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当Item在Spider中被收集之后，它将会被传递到Item Pipeline

每个Item Pipeline组件接收到Item,定义一些操作行为，比如决定此Item是丢弃而存储。

以下是item pipeline的一些典型应用：

• 验证爬取的数据(检查item包含某些字段，比如说name字段)

• 查重(并丢弃)

• 将爬取结果保存到文件或者数据库中

编写item pipeline

编写item pipeline很简单，item pipiline组件是一个独立的Python类，必须实现process_item方法:

process_item(self, item, spider)

当Item在Spider中被收集之后，都需要调用该方法

参数:

1. item - 爬取的结构化数据

2. spider – 爬取该item的spider

open_spider(self, spider)

当spider被开启时，这个方法被调用。

参数:

close_spider(spider)

当spider被关闭时，这个方法被调用

参数:

spider – 被关闭的spider

将item写入JSON文件

以下pipeline将所有爬取到的item，存储到一个独立地items.json 文件，每行包含一个序列化为'JSON'格式的'item':

import jsonclass JsonWriterPipeline(object):    def __init__(self):        self.file = open('items.json', 'wb')    def process_item(self, item, spider):        line = json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False) + "\n"        self.file.write(line)        return item

启用一个Item Pipeline组件

为了启用Item Pipeline组件，必须将它的类添加到 settings.py文件ITEM_PIPELINES 配置，就像下面这个例子:

ITEM_PIPELINES = {    #'tutorial.pipelines.PricePipeline': 300,    'tutorial.pipelines.JsonWriterPipeline': 800,}

分配给每个类的整型值，确定了他们运行的顺序，item按数字从低到高的顺序，通过pipeline，通常将这些数字定义在0-1000范围内。

在这里优化：

以下pipeline将所有爬取到的item，存储到一个独立地items.json 文件，每行包含一个序列化为'JSON'格式的'item':

import jsonimport codecsclass JsonWriterPipeline(object):    def __init__(self):        self.file = codecs.open('items.json', 'w', encoding='utf-8')    def process_item(self, item, spider):        line = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"        self.file.write(line)        return item    def spider_closed(self, spider):        self.file.close()

针对spider里面的utf-8编码格式去掉.encode('utf-8')

item = RecruitItem()item['name']=name.encode('utf-8')item['detailLink']=detailLink.encode('utf-8')item['catalog']=catalog.encode('utf-8')item['recruitNumber']=recruitNumber.encode('utf-8')item['workLocation']=workLocation.encode('utf-8')item['publishTime']=publishTime.encode('utf-8')

将item写入MongoDB

from_crawler(cls, crawler)

如果使用，这类方法被调用创建爬虫管道实例。必须返回管道的一个新实例。crawler提供存取所有Scrapy核心组件配置和信号管理器；对于pipelines这是一种访问配置和信号管理器 的方式。

在这个例子中，我们将使用pymongo将Item写到MongoDB。MongoDB的地址和数据库名称在Scrapy setttings.py配置文件中；

这个例子主要是说明如何使用from_crawler()方法

import pymongoclass MongoPipeline(object):    collection_name = 'scrapy_items'    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_DATABASE', 'items')        )    def open_spider(self, spider):        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)        self.db = self.client[self.mongo_db]    def close_spider(self, spider):        self.client.close()    def process_item(self, item, spider):        self.db[self.collection_name].insert(dict(item))        return item

piaosanlang https://piaosanlang.gitbooks.io/spiders/content/

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