scrapy抓中文,保存csv文件乱码解决方法

本文介绍了解决在保存JSON、TXT及CSV文件时遇到的中文乱码问题的方法。通过在settings.py文件中设置FEED_EXPORT_ENCODING参数为'utf-8'或'gb18030',可以确保中文字符正确显示。

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保存json和txt文件,出现这种东西不是乱码,是unicode,例如:

\u96a8\u6642\u66f4\u65b0> \u25a0\u25a0\u25a

  

settings.py文件中加入下面一句code,之后就是中文了。

FEED_EXPORT_ENCODING ='utf-8'

  

保存csv表格文件时,会出现中文乱码,这个确实是乱码,例如:

瀵掑啲瀹濈彔鎶勮鎴愬姛 鐖嗗彂浼ゅ 40涓?寮€蹇冧竴涓?

  

settings.py文件中加入下面一句code,表格就是中文了

FEED_EXPORT_ENCODING = 'gb18030'

  

所以,编程时,只要有中文,把上面两句直接先复制在settings文件里,生成文件时就不会错了。

转载于:https://www.cnblogs.com/passagain/p/10796714.html

<think>嗯,用户遇到了Scrapy爬虫项目配置pipelines后没有生成news.csv文件的问题。我需要仔细分析可能的原因,并提供解决方案。首先,用户提到已经配置了pipelines,但未生成文件。可能的问题点有几个方面:1.**Pipeline未正确启用**:在settings.py中是否添加了ITEM_PIPELINES配置?有时候用户可能会忘记取消注释或正确设置路径。例如,正确的配置应该是`'tipdm_news.pipelines.CsvCustomPipeline':300,`,其中数字代表执行顺序。2.**文件写入权限问题**:检查项目目录是否有写入权限。如果是在某些受限制的目录中运行,比如系统目录,可能会导致无法创建文件。建议用户将项目移到有权限的目录,或者以管理员权限运行。3.**文件路径错误**:在pipeline中打开文件时,路径是否正确?如果使用相对路径,可能相对于当前工作目录,而运行爬虫时的目录可能与项目目录不同。建议使用绝对路径,或者在项目目录下运行命令。 4. **编码问题**:用户使用了`'utf-8-sig'`编码,但可能在某些系统中,CSV的写入方式不正确。例如,在打开文件时是否使用了二进制模式?比如`open('news.csv', 'ab')`中的`ab`是否正确,或者是否需要先写入表头?5.**数据未正确传递**:确保spider中正确yield了item,并且在parse方法中正确传递了item到pipeline。可能spider中的提取逻辑有误,导致没有item被传递到pipeline,从而文件未被创建。6.**缓存或中间件问题**:用户配置了HTTP缓存,可能导致爬虫没有实际发起请求,从而没有数据。可以尝试禁用缓存,检查是否生成文件。7.**异常处理不足**:在pipeline中是否有异常处理?如果某个环节出错,可能导致文件未被正确关闭或写入。添加日志记录或异常捕获可能会有帮助。接下来,参考用户提供的代码,特别是pipelines部分,用户使用了自定义的CsvItemExporter,但可能没有处理表头。例如,第一次写入时应该包含表头,而后续追加不需要。这可能导致文件虽然存在,但内容为空。或者,如果爬虫没有返回任何item,文件可能未被创建。另外,用户提到使用`include_headers_line=False`,这会导致CSV没有列名,但不会影响文件的生成。问题可能在于文件是否被正确打开和关闭。例如,在open_spider和close_spider方法中是否正确处理了文件的打开和关闭。可能的解决方案步骤: -**检查settings.py中的ITEM_PIPELINES配置**,确保路径正确且已启用。 -**确认运行爬虫时的工作目录**,确保文件路径正确。- **添加日志输出**,检查是否有item被处理,或者在pipeline中加入打印语句确认process_item被调用。- **检查文件权限**,确保有写入权限。 -**尝试使用内置的Feed导出**,例如运行`scrapycrawl news_spider-onews.csv`,看是否能生成文件,以确定是否是pipeline的问题。 -**查看Scrapy的日志输出**,是否有错误提示,比如权限拒绝或路径不存在。 此外,用户提供的pipeline代码中,使用了追加模式`ab`,这在首次运行时可能正确,但如果文件已存在,可能会追加数据而没有表头。可能需要先检查文件是否存在,并在首次写入时包含表头。或者,使用`wb`模式覆盖写入,但这样每次运行会覆盖旧数据,需要用户根据需求调整。 总结可能的原因后,逐步引导用户检查配置、路径、权限和日志,确保每一步都正确执行。同时,建议用户简化pipeline,使用Scrapy内置的CSV导出功能测试,以确定问题是否出在自定义pipeline上。</think>### Scrapy未生成CSV文件的排查与解决方案 #### 一、检查管道配置状态 1. **确认settings.py配置** 确保`ITEM_PIPELINES`已正确启用并指向自定义管道类: ```python ITEM_PIPELINES = { 'tipdm_news.pipelines.CsvCustomPipeline': 300, } ``` [^2] 若数值设置为`0`或未取消注释,会导致管道失效 2. **验证文件操作权限** 在项目根目录执行: ```bash touch test.csv && rm test.csv ``` 若报权限错误,需调整目录权限或更换存储路径 #### 二、优化CSV输出管道(pipelines.py) ```python from scrapy.exporters import CsvItemExporter class CsvCustomPipeline: def __init__(self): self.file = None self.exporter = None def open_spider(self, spider): self.file = open('news.csv', 'wb') # 二进制写入模式 self.exporter = CsvItemExporter(self.file, encoding='utf-8-sig') self.exporter.start_exporting() self.exporter.fields_to_export = ['title', 'content', 'publish_time', 'view_count', 'url'] # 指定字段顺序 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() ``` [^1] 关键改进点: - 使用`wb`模式确保每次创建新文件 - 显式指定字段顺序避免乱序 - 添加编码参数解决中文乱码 #### 三、调试验证方法 1. **启用控制台日志** 在settings.py中添加: ```python LOG_LEVEL = 'DEBUG' ``` 2. **临时启用控制台输出** 运行命令测试数据流: ```bash scrapy crawl news_spider -o temp.json ``` 3. **断点检查管道执行** 在`process_item()`方法内添加调试语句: ```python import logging logging.debug(f"Processing item: {dict(item)}") ``` #### 四、常见故障原因对照表 | 现象 | 可能原因 | 解决方案 | |------|----------|----------| | 无文件生成 | 管道未启用/路径错误 | 检查settings.py配置 | | 空文件 | 未正确传递item | 验证spider的yield逻辑 | | 乱码 | 编码设置错误 | 使用`utf-8-sig`编码 | | 权限错误 | 文件被占用 | 关闭Excel等占用程序 | #### 五、替代方案验证 使用Scrapy内置CSV导出器测试: ```bash scrapy crawl news_spider -o news.csv -t csv ``` 若成功生成文件,则说明自定义管道存在问题 ###
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