一、写在前面

好久没更新了，快半个月了，也少有读者催着更新，于是乎自己就拖啊，为公众号出路想方设法，着实是有点迷失自我，废话不多说了。
今天是爬虫系列第9篇，上一篇Scrapy系统爬取伯乐在线中我们已经利用Scrapy获取到了伯乐在线网站所有文章的基本数据，但我们没有做存储操作，本篇，我们就好好讲讲怎么利用Scrapy框架知识进行存储–Item做数据结构+Pipeline操作数据库。

二、你不得不知道的 Knowledge

1. 本篇涉及到的英文单词

1. item
英 [ˈaɪtəm] 美 [ˈaɪtəm]
n.项目;条，条款;一则;一件商品（或物品）
adv.又，同上
2.crawl
英 [krɔ:l] 美 [krɔl]
vi.爬行;缓慢行进;巴结
n.缓慢的爬行;〈美俚〉跳舞，自由式游泳;养鱼（龟）池
3.pipeline
英 [ˈpaɪplaɪn] 美 [ˈpaɪpˌlaɪn]
n.管道;输油管道;渠道，传递途径
vt.（通过管道）运输，传递;为…安装管道
4.meta
英 ['metə] 美 ['metə]
abbr.(Greek=after or beyond) （希腊语）在…之后或超出;[辨证法]元语言

2.Item作用

Item主要用于定义爬取的数据结构，自己指定字段存储数据，统一处理，创建Item需要继承scrapy.Item类，并且定义类型为scrapy.Field，不用区分数据类型，数据类型取决于赋值时原始数据的数据类型，它的使用方法和字典类似。

3.Pipeline作用

当Item在Spider中被收集之后，它将会被传递到Item Pipeline,Pipeline主要作用是将return的items写入到数据库、文件等持久化模块。

4.Scrapy中Request函数的mate参数作用

Request中meta参数的作用是传递信息给下一个函数,使用过程可以理解成把需要传递的信息赋值给这个叫meta的变量,但meta只接受字典类型的赋值,因此要把待传递的信息改成"字典”的形式,如果想在下一个函数中取出 value,只需得到上一个函数的meta[key]即可。

三、看代码，边学边敲边记Scrapy Item和Pipeline应用

1. 目前项目目录

2.前情回顾

实在是本系列上一篇（Scrapy系统爬取伯乐在线）距离现在太远久了，简单和大家提醒一下上一篇我们做了什么吧：

1.批量、翻页爬取
2.已经爬取到数据基本介绍，见下面数据表

数据表

变量中文名	变量名	值类型
文章标题	title	str
发布日期	create_time	str
文章分类	article_type	str
点赞数	praise_number	int
收藏数	collection_number	int
评论数	comment_number	int

3.在Item.py中新建一个JobboleArticleItem类，用来存放文章信息

class JobboleArticleItem(scrapy.Item):
	front_img = scrapy.Field() # 封面图
	title = scrapy.Field()   # 标题
	create_time = scrapy.Field()  # 发布时间
	url = scrapy.Field()  # 当前页url
	article_type =scrapy.Field()  # 文章分类
	praise_number = scrapy.Field() # 点赞数
	collection_number = scrapy.Field() # 收藏数
	comment_number = scrapy.Field() # 评论数

4.增加文章封面图获取

(1)页面分析

(2)jobbole.py中修改parse函数
我们通过Request函数的mate参数传递获取到的image_url，

	def parse(self, response):
		# 1.获取单页面a标签内容，返回Selector对象
		post_urls = response.xpath('//*[@id="archive"]/div/div[1]/a')
		# 2.获取文章url、封面图url、下载页面内容和图片
		for post_node in post_urls:
			# 2.1 获取单页面文章url
			image_url = post_node.css("img::attr(src)").extract_first("")
			# 2.2 获取单页面文章url
			post_url = post_node.css("::attr(href)").extract_first("")
			# 2.3 提交下载
			yield Request(url= parse.urljoin(response.url,post_url),meta={
     "front_img":image_url},callback= self.parse_detail)
		# 3.获取翻页url和翻页下载
		next_url = response.css(".next::attr(href)").extract()
		if next_url != []:
			next_url = next_url[0]
			yield Request(url= parse.urljoin(response.url,next_url),callback= self.parse)

(3)Debug调试

Debug结果我们可以看出，mate的值成功随response传入到parse_detail函数中，那么我们就可以在parse_detail函数中解析获取到front_img。

(4)补全parse_detail函数代码

# 初始化一个item对象
article_item = JobboleArticleItem()
# 文章封面图
front_img = response.mate.get("front_img","")
	·
	·
	·
# 数据存储到Item中
article_item['title'] = title
article_item['create_time'] = create_time
article_item['article_type'] = article_type
article_item['praise_number'] = praise_number
article_item['collection_number'] = collection_number
article_item['comment_number'] = comment_number
article_item['front_img'] = front_img
article_item['url'] = response.url
# 将item传递到Pipeline中
yield article_item

至此Item相关代码功能就写好了，后面我们对在Pipeline中进行实际数据存储操作。
(5)激活Pipeline
修改setting.py，激活Pipeline
在setting.py文件下找到第67-69行，去除注释即可。（或者直接Ctrl+F 搜索ITEM_PIPELINES,找到相应位置，去除注释即可）

ITEM_PIPELINES = {
     
key : value
}
key : 表示pipeline中定义的类路径
value : 表示这个pipeline执行的优先级，
        value值越小，从jobbole.py传过
        来的Item越先进入这个Pipeline。

上面操作我们就激活了Pipeline,接下来我们可以Debug一下，看看效果：

果然，Debug后Item传入了Pipeline，后面我们可以处理数据、存储数据。
(6)在Pipeline 中进行数据存储操作（MySql）

• 创建表格

CREATE TABLE `bole_db`.`article` (
  `id` INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` VARCHAR(100) NULL,
  `create_time` VARCHAR(45) NULL,
  `article_type` VARCHAR(50) NULL,
  `praise_number` INT NULL,
  `collection_number` INT NULL,
  `comment_number` INT NULL,
  `url` VARCHAR(100) NULL,
  `front_img` VARCHAR(150) NULL,
  PRIMARY KEY (`id`))
ENGINE = InnoDB
DEFAULT CHARACTER SET = utf8
COMMENT = '伯乐在线文章信息';

• 存储数据
  在Pipelien中创建一个数据库操作类，并配置到setting中。
  pipeline.py中：

class MysqlPipeline(object):
	def __init__(self):
		# 数据库连接
		self.conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, user="root", password="root", charset="utf8",
		                       database="bole_db")
		self.cur = self.conn.cursor()
	# 插入数据
	def sql_insert(self,sql):
		self.cur.execute(sql)
		self.conn.commit()
	
	def process_item(self, item, spider):
		# 存入mysql数据库
		sql_word = "insert into article (title,create_time,article_type,praise_number,collection_number,comment_number,url,front_img) values ('{0}','{1}','{2}','{3}','{4}','{5}','{6}','{7}','{8}')".format(item["title"],item["create_time"],item["article_type"],item["praise_number"],item["collection_number"],item["comment_number"],item["url"],item["front_img"])
		self.sql_insert(sql_word)
		return item

setting.py中：

# 第67行开始
ITEM_PIPELINES = {
     
   'spider_bole_blog.pipelines.SpiderBoleBlogPipeline': 300,
	'spider_bole_blog.pipelines.MysqlPipeline':100
}

• 运行结果
  

我仅仅运行了1分钟，就爬下来并存储了1000条数据，而且没有被反爬掉，可以看出Scrapy框架的强大。

四、后言

这个系列的确是太久没更新了，给大家回顾一下之前讲了些什么吧
Scrapy学习专栏