小白学 Python 爬虫（34）：爬虫框架 Scrapy 入门基础（二）
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前文传送门：
小白学 Python 爬虫（1）：开篇
小白学 Python 爬虫（2）：前置准备（一）基本类库的安装
小白学 Python 爬虫（3）：前置准备（二）Linux基础入门
小白学 Python 爬虫（4）：前置准备（三）Docker基础入门
小白学 Python 爬虫（5）：前置准备（四）数据库基础
小白学 Python 爬虫（6）：前置准备（五）爬虫框架的安装
小白学 Python 爬虫（7）：HTTP 基础
小白学 Python 爬虫（8）：网页基础
小白学 Python 爬虫（9）：爬虫基础
小白学 Python 爬虫（10）：Session 和 Cookies
小白学 Python 爬虫（11）：urllib 基础使用（一）
小白学 Python 爬虫（12）：urllib 基础使用（二）
小白学 Python 爬虫（13）：urllib 基础使用（三）
小白学 Python 爬虫（14）：urllib 基础使用（四）
小白学 Python 爬虫（15）：urllib 基础使用（五）
小白学 Python 爬虫（16）：urllib 实战之爬取妹子图
小白学 Python 爬虫（17）：Requests 基础使用
小白学 Python 爬虫（18）：Requests 进阶操作
小白学 Python 爬虫（19）：Xpath 基操
小白学 Python 爬虫（20）：Xpath 进阶
小白学 Python 爬虫（21）：解析库 Beautiful Soup（上）
小白学 Python 爬虫（22）：解析库 Beautiful Soup（下）
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小白学 Python 爬虫（33）：爬虫框架 Scrapy 入门基础（一）
引言
在上一篇文章 小白学 Python 爬虫（33）：爬虫框架 Scrapy 入门基础（一） 中，我们简单的使用了 Spider 抓取到了我们需要的信息，我们简单的将我所需要的信息通过 print() 的方式打印了在了控制台上。
在我们实际使用爬虫的过程中，我们更多的是需要将数据保存起来，并不是直接输出至控制台，本篇文章接着讲我们如何将 Spider 抓取到的信息保存起来。
Item
Item 的主要目的是从非结构化源（通常是网页）中提取结构化数据。
Scrapy Spider可以将提取的数据作为Python字典返回。Python字典虽然方便且熟悉，但缺乏结构：很容易在字段名称中输入错误或返回不一致的数据，尤其是在具有许多蜘蛛的大型项目中。
为了定义常见的输出数据格式， Scrapy 提供了 Item 该类。 Item 对象是用于收集抓取数据的简单容器。它们提供了类似于字典的 API ，具有方便的语法来声明其可用字段。
接下来，我们来创建一个 Item 。
创建 Item 需要继承 scrapy.Item 类，并且定义类型为 scrapy.Field 的字段。
在前面一篇文章中，我们的目的想要获取的字段有 text 、 author 、 tags 。
那么，我们定义的 Item 类如下，这里直接修改 items.py 文件：
import scrapy
class QuoteItem(scrapy.Item):
text = scrapy.Field()
author = scrapy.Field()
tags = scrapy.Field()接下来就是我们如何要在 first_scrapy 项目中使用这个 Item 了，修改之前的 QuotesSpider 如下：
import scrapy
from first_scrapy.items import QuoteItem
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = 'quotes'
allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
def parse(self, response):
quotes = response.css('.quote')
for quote in quotes:
item = QuoteItem()
item['text'] = quote.css('.text::text').extract_first()
item['author'] = quote.css('.author::text').extract_first()
item['tags'] = quote.css('.tags .tag::text').extract()
yield item接下来，我们可以通过最简单的命令行将我们刚才获取到的数据保存为 json 文件，命令如下：
scrapy crawl quotes -o quotes.json执行后可以看到在当前目录下生成了一个名为 quotes.json 的文件，具体内容如下：
输出格式还支持很多种，例如 csv、xml、pickle、marshal 等，常见的输出语句如下：
scrapy crawl quotes -o quotes.csv
scrapy crawl quotes -o quotes.xml
scrapy crawl quotes -o quotes.pickle
scrapy crawl quotes -o quotes.marshal直到这里，我们简单的将获取到的数据导出成了 json 文件，这就结束了么？
当然没有，前一篇文章我们只是简单的获取了当前页面的内容，如果我们想抓取后续页面的内容怎么做呢？
当然，第一步我们需要先观察后面一页的链接：http://quotes.toscrape.com/page/2 。
接下来，我们需要构造一个访问下一页的请求，这时我们可以使用 scrapy.Request 。
这里我们使用 Request() 先简单的传入两个参数，实际上可以传入的参数远不止两个，这个我们后面再聊。
- url：此请求的URL
- callback：它是回调函数。当指定了该回调函数的请求完成之后，获取到响应，引擎会将该响应作为参数传递给这个回调函数。
那么接下来我们要做的就是使用选择器得到下一页链接并生成请求，使用 scrapy.Request 访问此链接，进行新一轮的数据抓取。
添加的代码如下：
next = response.css('.pager .next a::attr("href")').extract_first()
url = response.urljoin(next)
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)现在，改动后的 Spider 类整体代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from first_scrapy.items import QuoteItem
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = 'quotes'
allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
def parse(self, response):
quotes = response.css('.quote')
for quote in quotes:
item = QuoteItem()
item['text'] = quote.css('.text::text').extract_first()
item['author'] = quote.css('.author::text').extract_first()
item['tags'] = quote.css('.tags .tag::text').extract()
yield item
next = response.css('.pager .next a::attr("href")').extract_first()
url = response.urljoin(next)
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)再次使用命令执行这个 Spider ，得到的结果如下（注意，如果前面生成过 json 文件，记得删除后再运行，否则会直接追加写）：
可以看到，数据增加了许多，说明我们抓取后续页面的数据成功。
到这里就结束了么？怎么可能，我们这里只是简单的将数据保存在了 json 文件中，并不方便我们的取用，这里我们可以将数据保存在我们所需要的数据库中。
Item Pipeline
当我们想将数据保存在数据库中时，可以使用 Item Pipeline ，Item Pipeline 为项目管道。
这个管道的典型用途有：
- 清洗 HTML 数据
- 验证爬取数据，检查爬取字段
- 查重并丢弃重复内容
- 将爬取结果储存到数据库
本示例选择保存的数据为 MongoDB ，接下来，我们会将前面查询出来的数据保存在 MongoDB 中。
emmmmmmmmmm，如果要问小编 MongoDB 怎么安装的话，简单来讲，直接使用 Docker 进行安装，只需几个简单的命令即可：
docker pull mongo （拉取镜像 默认最新版本）
docker images （查看镜像）
docker run -p 27017:27017 -td mongo （启动镜像）
docker ps （查看启动的镜像）如果不出意外，以上这几句话执行一下就可以了。连接工具可以使用 Navicat 。
这里我们直接修改 pipelines.py 文件，之前使用命令自动生成的内容可以全都删掉，写入以下内容：
# -*- coding: utf-8 -*-
from scrapy.exceptions import DropItem
class TextPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
if item['text']:
return item
else:
return DropItem('Missing Text')这里我们实现了 process_item() 方法，其参数是 item 和 spider。
这里简单判断了当前的 text 是否存在，如果不存在则直接抛出 DropItem 异常，如果存在则直接返回 item 。
接下来，我们将处理后的 item 存入 MongoDB，定义另外一个 Pipeline。同样在 pipelines.py 中，我们实现另一个类 MongoPipeline，内容如下所示：
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):
name = item.__class__.__name__
self.db[name].insert(dict(item))
return item
def close_spider(self, spider):
self.client.close()MongoPipeline 类实现了 API 定义的另外几个方法。
- from_crawler，这是一个类方法，用 @classmethod 标识，是一种依赖注入的方式，方法的参数就是 crawler，通过 crawler 这个我们可以拿到全局配置的每个配置信息，在全局配置 settings.py 中我们可以定义 MONGO_URI 和 MONGO_DB 来指定 MongoDB 连接需要的地址和数据库名称，拿到配置信息之后返回类对象即可。所以这个方法的定义主要是用来获取 settings.py 中的配置的。
- open_spider，当 Spider 被开启时，这个方法被调用。在这里主要进行了一些初始化操作。
- close_spider，当 Spider 被关闭时，这个方法会调用，在这里将数据库连接关闭。
最主要的 process_item() 方法则执行了数据插入操作。
定义好 TextPipeline 和 MongoPipeline 这两个类后，我们需要在 settings.py 中使用它们。MongoDB 的连接信息还需要定义。
在 settings.py 中加入如下内容：
ITEM_PIPELINES = {
'first_scrapy.pipelines.TextPipeline': 300,
'first_scrapy.pipelines.MongoPipeline': 400,
}
MONGO_URI='localhost'
MONGO_DB='first_scrapy'再次执行爬取命令：
scrapy crawl quotes执行结果如下：
可以看到，在 MongoDB 中创建了一个 QuoteItem 的表，表中保存了我们刚才抓取到的数据。
示例代码
本系列的所有代码小编都会放在代码管理仓库 Github 和 Gitee 上，方便大家取用。
示例代码-Github
示例代码-Gitee
参考
https:/https://img.qb5200.com/download-x/docs.scrapy.org/en/latest/topics/request-response.html
https:/https://img.qb5200.com/download-x/docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
https://cuiqingcai.com/8337.html
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