21、 Python快速开发分布式搜索引擎Scrapy精讲—爬虫数据保存

简介: 转: 【http://bdy.lqkweb.com】 【http://www.swpan.cn】 注意:数据保存的操作都是在pipelines.py文件里操作的 将数据保存为json文件 spider是一个信号检测 # -*- coding: utf-8 -*- # Define your it.

注意:数据保存的操作都是在pipelines.py文件里操作的

将数据保存为json文件

spider是一个信号检测

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline  #导入图片下载器模块
import codecs
import json

class AdcPipeline(object):                      #定义数据处理类,必须继承object
    def __init__(self):
        self.file = codecs.open('shuju.json', 'w', encoding='utf-8')  #初始化时打开json文件
    def process_item(self, item, spider):       #process_item(item)为数据处理函数,接收一个item,item里就是爬虫最后yield item 来的数据对象
        # print('文章标题是:' + item['title'][0])
        # print('文章缩略图url是:' + item['img'][0])
        # print('文章缩略图保存路径是:' + item['img_tplj'])  #接收图片下载器填充的,图片下载后的路径

        #将数据保存为json文件
        lines = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + '\n'   #将数据对象转换成json格式
        self.file.write(lines)          #将json格式数据写入文件
        return item
def spider_closed(self,spider):     #创建一个方法继承spider,spider是一个信号,当前数据操作完成后触发这个方法
        self.file.close()               #关闭打开文件

class imgPipeline(ImagesPipeline):                      #自定义一个图片下载内,继承crapy内置的ImagesPipeline图片下载器类
    def item_completed(self, results, item, info):      #使用ImagesPipeline类里的item_completed()方法获取到图片下载后的保存路径
        for ok, value in results:
            img_lj = value['path']     #接收图片保存路径
            # print(ok)
            item['img_tplj'] = img_lj  #将图片保存路径填充到items.py里的字段里
        return item                    #将item给items.py 文件的容器函数

    #注意:自定义图片下载器设置好后,需要在

image

将数据保存到数据库

我们使用一个ORM框架sqlalchemy模块,保存数据

数据库操作文件

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column
from sqlalchemy import Integer, String, TIMESTAMP
from sqlalchemy import ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy import create_engine

#配置数据库引擎信息
ENGINE = create_engine("mysql+pymysql://root:279819@127.0.0.1:3306/cshi?charset=utf8", max_overflow=10, echo=True)

Base = declarative_base()       #创建一个SQLORM基类

class SendMsg(Base):            #设计表
    __tablename__ = 'sendmsg'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    title = Column(String(300))
    img_tplj = Column(String(300))

def init_db():
    Base.metadata.create_all(ENGINE)        #向数据库创建指定表

def drop_db():
    Base.metadata.drop_all(ENGINE)          #向数据库删除指定表

def session():
    cls = sessionmaker(bind=ENGINE)         #创建sessionmaker类,操作表
    return cls()

# drop_db()         #删除表
# init_db()         #创建表

pipelines.py文件

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline  #导入图片下载器模块
from adc import shujuku as ORM                      #导入数据库文件

class AdcPipeline(object):                      #定义数据处理类,必须继承object
    def __init__(self):
        ORM.init_db()                           #创建数据库表
    def process_item(self, item, spider):       #process_item(item)为数据处理函数,接收一个item,item里就是爬虫最后yield item 来的数据对象
        print('文章标题是:' + item['title'][0])
        print('文章缩略图url是:' + item['img'][0])
        print('文章缩略图保存路径是:' + item['img_tplj'])  #接收图片下载器填充的,图片下载后的路径

        mysq = ORM.session()
        shuju = ORM.SendMsg(title=item['title'][0], img_tplj=item['img_tplj'])
        mysq.add(shuju)
        mysq.commit()
        return item

class imgPipeline(ImagesPipeline):                      #自定义一个图片下载内,继承crapy内置的ImagesPipeline图片下载器类
    def item_completed(self, results, item, info):      #使用ImagesPipeline类里的item_completed()方法获取到图片下载后的保存路径
        for ok, value in results:
            img_lj = value['path']     #接收图片保存路径
            # print(ok)
            item['img_tplj'] = img_lj  #将图片保存路径填充到items.py里的字段里
        return item                    #将item给items.py 文件的容器函数

    #注意:自定义图片下载器设置好后,需要在

【转载自:http://www.lqkweb.com

相关文章
|
5天前
|
数据采集 存储 API
网络爬虫与数据采集:使用Python自动化获取网页数据
【4月更文挑战第12天】本文介绍了Python网络爬虫的基础知识,包括网络爬虫概念(请求网页、解析、存储数据和处理异常)和Python常用的爬虫库requests(发送HTTP请求)与BeautifulSoup(解析HTML)。通过基本流程示例展示了如何导入库、发送请求、解析网页、提取数据、存储数据及处理异常。还提到了Python爬虫的实际应用,如获取新闻数据和商品信息。
|
9天前
|
数据采集 Python
【python】爬虫-西安医学院-校长信箱
本文以西安医学院-校长信箱为基础来展示爬虫案例。来介绍python爬虫。
【python】爬虫-西安医学院-校长信箱
|
27天前
|
数据格式 Python
如何使用Python的Pandas库进行数据透视图(melt/cast)操作?
Pandas的`melt()`和`pivot()`函数用于数据透视。基本步骤:导入pandas,创建DataFrame,然后使用这两个函数转换数据格式。示例代码展示了如何通过`melt()`转为长格式,再用`pivot()`恢复为宽格式。输入数据是包含'Name'和'Age'列的DataFrame,最终结果经过转换后呈现出不同的布局。
38 6
|
27天前
|
数据挖掘 数据处理 索引
如何使用Python的Pandas库进行数据筛选和过滤?
Pandas是Python数据分析的核心库,其DataFrame数据结构便于数据操作。筛选与过滤数据主要包括:导入pandas,创建DataFrame,通过布尔索引、`query()`或`loc[]`、`iloc[]`方法筛选。
|
28天前
|
数据处理 Python
如何使用Python的Pandas库进行数据排序和排名?
Pandas在Python中提供数据排序和排名功能。使用`sort_values()`进行排序,如`df.sort_values(by='A', ascending=False)`进行降序排序;用`rank()`进行排名,如`df['A'].rank(ascending=False)`进行降序排名。多列操作可传入列名列表,如`df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[True, False])`。
22 6
|
15天前
|
数据采集 安全 Python
python并发编程:Python实现生产者消费者爬虫
python并发编程:Python实现生产者消费者爬虫
23 0
python并发编程:Python实现生产者消费者爬虫
|
27天前
|
数据采集 数据挖掘 调度
异步爬虫实践攻略:利用Python Aiohttp框架实现高效数据抓取
本文介绍了如何使用Python的Aiohttp框架构建异步爬虫,以提升数据抓取效率。异步爬虫利用异步IO和协程技术,在等待响应时执行其他任务,提高效率。Aiohttp是一个高效的异步HTTP客户端/服务器框架,适合构建此类爬虫。文中还展示了如何通过代理访问HTTPS网页的示例代码,并以爬取微信公众号文章为例,说明了实际应用中的步骤。
|
1天前
|
数据可视化 算法 API
Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据
Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据
|
1天前
|
程序员 索引 Python
06-python数据容器-set(集合)入门基础操作
06-python数据容器-set(集合)入门基础操作
|
1天前
|
索引 容器
06-python数据容器-list列表定义/list的10个常用操作/列表的遍历/使用列表取出偶数
06-python数据容器-list列表定义/list的10个常用操作/列表的遍历/使用列表取出偶数

热门文章

最新文章