Scrapy 爬蟲框架 物品（Items）詳解

開發環境為 python3.6，scrapy 版本 2.4.x ，爬蟲專案全部內容索引目錄

看懂python爬蟲框架，所見即所得一切皆有可能

本章帶你學習基於python3的scrapy 爬蟲框架中資料爬取過程中從非結構化源(通常是網頁)中提取結構化資料。

**內容基於「scrapy 爬蟲框架」原始碼版本 2.4.0 ，更新內容會進行標記說明對應版本。

由於官網該部分內容介紹繁瑣僅了解即可，開發過程中需要根據自己的實際情況進行優化調整。

items提供了乙個可以讀取、寫入、修改的資料的字典供使用。

# dictionaries**：資料型別是字典。

# item objects**：擁有與字典相同的操作。
from scrapy.item import item, field
class
customitem
(item)
:    one_field = field(
)    another_field = field(
)

# dataclass objects：支援序列化定義專案資料中的資料型別

from dataclasses import dataclass
@dataclass
class
customitem
:    one_field:
str    another_field:
int

# attrs objects：支援序列化轉換數屬性

import attr
@attr.s
class
customitem
:    one_field = attr.ib(
str)
another_field = attr.ib(convert=
float
)

# 項子類使用簡單的類定義語法和field屬性，

# 定義好抓取內容的列表欄位名，將抓取的資料按照列聯表的方式填充到**中。
import scrapy
class
product
(scrapy.item)
:    name = scrapy.field(
)    price = scrapy.field(
)    stock = scrapy.field(
)    tags = scrapy.field(
)    last_updated = scrapy.field(serializer=
str)

# 建立 items

>>
> product = product(name=
'desktop pc'
, price=
1000
)>>
>
print
(product)
product(name=
'desktop pc'
, price=
1000
)

#  獲取items的值

>>
> product[
'name'
]desktop pc
>>
> product.get(
'name'
)desktop pc
>>
> product[
'price'
]1000

# 一般錯誤提示，同字典報錯

>>
> product[
'lala'
]# 獲取未定義的字段值
traceback (most recent call last):.
..keyerror:
'lala'

# 設定items的值

>>
> product[
'last_updated']=
'today'
>>
> product[
'last_updated'
]today

# 字典操作items

>>
> product.keys()[
'price'
,'name'
]>>
> product.items()[
('price'
,1000),
('name'
,'desktop pc'
)]

# 複製items

product2 = product.copy(
)# 或者
product2 = product(product)

# 字典建立items

>>
> product(
)product(price=
1500
, name=
'laptop pc'
)

# 資料型別擴充套件

# 直接定義資料型別
class
discountedproduct
(product)
:    discount_percent = scrapy.field(serializer=
str)
discount_expiration_date = scrapy.field(
)# 使用序列化的方式進行定義
class
specificproduct
(product)
:    name = scrapy.field(product.fields[
'name'
], serializer=my_serializer)

from myproject.items import product

defparse
(self, response)
:	item = product(
)    item[
"name"
]= response.xpath(
'//div[@class="***"]/text()'
).extract(
)	item[
"price"
]= response.xpath(
'//div[@class="***"]/text()'
).extract(
)	item[
"stock"
]= response.xpath(
'//div[@class="***"]/text()'
).extract(
)	item[
"tags"
]= response.xpath(
'//div[@class="***"]/text()'
).extract(
)	item[
"last_updated"
]= response.xpath(
'//div[@class="***"]/text()'
).extract(
)yield item

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