Python爬虫学习14-Scrapy的Item loader

一、通过item loader加载Item

jobbole.py中引入from scrapy.loader import ItemLoader
通过item loader调用:

        item_loader = ItemLoader(item=JobBoleArticleItem(), response=response)
        item_loader.add_css("title", ".entry-header h1::text")
        item_loader.add_value("url", response.url)
        item_loader.add_value("url_object_id", get_md5(response.url))
        item_loader.add_css("create_date", "p.entry-meta-hide-on-mobile::text")
        front_image_url = response.meta.get("front_image_url", "")  # 文章封面图
        item_loader.add_value("front_image_url", [front_image_url])
        item_loader.add_css("praise_nums", ".vote-post-up h10::text")
        item_loader.add_css("comment_nums", "a[href='#article-comment'] span::text")
        item_loader.add_css("fav_nums", ".bookmark-btn::text")
        item_loader.add_css("tags", "p.entry-meta-hide-on-mobile a::text")
        item_loader.add_css("content", "div.entry")

        article_item = item_loader.load_item()

其中第一行中JobBoleArticleItem()为在items.py中声明的实例,response为返回的响应。这属于固定写法。
add_css()中第一个值为items.py中定义的值,第二个值为css选择器规则
不只有add_css()也有xpath的选择器add_xpath(),在需要时选用。
同理,add_value()为添加确定值的方法。这里通过值传递附给front_image_url再通过add_value的方法,加入到最终的item中。

最后通过调用load_item()方法对结果进行解析,所有的结果都是一个list并保存到article_item中。

item loader三个主要的方法分别是:add_css(), add_xpath(), add_value()

二、通过items.py处理数据

引入from scrapy.loader.processors import MapCompose
scrapy.Field中可以加入处理函数:

    title = scrapy.Field(
        input_processor = MapCompose(lambda x:x+"----", add_string)
    )
def add_string(value):
    return value+"-这是后缀"

jobbole.py中设置断点,可以看到的结果是已经出现了定义的后缀了。

Paste_Image.png

另外,可以看到,结果都是list这时需要提取第一个值。Scrapy给我们提供了TakeFirst方法。
from scrapy.loader.processors import MapCompose,TakeFirst
这时代码变

    title = scrapy.Field(
        input_processor = MapCompose(lambda x:x+"----", add_jobbole),
        output_processor = TakeFirst()
    )

即可以得到第一个值。
由于每一个结果都是取第一个值,每个值全部调用这个方法重复代码过多,可以通过自定义Item loader重载的方法解决。
引入from scrapy.loader import ItemLoader
这个库文件提供了以下方法:

class ItemLoader(object):

    default_item_class = Item
    default_input_processor = Identity()
    default_output_processor = Identity()
    default_selector_class = Selector

自定义itemloader

class ArticleItemLoader(ItemLoader):
    default_output_processor = TakeFirst()

然后在jobbole.py文件中,把
item_loader = ItemLoader(item=JobBoleArticleItem(), response=response)中的ItemLoader变为ArticleItemLoader。即

item_loader = ArticleItemLoader(item=JobBoleArticleItem(), response=response)

同时在文件头引入from articlespider.items import JobBoleArticleItem,ArticleItemLoader
这样得到的结果就是一个值而不是list了。

Paste_Image.png

不过在上图是可以看到,它的tags也取了第一个值,但实际上它的值是三个,不满足我们的需要。
引入Join方法
from scrapy.loader.processors import MapCompose,TakeFirst,Join
同时不使用自定义的itemloader即可。

    tags = scrapy.Field(
        output_processor=Join(','),
    )

Paste_Image.png

和前面一样,有时候tags会有评论的不符合要求的tags。
还需要自定义函数把相应的字段去掉。

def remove_comment(value):
    if '评论' in value:
        return ''
    else:
        return value

在处理图片时,使用pipelines需要传递的是一个列表,这里经过处理后,变成了str。可以通过一个默认函数不让默认的TakeFirst处理即可。

def return_value(value):
    return value

调用方法是

    front_image_url = scrapy.Field(
        output_processor=MapCompose(return_value),
    )
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 159,835评论 4 364
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,598评论 1 295
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 109,569评论 0 244
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 44,159评论 0 213
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,533评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,710评论 1 222
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,923评论 2 313
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,674评论 0 203
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,421评论 1 246
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,622评论 2 245
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,115评论 1 260
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,428评论 2 254
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,114评论 3 238
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,097评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,875评论 0 197
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,753评论 2 276
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,649评论 2 271

推荐阅读更多精彩内容