人生苦短，我用 Python
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小白学 Python 爬虫（6）：前置准备（五）爬虫框架的安装
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小白学 Python 爬虫（32）：异步请求库 AIOHTTP 基础入门
小白学 Python 爬虫（33）：爬虫框架 Scrapy 入门基础（一）
引言
在上一篇文章 小白学 Python 爬虫（33）：爬虫框架 Scrapy 入门基础（一） 中，我们简单的使用了 Spider 抓取到了我们需要的信息，我们简单的将我所需要的信息通过 print() 的方式打印了在了控制台上。
在我们实际使用爬虫的过程中，我们更多的是需要将数据保存起来，并不是直接输出至控制台，本篇文章接着讲我们如何将 Spider 抓取到的信息保存起来。
Item
Item 的主要目的是从非结构化源（通常是网页）中提取结构化数据。
Scrapy Spider可以将提取的数据作为Python字典返回。Python字典虽然方便且熟悉，但缺乏结构：很容易在字段名称中输入错误或返回不一致的数据，尤其是在具有许多蜘蛛的大型项目中。
为了定义常见的输出数据格式， Scrapy 提供了 Item 该类。 Item 对象是用于收集抓取数据的简单容器。它们提供了类似于字典的 API ，具有方便的语法来声明其可用字段。
接下来，我们来创建一个 Item 。
创建 Item 需要继承 scrapy.Item 类，并且定义类型为 scrapy.Field 的字段。
在前面一篇文章中，我们的目的想要获取的字段有 text 、 author 、 tags 。
那么，我们定义的 Item 类如下，这里直接修改 items.py 文件：
import scrapy
class QuoteItem(scrapy.Item):
text = scrapy.Field()
author = scrapy.Field()
tags = scrapy.Field()
接下来就是我们如何要在 first_scrapy 项目中使用这个 Item 了，修改之前的 QuotesSpider 如下：
import scrapy
from first_scrapy.items import QuoteItem
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = 'quotes'
allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
def parse(self, response):
quotes = response.css('.quote')
for quote in quotes:
item = QuoteItem()
item['text'] = quote.css('.text::text').extract_first()
item['author'] = quote.css('.author::text').extract_first()
item['tags'] = quote.css('.tags .tag::text').extract()
yield item
接下来，我们可以通过最简单的命令行将我们刚才获取到的数据保存为 json 文件，命令如下：
scrapy crawl quotes -o quotes.json
执行后可以看到在当前目录下生成了一个名为 quotes.json 的文件，具体内容如下：
输出格式还支持很多种，例如 csv、xml、pickle、marshal 等，常见的输出语句如下：
scrapy crawl quotes -o quotes.csv
scrapy crawl quotes -o quotes.xml
scrapy crawl quotes -o quotes.pickle
scrapy crawl quotes -o quotes.marshal
直到这里，我们简单的将获取到的数据导出成了 json 文件，这就结束了么？
当然没有，前一篇文章我们只是简单的获取了当前页面的内容，如果我们想抓取后续页面的内容怎么做呢？
当然，第一步我们需要先观察后面一页的链接：http://quotes.toscrape.com/page/2 。
接下来，我们需要构造一个访问下一页的请求，这时我们可以使用 scrapy.Request 。
这里我们使用 Request() 先简单的传入两个参数，实际上可以传入的参数远不止两个，这个我们后面再聊。
- url：此请求的URL
- callback：它是回调函数。当指定了该回调函数的请求完成之后，获取到响应，引擎会将该响应作为参数传递给这个回调函数。
那么接下来我们要做的就是使用选择器得到下一页链接并生成请求，使用 scrapy.Request 访问此链接，进行新一轮的数据抓取。
添加的代码如下：
next = response.css('.pager .next a::attr("href")').extract_first()
url = response.urljoin(next)
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
现在，改动后的 Spider 类整体代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from first_scrapy.items import QuoteItem
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
name = 'quotes'
allowed_domains = ['quotes.toscrape.com']
start_urls = ['http://quotes.toscrape.com/']
def parse(self, response):
quotes = response.css('.quote')
for quote in quotes:
item = QuoteItem()
item['text'] = quote.css('.text::text').extract_first()
item['author'] = quote.css('.author::text').extract_first()
item['tags'] = quote.css('.tags .tag::text').extract()
yield item
next = response.css('.pager .next a::attr("href")').extract_first()
url = response.urljoin(next)
yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)
再次使用命令执行这个 Spider ，得到的结果如下（注意，如果前面生成过 json 文件，记得删除后再运行，否则会直接追加写）：
可以看到，数据增加了许多，说明我们抓取后续页面的数据成功。
到这里就结束了么？怎么可能，我们这里只是简单的将数据保存在了 json 文件中，并不方便我们的取用，这里我们可以将数据保存在我们所需要的数据库中。
Item Pipeline
当我们想将数据保存在数据库中时，可以使用 Item Pipeline ，Item Pipeline 为项目管道。
这个管道的典型用途有：
- 清洗 HTML 数据
- 验证爬取数据，检查爬取字段
- 查重并丢弃重复内容
- 将爬取结果储存到数据库
本示例选择保存的数据为 MongoDB ，接下来，我们会将前面查询出来的数据保存在 MongoDB 中。
emmmmmmmmmm，如果要问小编 MongoDB 怎么安装的话，简单来讲，直接使用 Docker 进行安装，只需几个简单的命令即可：
docker pull mongo （拉取镜像 默认最新版本）
docker images （查看镜像）
docker run -p 27017:27017 -td mongo （启动镜像）
docker ps （查看启动的镜像）
如果不出意外，以上这几句话执行一下就可以了。连接工具可以使用 Navicat 。
这里我们直接修改 pipelines.py 文件，之前使用命令自动生成的内容可以全都删掉，写入以下内容：
# -*- coding: utf-8 -*-
from scrapy.exceptions import DropItem
class TextPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
if item['text']:
return item
else:
return DropItem('Missing Text')
这里我们实现了 process_item() 方法，其参数是 item 和 spider。
这里简单判断了当前的 text 是否存在，如果不存在则直接抛出 DropItem 异常，如果存在则直接返回 item 。
接下来，我们将处理后的 item 存入 MongoDB，定义另外一个 Pipeline。同样在 pipelines.py 中，我们实现另一个类 MongoPipeline，内容如下所示：
import pymongo
class MongoPipeline(object):
def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
self.mongo_uri = mongo_uri
self.mongo_db = mongo_db
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB')
)
def open_spider(self, spider):
self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
self.db = self.client[self.mongo_db]
def process_item(self, item, spider):
name = item.__class__.__name__
self.db[name].insert(dict(item))
return item
def close_spider(self, spider):
self.client.close()
MongoPipeline 类实现了 API 定义的另外几个方法。
- from_crawler，这是一个类方法，用 @classmethod 标识，是一种依赖注入的方式，方法的参数就是 crawler，通过 crawler 这个我们可以拿到全局配置的每个配置信息，在全局配置 settings.py 中我们可以定义 MONGO_URI 和 MONGO_DB 来指定 MongoDB 连接需要的地址和数据库名称，拿到配置信息之后返回类对象即可。所以这个方法的定义主要是用来获取 settings.py 中的配置的。
- open_spider，当 Spider 被开启时，这个方法被调用。在这里主要进行了一些初始化操作。
- close_spider，当 Spider 被关闭时，这个方法会调用，在这里将数据库连接关闭。
最主要的 process_item() 方法则执行了数据插入操作。
定义好 TextPipeline 和 MongoPipeline 这两个类后，我们需要在 settings.py 中使用它们。MongoDB 的连接信息还需要定义。
在 settings.py 中加入如下内容：
ITEM_PIPELINES = {
'first_scrapy.pipelines.TextPipeline': 300,
'first_scrapy.pipelines.MongoPipeline': 400,
}
MONGO_URI='localhost'
MONGO_DB='first_scrapy'
再次执行爬取命令：
scrapy crawl quotes
执行结果如下：
可以看到，在 MongoDB 中创建了一个 QuoteItem 的表，表中保存了我们刚才抓取到的数据。
示例代码
本系列的所有代码小编都会放在代码管理仓库 Github 和 Gitee 上，方便大家取用。
参考
https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/request-response.html