Scrapy之爬取结果导出为Excel的实现过程

时间:2022-12-19 bladestone 人气:0

引言

基于Scrapy来爬取数据只是手段，这些爬取的结果需要按照一定的方式导出或者存储到数据库中，

excel是在日常工作中使用最为广泛的工具之一，本文介绍如何来讲爬取结果存储excel文件。

环境介绍

Python 3.6.1 Scrapy 1.5.0

定义Domain对象

定义爬取数据对象的实体类：

import scrapy
class EnrolldataItem(scrapy.Item):
    schoolName = scrapy.Field()
    currentBatch = scrapy.Field()
    totalNumberInPlan = scrapy.Field()
    majorName = scrapy.Field()
    categoryName = scrapy.Field()
    numberInPlan = scrapy.Field()
    note = scrapy.Field()

这里的Field表示其在Scrapy爬取的实体字段，无关乎类型。

定义Pipelines

from scrapy.exporters import CsvItemExporter

class EnrolldataPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        self.file = open("/home/bladestone/enrolldata.csv", "wb")
        self.exporter = CsvItemExporter(self.file,       
        fields_to_export=["schoolName", "currentBatch", "totalNumberInPlan"])
        self.exporter.start_exporting()

    def process_item(self, item, spider):
        self.exporter.export_item(item)
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.exporter.finish_exporting()
        self.file.close()

这里使用了scrapy自带的CsvItemExporter存储爬取的结果。

open_spider()和close_spider()两个方法都来在spider启动和结束的时候，执行一些初始化和清理工作，对于pipeline操作而言：

open_spider(): 执行文件创建，然后初始化exporter，并启动start_exporting()，开始接收Item
close_spider(): 结束exporter的exporting，关闭文件流。
export_item()：用来将item保存到输出结果中。

process_item()为pipeline中定义的方法，在pipeline在settings.py中注册之后，将会被调用。

注册pipeline

在settings.py文件中注册pipeline:

ITEM_PIPELINES = {
‘enrolldata.pipelines.EnrolldataPipeline': 300,
}

spider中返回item

在spider中一般通过yield的方式实现异步返回结果，此为spider中定义的响应处理方法。

具体的示例如下：

def parse_data():
    item = EnrolldataItem()
    item['majorName'] = major_name
    item['categoryName'] = major_category
    item['numberInPlan'] = major_number
    item['note'] = major_note
    item['schoolName'] = school_name
    item['currentBatch'] = current_batch
    item['totalNumberInPlan'] = total_number

    yield item

执行crawler

scrapy crawl enrolldata

enrolldata为项目的名称。

总结

在Scrapy中提供了多种结果输出方式，目前支持的有: xml, json, csv, pickle等多种方式，对于数据的支持也是非常方便的，这方面的内容将在后续的内容中进行详细介绍。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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