scrapy pipeline（scrapy item pipeline 什么时候执行）

本文目录

• scrapy item pipeline 什么时候执行
• scrapy不进入pipeline的原因排查
• scrapy怎样建立多个spider
• scrapy多个spider怎么指定pipeline
• scrapy可以一次性返回多个不同的item给pipeline处理吗
• scrapy-redis分布式爬虫启动为什么会等待

scrapy item pipeline 什么时候执行

pipeline 主要包含以下三个函数1 def open_spider(self, spider)这是爬虫开始时执行的，可以在这里初始化相关参数2 def process_item(self, item, spider)这个方法一般在爬虫程序中yield调用的时候被触发，其中一个参数item就是yield传过来的，可以在这里处理抓到的数据，比如说进一步格式化，数据保存等。3 def close_spider(self, spider)爬虫结束执行时触发，在这里可以进行文件关闭，数据库关闭等处理。

scrapy不进入pipeline的原因排查

1、首先排查pipeline类是否有在settings中注册 2、查看spider中最后有没有忘记写yield item 一般是由于第二个原因。 顺便提一句，scrapy运行起来之后，pipeline只有一个实例。 所以去重的话，如果是单机模式，可以在pipeline中采用set去重。

scrapy怎样建立多个spider

1、scrapy默认支持多爬虫，爬虫名区分就可以了2、item是数据库orm，新建class就行了，3、pipeline管道，可以更加爬虫名入不同的数据库4、setting设置数据库等配置信息

scrapy多个spider怎么指定pipeline

定义多个pipeline类，在settings里面打开想要打开的pipeline就行。也可以在custom_settings里面配置。

scrapy可以一次性返回多个不同的item给pipeline处理吗

在 items.py 建立不同的item 类items.pyfrom scrapy import Item, Fieldclass Item1(Item): passclass Item2(Item): passcustom_spider.pyfrom scray.spider import BaseSpiderfrom custom_spider.items import Item1, Item2class Spider(BaseSpider): def __init__(self): pass def parse(self): item_a = Item1() item_b = Item2()

scrapy-redis分布式爬虫启动为什么会等待

scrapy-redis所实现的两种分布式：爬虫分布式以及item处理分布式。分别是由模块scheduler和模块pipelines实现。

一、Scrapy-redis各个组件介绍

(I) connection.py

负责根据setting中配置实例化redis连接。被dupefilter和scheduler调用，总之涉及到redis存取的都要使用到这个模块。

(II) dupefilter.py

负责执行requst的去重，实现的很有技巧性，使用redis的set数据结构。但是注意scheduler并不使用其中用于在这个模块中实现的dupefilter键做request的调度，而是使用queue.py模块中实现的queue。

当request不重复时，将其存入到queue中，调度时将其弹出。

（III）queue.py

其作用如II所述，但是这里实现了三种方式的queue：

FIFO的SpiderQueue，SpiderPriorityQueue，以及LIFI的SpiderStack。默认使用的是第二中，这也就是出现之前文章中所分析情况的原因（链接）。

（IV）pipelines.py

这是是用来实现分布式处理的作用。它将Item存储在redis中以实现分布式处理。

另外可以发现，同样是编写pipelines，在这里的编码实现不同于文章（链接：）中所分析的情况，由于在这里需要读取配置，所以就用到了from_crawler()函数。

（V）scheduler.py

此扩展是对scrapy中自带的scheduler的替代（在settings的SCHEDULER变量中指出），正是利用此扩展实现crawler的分布式调度。其利用的数据结构来自于queue中实现的数据结构。

scrapy-redis所实现的两种分布式：爬虫分布式以及item处理分布式就是由模块scheduler和模块pipelines实现。上述其它模块作为为二者辅助的功能模块。

（VI）spider.py

设计的这个spider从redis中读取要爬的url,然后执行爬取，若爬取过程中返回更多的url，那么继续进行直至所有的request完成。之后继续从redis中读取url，循环这个过程。

二、组件之间的关系

三、scrapy-redis实例分析

（1）      spiders/ ebay_redis.py

classEbayCrawler(RedisMixin,CrawlSpider):

"""Spiderthat reads urls from redis queue (mycrawler:start_urls)."""

name = ’ebay_redis’

redis_key = ’ ebay_redis:start_urls’

rules = (

# follow all links

#         Rule(SgmlLinkExtractor(),callback=’parse_page’, follow=True),

Rule(sle(allow=(’+/itm/’, )), callback=’parse_item’),

)

#该方法是最关键的方法，该方法名以下划线开头，建立了和redis的关系   

def _set_crawler(self, crawler):

CrawlSpider._set_crawler(self, crawler)

RedisMixin.setup_redis(self)

#   解析sku页面

defparse_item(self,response):

sel =Selector(response)

base_url =get_base_url(response)

item = EbayphoneItem()

print base_url

item

item/text()").extract()

return item

该类继承了RedisMixin（scrapy_redis/spiders.py中的一个类）和CrawlSpider，加载配置文件的各项，建立和redis的关联，同时进行抓取后的解析。关键方法为_set_crawler(self, crawler),关键属性是redis_key，该key如果没有初始化则默认为spider.name:start_urls

_set_crawler()方法是如何被调用的：

scrapy/crawl.py/Crawler: crawl() -》

scrapy/crawl.py/Crawler:_create_spider () -》

CrawlSpider：from_crawler() –》

scrapy/spiders/Spider: from_crawler() -》

ebay_redis.py :_set_crawler()

（2）      setting.py

SPIDER_MODULES=

NEWSPIDER_MODULE= ’example.spiders’

ITEM_PIPELINES = {

’example.pipelines.ExamplePipeline’:300,

#通过配置下面该项RedisPipeline’会将item写入key为

#spider.name:items的redis的list中，供后面的分布式处理item

’scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline’:400,

}

SCHEDULER= "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

#不清理redisqueues, 允许暂停或重启crawls

SCHEDULER_PERSIST= True

SCHEDULER_QUEUE_CLASS= ’scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue’

#该项仅对queueclass is SpiderQueue or SpiderStack生效，阻止spider被关闭的最大空闲时间

SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE= 10

#连接redis使用

REDIS_HOST = ’123.56.184.53’

REDIS_PORT= 6379

（3）      process_items.py:

defmain():

pool =redis.ConnectionPool(host=’123.56.184.53’, port=6379, db=0)

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

while True:

# process queue as FIFO, change `blpop`to `brpop` to process as LIFO

source, data =r.blpop()

item = json.loads(data)

try:

print u"Processing: %(name)s《%(link)s》" % item

except KeyError:

print u"Error procesing:%r" % item

if__name__ == ’__main__’:

main()

该模块是从redis对应的list中取出item，进行处理，可以运行多个进程分布式处理items

(4)执行过程如下：

首先在redis服务器端打开redis服务：

./redis-server

其次执行

***隐藏网址***

然后运行爬虫：

scrapy runspiderebay_redis.py

可以执行多个爬虫，同时对ebay_redis:start_urls中的url进行分布式爬取，爬取后的结果都存入了ebay_redis:items的list中，供后续再次处理

最后可以查看items队列中的内容

./redis-cli llen ebay_redis:items 可以看到该items中总的个数