Scrapy如何支持自定义数据解析逻辑

Scrapy支持自定义数据解析逻辑通过编写自定义的Item Loader和Item。Item Loader是用来规范化和清洗提取到的数据的，而Item则是用来保存解析后的数据的。

首先，你需要定义一个Item类，用来保存解析后的数据。例如：

import scrapy

class MyItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()

接下来，你可以定义一个自定义的Item Loader，用来实现数据的解析逻辑。例如：

from scrapy.loader import ItemLoader
from scrapy.loader.processors import MapCompose, TakeFirst

class MyItemLoader(ItemLoader):
    default_input_processor = MapCompose(str.strip)
    default_output_processor = TakeFirst()
    
    name_in = MapCompose(str.strip)
    price_in = MapCompose(lambda x: float(x.replace('$', '')) if x else None)

在Spider中，你可以使用自定义的Item Loader来解析数据并创建Item对象。例如：

from scrapy import Spider
from myproject.items import MyItem
from myproject.loaders import MyItemLoader

class MySpider(Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']
    
    def parse(self, response):
        loader = MyItemLoader(item=MyItem(), response=response)
        loader.add_css('name', 'div.product-name::text')
        loader.add_css('price', 'span.price::text')
        
        yield loader.load_item()

在这个例子中，我们使用自定义的Item Loader来解析网页中的产品名称和价格，并创建一个MyItem对象。通过自定义Item Loader，你可以定义更加灵活和具体的数据解析逻辑，以满足你的需求。