scrapy 的 item pipeline

最新推荐文章于 2025-08-06 19:32:06 发布

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#爬虫 #scrapy #pipeline

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本文介绍了Scrapy框架中重要的组件——Item Pipeline，从创建项目到运行spider，详细讲解了如何使用pipeline处理爬取的数据，并提到了官方文档作为深入学习的资源。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

输入scrapy会显示帮助及可用命令

1.创建项目

scrapy startproject myproject

2.新建一个爬虫

scrapy genspider mydomain mydomain.com

#查看可用的母版
scrapy genspider -l
#result
 basic
 crawl
 csvfeed
 xmlfeed

使用制定母版创建爬虫
scrapy genspider -t crawl collinsdictionary collinsdictionary.com
--force 如果存在可以覆盖
-d 不创建文件，直接打印在标准输出上

3.使用spider爬取

scrapy crawl myspider

4.运行contract检查

scrapy check myspider

5.列出当前可用爬虫

scrapy list

6.下载供给定url

scrapy fetch https://www.collinsdictionary.com/dictionary/english/beautiful

7.用浏览器打开url

scrapy view https://www.collinsdictionary.com/dictionary/english/beautiful

8.shell语法

scrapy shell https://www.collinsdictionary.com/dictionary/english/beautiful

9.获取给定url并使用相应的spider处理

scrapy parse https://www.collinsdictionary.com/dictionary/english/beautiful

10.获取settings设定

scrapy settings --get BOT_NAME

11.运行spider

scrapy runspider myspider.py

12.查看scrapy版本

scrapy version

13.运行benchmark测试

scrapy bench

官方文档
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使用Scrapy Item Pipeline存储数据：构建高效数据存储系统的完整指南

2201_76125261的博客

02-24

409

Scrapy是一个用于爬取网站数据并提取结构化数据的Python框架。它提供了强大的工具和组件，使得开发者可以轻松地构建复杂的爬虫系统。高效的数据提取：支持XPath和CSS选择器，方便提取网页中的数据。强大的中间件支持：可以通过中间件实现请求的预处理、响应的后处理等功能。灵活的Item Pipeline：可以通过Item Pipeline处理爬取到的数据，如清洗、验证、存储等。分布式支持：可以通过Scrapy-Redis实现分布式爬虫。在在# 在这里处理Item。

Scrapy爬虫框架 ItemLoader 数据加载器

热门推荐

Mr数据杨

02-01

3万+

在 Scrapy 框架中，ItemLoader是一个用于简化数据提取和清洗的强大工具。它将数据的提取、清洗和加载集中在一起，减少了重复代码，并提高了抓取数据的质量和一致性。通过ItemLoader，可以在抓取数据的过程中应用各种处理逻辑，如格式化、清理和设置默认值等。使用ItemLoader有助于使代码更加简洁和可维护，尤其是当需要对数据进行预处理时。它支持通过add_xpathadd_cssadd_value方法将数据添加到ItemLoader中，并通过方法将数据加载到 Item 对象中。步骤描述。

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Scrapy学习过程之五：item

山不转的博客

07-25

376

参考：https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html#scrapy.item.Item SPIDER将从网页中提取出来的数据以dict的形式发射出去，这个dict直接写在代码中，很容易写错，也不能复用。因此Scrapy专门提供了一个类item class，用来专门定义dict的结构，比如包含那些字段名等。这样集中管理不容易出错，出错...

scrapy item类名必须有Item字样

u010403168的专栏

01-24

669

items.py 名字必须有Item，如果没有Item在运行时会提醒如写 File "/home/apuser/dong/scrapy-itzhaopin/itzhaopin/itzhaopin/spiders/tencent_spider.py", line 88, in parse_item item['ID'] = site.css('tr > td.id a::tex

探讨scrapy当中的pipeline何时获取item。

wu47165的博客

09-21

3348

问题来自于在运行spider过程中，pipeline当中写入的数据库存储过程始终得不到item传递的数据，经调试，发现了pipeline被调用的机制。写一段代码来测试： spider.py: import scrapy from items import Work1Item #自定义的item，用于结构化数据 class Work1Spider(scrapy.Spider):

scrapy爬虫不调用process_item函数的问题

zfs2008zfs的博客

09-18

4689

scrapy爬虫不调用process_item函数的问题 scrapy提供了实体管道(pipeline)组件，可以把数据存储到文件中，通过pipeline.py文件实现。在按照韦玮《精通Python网络爬虫：核心技术、框架与项目实战》书中的步骤进行配置之后，执行如下指令： scrapy crawl weisuen --nolog 发现数据并未保存到指定文件中，但mydata1.txt已经创建成...

scrapy使用多个item以及指定item进行json输出

zhan006的博客

11-15

6813

老板给布置了个任务让我爬取公司职员名单及照片，通过scrapy可以很轻易的分别完成这两样工作，然而我想要在一个scrapy项目中完成这两个项目遇到了些麻烦，一是使用imagepipeline需要额外定义item中的image_url images属性，且爬取职员名单和爬区职员照片是分别在两个parse函数中进行的，这样对item的赋值会出现问题，因为在两个函数中相当于定义了两个item。二是我需要...

Scrapy ItemPipeline的使用

yqqの博客

03-03

578

当在Spider中被之后，可以到中统一。

Python 爬虫框架Scrapy ITEM PIPELINE

01-20

Typical uses of item pipelines are: ...validating scraped ...ITEM PIPELINE作用：清理HTML数据验证爬取的数据(检查item包含某些字段) 去重(并丢弃)【预防数据去重，真正去重是在url,即请求阶段做】将爬取结果保存

Python：Scrapy框架中Item Pipeline组件使用详解

09-20

### Python：Scrapy框架中Item Pipeline组件使用详解 #### Item Pipeline简介在Scrapy框架中，Item Pipeline组件扮演着至关重要的角色。它主要用于处理由爬虫（Spider）从网页中抽取出来的Item对象。Item ...

scrapy自定义pipeline类实现将采集数据保存到mongodb的方法

09-10

在 Scrapy 中，Pipeline 是一个关键组件，用于处理 Item（即抓取到的数据）在爬取过程中的流程，如清洗、验证、存储等。本篇文章将详细介绍如何自定义一个 Scrapy Pipeline 类，将采集到的数据保存到 MongoDB 数据库...

如何使scrapy爬取信息不打印在命令窗口中

Cristal_tina的博客

12-19

7845

通常，我们使用这条命令运行自己的scrapy爬虫：scrapy crawl spider_name 但是，由这条命令启动的爬虫，会将所有爬虫运行中的debug信息及抓取到的信息打印在运行窗口中。很乱，也不方便查询。所以，可使用该命令代替： scrpay crawl spider_name -s LOG_FILE=all.log 就会将原本打印在窗口的所有信息保存在all

使用scrapy做爬虫遇到的一些坑：调试成功但是没有办法输出想要的结果（request的回调函数不执行）（url去重）dont_filter=True

weixin_41931602的博客

05-21

2万+

可以看到，当parse的第一个断点设置在第54行时能运行成功。接下来将断点设置在parse_news函数中。照理来说应该会正常输出item_1的内容，但是为什么没有办法正确输出呢？而且也没有报错啊！调试的时候，发现回调函数 parse_detail 没有被调用，这可能就是被过滤掉了，查看 scrapy 的输出日志 offsite/filtered 会显示过滤的数目。因为被去重过滤了，所以才调试不了...

Scrapy笔记（5）- Item详解

sdulsj的博客

10-31

3万+

Item是保存结构数据的地方，Scrapy可以将解析结果以字典形式返回，但是Python中字典缺少结构，在大型爬虫系统中很不方便。 Item提供了类字典的API，并且可以很方便的声明字段，很多Scrapy组件可以利用Item的其他信息。定义Item 定义Item非常简单，只需要继承scrapy.Item类，并将所有字段都定义为scrapy.Field类型即可 import scrapy

scrapy中数据处理的两个模块：Item Pipeline与Exporter

python之战

03-06

1961

scrapy提供了如题两个模块来扩展我们的数据处理方式，其中Item Pipeline功能有数据清洗、效验、过滤、存库的作用，Exporter用于扩展scrapy导出数据的格式。 Item Pipeline item pipeline在scrapy项目文件下的pipeline.py文件中，pipeline类不需要继承特定的基类，只需要实现特定的方法如： open_spider:爬虫运行前执行...

AI Competitor Intelligence Agent Team

所有专家都曾始于新手

08-03

611

摘要该项目是一个基于多API集成的竞争对手智能分析系统，主要功能包括：系统架构：采用模块化设计，包含用户界面层、API集成层、业务逻辑层和数据模型层使用Streamlit构建Web界面，集成OpenAI、Exa、Perplexity和Firecrawl等API服务核心功能：通过搜索引擎API获取竞争对手URL 使用Firecrawl的AI爬虫提取结构化数据（公司信息、定价、技术栈等）生成可视化对比表格和深度分析报告技术特点：结合传统爬虫和AI语义理解使用Pydantic确保数据结构一致性

Python爬虫实战：研究mahotas库，构建图像获取及处理系统

ylfhpy的博客

08-02

435

特别是在植物学研究领域，叶片图像包含了丰富的物种鉴别特征，如形状、纹理、脉络等，对植物分类和物种识别具有重要价值。通过合理的反爬策略，本案例成功爬取 103 张高质量叶片图像，下载成功率 87.3%，为后续研究提供了充足数据。：下载的叶片图像分辨率从 800×600 到 2048×1536 不等，大部分为高清图像，能够清晰展示叶片的形态和纹理特征，满足后续处理需求。：基于灰度共生矩阵（GLCM），计算 4 个方向的 13 种特征（能量、对比度、相关性等），并取均值和标准差，共 26 个特征。

Python爬虫 urllib 模块详细教程：零基础小白的入门指南