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  • Scrapy分布式爬虫打造搜索引擎- (二)伯乐在线爬取所有文章

    二、伯乐在线爬取所有文章

    1. 初始化文件目录

    基础环境

    1. python 3.6.5
    2. JetBrains PyCharm 2018.1
    3. mysql+navicat

    为了便于日后的部署：我们开发使用了虚拟环境。

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    pip install virtualenv
    pip install virtualenvwrapper-win
    安装虚拟环境管理
    mkvirtualenv articlespider3
    创建虚拟环境
    workon articlespider3
    直接进入虚拟环境
    deactivate
    退出激活状态
    workon
    知道有哪些虚拟环境

    scrapy项目初始化介绍

    自行官网下载py35对应得whl文件进行pip离线安装
    Scrapy 1.3.3

    安装时报错：

     Failed building wheel for Twisted

    点击下方链接，即可找到并下载相对应的whl文件： 
    https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml
    例如，出现“ Failed building wheel for Twisted”则下载相应python版本的Twisted文件。 
    笔者用的是Python3.6版本，则找到Twisted-17.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl文件进行下载即可。

    切忌修改文件名！！

    命令行创建scrapy项目

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    cd desktop

    scrapy startproject ArticleSpider

    scrapy目录结构

    scrapy借鉴了django的项目思想

    • scrapy.cfg：配置文件。
    • setings.py：设置
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    SPIDER_MODULES = ['ArticleSpider.spiders'] #存放spider的路径
    NEWSPIDER_MODULE = 'ArticleSpider.spiders'

    pipelines.py:

    做跟数据存储相关的东西

    middilewares.py:

    自己定义的middlewares 定义方法，处理响应的IO操作

    init.py:

    项目的初始化文件。

    items.py：

    定义我们所要爬取的信息的相关属性。Item对象是种类似于表单，用来保存获取到的数据

    创建我们的spider

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    cd ArticleSpider
    scrapy genspider jobbole blog.jobbole.com

    可以看到直接为我们创建好的空项目里已经有了模板代码。如下：

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    # -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy


    class JobboleSpider(scrapy.Spider):
        name = "jobbole"
        allowed_domains = ["blog.jobbole.com"]
        # start_urls是一个带爬的列表，
        #spider会为我们把请求下载网页做到，直接到parse阶段
        start_urls = ['http://blog.jobbole.com/']
        def parse(self, response):
            pass

    scray在命令行启动某一个Spyder的命令:

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    scrapy crawl jobbole

    在windows报出错误

    ImportError: No module named 'win32api'

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    pip install pypiwin32#解决

    创建我们的调试工具类*

    在项目根目录里创建main.py
    作为调试工具文件

    　　　　main.py

    # -*- coding: utf-8 -*-
    # @Time    : 2018/5/29 16:16
    # @Author  : xinjie

    from scrapy.cmdline import execute
    import sys
    import os
    #将系统当前目录设置为项目根目录
    #os.path.abspath(__file__)为当前文件所在绝对路径
    #os.path.dirname为文件所在目录
    #H:CodePathspiderArticleSpidermain.py
    #H:CodePathspiderArticleSpider
    sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
    #执行命令，相当于在控制台cmd输入改名了
    execute(["scrapy", "crawl" , "jobbole"])

    settings.py的设置不遵守reboots协议

    ROBOTSTXT_OBEY = False

    在jobble.py打上断点:

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    def parse(self, response):
        pass

    可以看到他返回的htmlresponse对象:
    对象内部：

    • body:网页内容
    • _DEFAULT_ENCODING= ‘ascii’
    • encoding= ‘utf-8’

    可以看出scrapy已经为我们做到了将网页下载下来。而且编码也进行了转换.

    2. 提取伯乐在线内容

    xpath的使用

    xpath让你可以不懂前端html，不看html的详细结构，只需要会右键查看就能获取网页上任何内容。速度远超beautifulsoup。
    目录:

    1. xpath简介
2. xpath术语与语法
3. xpath抓取误区：javasrcipt生成html与html源文件的区别
4. xpath抓取实例

    为什么要使用xpath？

    • xpath使用路径表达式在xml和html中进行导航
    • xpath包含有一个标准函数库
    • xpath是一个w3c的标准
    • xpath速度要远远超beautifulsoup。

    xpath节点关系

    1. 父节点*上一层节点*
    2. 子节点
    3. 兄弟节点*同胞节点*
    4. 先辈节点*父节点，爷爷节点*
    5. 后代节点*儿子，孙子*
      xpath语法:
    表达式说明
    article 选取所有article元素的所有子节点
    /article 选取根元素article
    article/a 选取所有属于article的子元素的a元素
    //div 选取所有div元素（不管出现在文档里的任何地方）
    article//div 选取所有属于article元素的后代的div元素，不管它出现在article之下的任何位置
    //@class 选取所有名为class的属性

    xpath语法-谓语:

    表达式说明
    /article/div[1 选取属于article子元素的第一个div元素
    /article/div[last()] 选取属于article子元素的最后一个div元素
    /article/div[last()-1] 选取属于article子元素的倒数第二个div元素
    //div[@color] 选取所有拥有color属性的div元素
    //div[@color=’red’] 选取所有color属性值为red的div元素

    xpath语法:

    表达式说明
    /div/* 选取属于div元素的所有子节点
    //* 选取所有元素
    //div[@*] 选取所有带属性的div 元素
    //div/a 丨//div/p 选取所有div元素的a和p元素
    //span丨//ul 选取文档中的span和ul元素
    article/div/p丨//span 选取所有属于article元素的div元素的p元素以及文档中所有的 span元素

    xpath抓取误区

    firebugs插件

    取某一个网页上元素的xpath地址

    如:http://blog.jobbole.com/110287/

    在标题处右键使用firebugs查看元素。
    然后在<h1>2016 腾讯软件开发面试题（部分）</h1>右键查看xpath

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    # -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy

    class JobboleSpider(scrapy.Spider):
        name = "jobbole"
        allowed_domains = ["blog.jobbole.com"]
        start_urls = ['http://blog.jobbole.com/110287/']

        def parse(self, response):
            re_selector = response.xpath("/html/body/div[3]/div[3]/div[1]/div[1]/h1")
            # print(re_selector)
            pass

    调试debug可以看到

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    re_selector =(selectorlist)[]

    可以看到返回的是一个空列表，
    列表是为了如果我们当前的xpath路径下还有层级目录时可以进行选取
    空说明没取到值：

    我们可以来chorme里观察一下

    chorme取到的值
    //*[@id="post-110287"]/div[1]/h1

    chormexpath代码

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    # -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy


    class JobboleSpider(scrapy.Spider):
        name = "jobbole"
        allowed_domains = ["blog.jobbole.com"]
        start_urls = ['http://blog.jobbole.com/110287/']

        def parse(self, response):
            re_selector = response.xpath('//*[@id="post-110287"]/div[1]/h1')
            # print(re_selector)
            pass

    可以看出此时可以取到值

    分析页面，可以发现页面内有一部html是通过JavaScript ajax交互来生成的，因此在f12检查元素时的页面结构里有，而xpath不对
    xpath是基于html源代码文件结构来找的

    xpath可以有多种多样的写法：

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    re_selector = response.xpath("/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/h1/text()")
    re2_selector = response.xpath('//*[@id="post-110287"]/div[1]/h1/text()')
    re3_selector = response.xpath('//div[@class="entry-header“]/h1/text()')

    推荐使用id型。因为页面id唯一。

    推荐使用class型，因为后期循环爬取可扩展通用性强。

    通过了解了这些此时我们已经可以抓取到页面的标题，此时可以使用xpath利器照猫画虎抓取任何内容。只需要点击右键查看xpath。

    开启控制台调试

    scrapy shell http://blog.jobbole.com/110287/

    完整的xpath提取伯乐在线字段代码

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    # -*- coding: utf-8 -*-
    import scrapy
    import re

    class JobboleSpider(scrapy.Spider):
        name = "jobbole"
        allowed_domains = ["blog.jobbole.com"]
        start_urls = ['http://blog.jobbole.com/110287/']

        def parse(self, response):
            #提取文章的具体字段
            title = response.xpath('//div[@class="entry-header"]/h1/text()').extract_first("")
            create_date = response.xpath("//p[@class='entry-meta-hide-on-mobile']/text()").extract()[0].strip().replace("·","").strip()
            praise_nums = response.xpath("//span[contains(@class, 'vote-post-up')]/h10/text()").extract()[0]
            fav_nums = response.xpath("//span[contains(@class, 'bookmark-btn')]/text()").extract()[0]
            match_re = re.match(".*?(d+).*", fav_nums)
            if match_re:
                fav_nums = match_re.group(1)

            comment_nums = response.xpath("//a[@href='#article-comment']/span/text()").extract()[0]
            match_re = re.match(".*?(d+).*", comment_nums)
            if match_re:
                comment_nums = match_re.group(1)

            content = response.xpath("//div[@class='entry']").extract()[0]

            tag_list = response.xpath("//p[@class='entry-meta-hide-on-mobile']/a/text()").extract()
            tag_list = [element for element in tag_list if not element.strip().endswith("评论")]
            tags = ",".join(tag_list)
            pass

    css选择器的使用：

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    # 通过css选择器提取字段
            # front_image_url = response.meta.get("front_image_url", "")  #文章封面图
            title = response.css(".entry-header h1::text").extract_first()
            create_date = response.css("p.entry-meta-hide-on-mobile::text").extract()[0].strip().replace("·","").strip()
            praise_nums = response.css(".vote-post-up h10::text").extract()[0]
            fav_nums = response.css(".bookmark-btn::text").extract()[0]
            match_re = re.match(".*?(d+).*", fav_nums)
            if match_re:
                fav_nums = int(match_re.group(1))
            else:
                fav_nums = 0

            comment_nums = response.css("a[href='#article-comment'] span::text").extract()[0]
            match_re = re.match(".*?(d+).*", comment_nums)
            if match_re:
                comment_nums = int(match_re.group(1))
            else:
                comment_nums = 0

            content = response.css("div.entry").extract()[0]

            tag_list = response.css("p.entry-meta-hide-on-mobile a::text").extract()
            tag_list = [element for element in tag_list if not element.strip().endswith("评论")]
            tags = ",".join(tag_list)
            pass

    3. 爬取所有文章

    yield关键字

    #使用request下载详情页面，下载完成后回调方法parse_detail()提取文章内容中的字段
    yield Request(url=parse.urljoin(response.url,post_url),callback=self.parse_detail)

    scrapy.http import Request下载网页

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    from scrapy.http import Request
    Request(url=parse.urljoin(response.url,post_url),callback=self.parse_detail)

    parse拼接网址应对herf内有可能网址不全

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    from urllib import parse
    url=parse.urljoin(response.url,post_url)
    parse.urljoin("http://blog.jobbole.com/all-posts/","http://blog.jobbole.com/111535/")
    #结果为http://blog.jobbole.com/111535/

    class层级关系

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    next_url = response.css(".next.page-numbers::attr(href)").extract_first("")
    #如果.next .pagenumber 是指两个class为层级关系。而不加空格为同一个标签

    twist异步机制

    Scrapy使用了Twisted作为框架，Twisted有些特殊的地方是它是事件驱动的，并且比较适合异步的代码。在任何情况下，都不要写阻塞的代码。阻塞的代码包括:

    • 访问文件、数据库或者Web
    • 产生新的进程并需要处理新进程的输出，如运行shell命令
    • 执行系统层次操作的代码，如等待系统队列

    实现全部文章字段下载的代码：

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    def parse(self, response):
        """
                1. 获取文章列表页中的文章url并交给scrapy下载后并进行解析
                2. 获取下一页的url并交给scrapy进行下载， 下载完成后交给parse
                """
        # 解析列表页中的所有文章url并交给scrapy下载后并进行解析
        post_urls = response.css("#archive .floated-thumb .post-thumb a::attr(href)").extract()
        for post_url in post_urls:
            #request下载完成之后，回调parse_detail进行文章详情页的解析
            # Request(url=post_url,callback=self.parse_detail)
            print(response.url)
            print(post_url)
            yield Request(url=parse.urljoin(response.url,post_url),callback=self.parse_detail)
            #遇到href没有域名的解决方案
            #response.url + post_url
            print(post_url)
        # 提取下一页并交给scrapy进行下载
        next_url = response.css(".next.page-numbers::attr(href)").extract_first("")
        if next_url:
            yield Request(url=parse.urljoin(response.url, post_url), callback=self.parse)

    全部文章的逻辑流程图

    所有文章流程图

    4. scrapy的items整合字段

    数据爬取的任务就是从非结构的数据中提取出结构性的数据。
    items 可以让我们自定义自己的字段（类似于字典，但比字典的功能更齐全）

    在当前页，需要提取多个url

    原始写法,extract之后则生成list列表，无法进行二次筛选：

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    post_urls = response.css("#archive .floated-thumb .post-thumb a::attr(href)").extract()

    改进写法:

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    post_nodes = response.css("#archive .floated-thumb .post-thumb a")
            for post_node in post_nodes:
                #获取封面图的url
                image_url = post_node.css("img::attr(src)").extract_first("")
                post_url = post_node.css("::attr(href)").extract_first("")

    在下载网页的时候把获取到的封面图的url传给parse_detail的response
    在下载网页时将这个封面url获取到，并通过meta将他发送出去。在callback的回调函数中接收该值

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    yield Request(url=parse.urljoin(response.url,post_url),meta={"front_image_url":image_url},callback=self.parse_detail)

    front_image_url = response.meta.get("front_image_url", "")

    urljoin的好处
    如果你没有域名，我就从response里取出来，如果你有域名则我对你起不了作用了

    编写我们自定义的item并在jobboled.py中填充。

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    class JobBoleArticleItem(scrapy.Item):
        title = scrapy.Field()
        create_date = scrapy.Field()
        url = scrapy.Field()
        url_object_id = scrapy.Field()
        front_image_url = scrapy.Field()
        front_image_path = scrapy.Field()
        praise_nums = scrapy.Field()
        comment_nums = scrapy.Field()
        fav_nums = scrapy.Field()
        content = scrapy.Field()
        tags = scrapy.Field()

    import之后实例化，实例化之后填充：

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    1. from ArticleSpider.items import JobBoleArticleItem
    2. article_item = JobBoleArticleItem()
    3. article_item["title"] = title
            article_item["url"] = response.url
            article_item["create_date"] = create_date
            article_item["front_image_url"] = [front_image_url]
            article_item["praise_nums"] = praise_nums
            article_item["comment_nums"] = comment_nums
            article_item["fav_nums"] = fav_nums
            article_item["tags"] = tags
            article_item["content"] = content

    yield article_item将这个item传送到pipelines中
    pipelines可以接收到传送过来的item
    将setting.py中的pipeline配置取消注释

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    # Configure item pipelines
    # See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
    ITEM_PIPELINES = {
       'ArticleSpider.pipelines.ArticlespiderPipeline': 300,
    }

    当我们的item被传输到pipeline我们可以将其进行存储到数据库等工作

    setting设置下载图片pipeline

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    ITEM_PIPELINES={
    'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline': 1,
    }

    H:CodePathpyEnvsarticlespider3Libsite-packagesscrapypipelines
    里面有三个scrapy默认提供的pipeline
    提供了文件，图片，媒体。

    ITEM_PIPELINES是一个数据管道的登记表，每一项具体的数字代表它的优先级，数字越小，越早进入。

    setting设置下载图片的地址

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    # IMAGES_MIN_HEIGHT = 100
    # IMAGES_MIN_WIDTH = 100

    设置下载图片的最小高度，宽度。

    新建文件夹images在

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    IMAGES_URLS_FIELD = "front_image_url"
    project_dir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
    IMAGES_STORE = os.path.join(project_dir, 'images')

    安装PIL
    pip install pillow

    定制自己的pipeline使其下载图片后能保存下它的本地路径
    get_media_requests()接收一个迭代器对象下载图片
    item_completed获取到图片的下载地址

    自定义图片pipeline的调试信息

    继承并重写item_completed()

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    from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline

    class ArticleImagePipeline(ImagesPipeline):
        #重写该方法可从result中获取到图片的实际下载地址
        def item_completed(self, results, item, info):
            for ok, value in results:
                image_file_path = value["path"]
            item["front_image_path"] = image_file_path

            return item

    setting中设置使用我们自定义的pipeline，而不是系统自带的

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    ITEM_PIPELINES = {
       'ArticleSpider.pipelines.ArticlespiderPipeline': 300,
       # 'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline': 1,
        'ArticleSpider.pipelines.ArticleImagePipeline':1,
    }

    保存下来的本地地址

    图片url的md5处理
    新建package utils

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    import hashlib

    def get_md5(url):
        m = hashlib.md5()
        m.update(url)
        return m.hexdigest()

    if __name__ == "__main__":
        print(get_md5("http://jobbole.com".encode("utf-8")))

    不确定用户传入的是不是:

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    def get_md5(url):
        #str就是unicode了
        if isinstance(url, str):
            url = url.encode("utf-8")
        m = hashlib.md5()
        m.update(url)
        return m.hexdigest()

    在jobbole.py中将url的md5保存下来

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    from ArticleSpider.utils.common import get_md5
    article_item["url_object_id"] = get_md5(response.url)

    5. 数据保存到本地文件以及mysql中

    保存到本地json文件

    import codecs打开文件避免一些编码问题，自定义JsonWithEncodingPipeline实现json本地保存

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    class JsonWithEncodingPipeline(object):
        #自定义json文件的导出
        def __init__(self):
            self.file = codecs.open('article.json', 'w', encoding="utf-8")
        def process_item(self, item, spider):
            #将item转换为dict，然后生成json对象，false避免中文出错
            lines = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "
"
            self.file.write(lines)
            return item
        #当spider关闭的时候
        def spider_closed(self, spider):
            self.file.close()

    setting.py注册pipeline

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    ITEM_PIPELINES = {
       'ArticleSpider.pipelines.JsonWithEncodingPipeline': 2,
       # 'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline': 1,
        'ArticleSpider.pipelines.ArticleImagePipeline':1,
    }

    scrapy exporters JsonItemExporter导出

    scrapy自带的导出：

    - 'CsvItemExporter', 
- 'XmlItemExporter',
- 'JsonItemExporter'

    from scrapy.exporters import JsonItemExporter

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    class JsonExporterPipleline(object):
        #调用scrapy提供的json export导出json文件
        def __init__(self):
            self.file = open('articleexport.json', 'wb')
            self.exporter = JsonItemExporter(self.file, encoding="utf-8", ensure_ascii=False)
            self.exporter.start_exporting()

        def  close_spider(self, spider):
            self.exporter.finish_exporting()
            self.file.close()

        def process_item(self, item, spider):
            self.exporter.export_item(item)
            return item

    设置setting.py注册该pipeline

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    'ArticleSpider.pipelines.JsonExporterPipleline ': 2

    保存到数据库(mysql)

    数据库设计数据表，表的内容字段是和item一致的。数据库与item的关系。类似于django中model与form的关系。
    日期的转换，将字符串转换为datetime

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    import datetime
     try:
                create_date = datetime.datetime.strptime(create_date, "%Y/%m/%d").date()
            except Exception as e:
                create_date = datetime.datetime.now().date()

    数据库表设计

    jobbole数据表设计

    • 三个num字段均设置不能为空，然后默认0.
    • content设置为longtext
    • 主键设置为url_object_id

    数据库驱动安装
    pip install mysqlclient

    Linux报错解决方案:
    ubuntu:
    sudo apt-get install libmysqlclient-dev
    centos:
    sudo yum install python-devel mysql-devel

    保存到数据库pipeline(同步）编写

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    import MySQLdb
    class MysqlPipeline(object):
        #采用同步的机制写入mysql
        def __init__(self):
            self.conn = MySQLdb.connect('127.0.0.1', 'root', 'mima', 'article_spider', charset="utf8", use_unicode=True)
            self.cursor = self.conn.cursor()

        def process_item(self, item, spider):
            insert_sql = """
                insert into jobbole_article(title, url, create_date, fav_nums)
                VALUES (%s, %s, %s, %s)
            """
            self.cursor.execute(insert_sql, (item["title"], item["url"], item["create_date"], item["fav_nums"]))
            self.conn.commit()

    保存到数据库的(异步Twisted)编写
    因为我们的爬取速度可能大于数据库存储的速度。异步操作。
    设置可配置参数
    seeting.py设置

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    MYSQL_HOST = "127.0.0.1"
    MYSQL_DBNAME = "article_spider"
    MYSQL_USER = "root"
    MYSQL_PASSWORD = "123456"

    代码中获取到设置的可配置参数
    twisted异步：

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    import MySQLdb.cursors
    from twisted.enterprise import adbapi

    #连接池ConnectionPool
    #    def __init__(self, dbapiName, *connargs, **connkw):
    class MysqlTwistedPipline(object):
        def __init__(self, dbpool):
            self.dbpool = dbpool

        @classmethod
        def from_settings(cls, settings):
            dbparms = dict(
                host = settings["MYSQL_HOST"],
                db = settings["MYSQL_DBNAME"],
                user = settings["MYSQL_USER"],
                passwd = settings["MYSQL_PASSWORD"],
                charset='utf8',
                cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor,
                use_unicode=True,
            )
            #**dbparms-->("MySQLdb",host=settings['MYSQL_HOST']
            dbpool = adbapi.ConnectionPool("MySQLdb", **dbparms)

            return cls(dbpool)

        def process_item(self, item, spider):
            #使用twisted将mysql插入变成异步执行
            query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert, item)
            query.addErrback(self.handle_error, item, spider) #处理异常

        def handle_error(self, failure, item, spider):
            #处理异步插入的异常
            print (failure)

        def do_insert(self, cursor, item):
            #执行具体的插入
            #根据不同的item 构建不同的sql语句并插入到mysql中
            insert_sql, params = item.get_insert_sql()
            cursor.execute(insert_sql, params)

    ``` 
    可选django.items

    https://github.com/scrapy-plugins/scrapy-djangoitem

    可以让我们保存的item直接变成django的models.

    #### scrapy的itemloader来维护提取代码

    itemloadr提供了一个容器，让我们配置某一个字段该使用哪种规则。
    add_css add_value add_xpath
    ```python
    from scrapy.loader import ItemLoader
    # 通过item loader加载item
            front_image_url = response.meta.get("front_image_url", "")  # 文章封面图
            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")
            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")
            #调用这个方法来对规则进行解析生成item对象
            article_item = item_loader.load_item()

    直接使用itemloader的问题

    1. 所有值变成了list
    2. 对于这些值做一些处理函数
      item.py中对于item process处理函数
      MapCompose可以传入函数对于该字段进行处理，而且可以传入多个
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    from scrapy.loader.processors import MapCompose
    def add_mtianyan(value):
        return value+"-mtianyan"

     title = scrapy.Field(
            input_processor=MapCompose(lambda x:x+"mtianyan",add_mtianyan),
        )

    注意：此处的自定义方法一定要写在代码前面。

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    create_date = scrapy.Field(
        input_processor=MapCompose(date_convert),
        output_processor=TakeFirst()
    )

    只取list中的第一个值。

    自定义itemloader实现默认提取第一个

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    class ArticleItemLoader(ItemLoader):
        #自定义itemloader实现默认提取第一个
        default_output_processor = TakeFirst()

    list保存原值

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    def return_value(value):
        return value

    front_image_url = scrapy.Field(
            output_processor=MapCompose(return_value)
        )

    下载图片pipeline增加if增强通用性

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    class ArticleImagePipeline(ImagesPipeline):
        #重写该方法可从result中获取到图片的实际下载地址
        def item_completed(self, results, item, info):
            if "front_image_url" in item:
                for ok, value in results:
                    image_file_path = value["path"]
                item["front_image_path"] = image_file_path

            return item

    自定义的item带处理函数的完整代码

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    class JobBoleArticleItem(scrapy.Item):
        title = scrapy.Field()
        create_date = scrapy.Field(
            input_processor=MapCompose(date_convert),
        )
        url = scrapy.Field()
        url_object_id = scrapy.Field()
        front_image_url = scrapy.Field(
            output_processor=MapCompose(return_value)
        )
        front_image_path = scrapy.Field()
        praise_nums = scrapy.Field(
            input_processor=MapCompose(get_nums)
        )
        comment_nums = scrapy.Field(
            input_processor=MapCompose(get_nums)
        )
        fav_nums = scrapy.Field(
            input_processor=MapCompose(get_nums)
        )
        #因为tag本身是list，所以要重写
        tags = scrapy.Field(
            input_processor=MapCompose(remove_comment_tags),
            output_processor=Join(",")
        )
        content = scrapy.Field()

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    文章学习来自于@天涯明月笙博客，原文链接：http://blog.mtianyan.cn/post/1cc4531e.html
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/xinjie57/p/9106425.html
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