过Selectors来完成。Selectors基于XPath或CSS表达式的查询语言来选取HTML文档中的元素。你可以在你的爬虫中使用response对象的xpath或css方法来创建一个Selector对象。
例如，我们可以修改我们的QuotesSpider爬虫，使用Selectors来提取每个引用的文本和作者：
import scrapy
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "quotes"
start_urls = [
'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
]
def parse(self, response):
for quote in response.css('div.quote'):
text = quote.css('span.text::text').get()
author = quote.css('span small::text').get()
print(f'Text: {text}, Author: {author}')此外，Scrapy还提供了Item类，可以定义你想要收集的数据结构。Item类非常适合收集结构化数据，如我们从quotes.toscrape.com中获取的引用：
import scrapy
class QuoteItem(scrapy.Item):
text = scrapy.Field()
author = scrapy.Field()然后我们可以修改QuotesSpider爬虫，使其生成和收集QuoteItem对象：
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = "quotes"
start_urls = [
'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
]
def parse(self, response):
for quote in response.css('div.quote'):
item = QuoteItem()
item['text'] = quote.css('span.text::text').get()
item['author'] = quote.css('span small::text').get()
yield item二、数据处理：Pipelines
Scrapy使用数据管道（pipelines）来处理爬虫从网页中抓取的Item。当爬虫生成一个Item，它将被发送到Item Pipeline进行处理。
Item Pipeline是一些按照执行顺序排列的类，每个类都是一个数据处理单元。每个Item Pipeline组件都是一个Python类，必须实现一个process_item方法。这个方法必须返回一个Item对象，或者抛出DropItem异常，被丢弃的item将不会被之后的pipeline组件所处理。
例如，我们可以添加一个Pipeline，将收集的引用保存到JSON文件中：
import json
class JsonWriterPipeline(object):
def open_spider(self, spider):
self.file = open('quotes.jl', 'w')
def close_spider(self, spider):
self.file.close()
def process_item(self, item, spider):
line = json.dumps(dict(item)) + "\n"
self.file.write(line)
return item然后你需要在项目的设置文件（settings.py）中启用你的Pipeline：
ITEM_PIPELINES = {
'tutorial.pipelines.JsonWriterPipeline': 1,
}在这篇文章中，我们更深入地探讨了Scrapy的功能，包括如何使用Selectors和Item提取数据，如何使用Pipelines处理数据。在下一篇文章中，我们将学习如何使用Scrapy处理更复杂的情况，如登录、cookies、以及如何避免爬虫被网站识别和封锁等问题。
到此这篇关于python使用Scrapy库进行数据提取和处理的方法详解的文章就介绍到这了,更多相关python Scrapy数据提取和处理内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！