Scrapy提供了多种方式来实现数据缓存和持久化,其中包括:
# 在settings.py中配置Feed输出
FEED_FORMAT = 'json'
FEED_URI = 'output.json'
process_item()
方法可以将爬取到的数据保存到数据库或其他存储介质中。# 编写自定义的Item Pipeline
class MyPipeline:
def process_item(self, item, spider):
# 将item数据保存到数据库中
return item
# 在settings.py中启用该Pipeline
ITEM_PIPELINES = {
'myproject.pipelines.MyPipeline': 300,
}
# 安装第三方存储库
pip install pymongo
# 在settings.py中配置MongoDB存储
MONGO_URI = 'mongodb://localhost:27017'
MONGO_DATABASE = 'mydatabase'
# 编写自定义的Item Pipeline
import pymongo
class MongoPipeline:
def open_spider(self, spider):
self.client = pymongo.MongoClient(settings.MONGO_URI)
self.db = self.client[settings.MONGO_DATABASE]
def close_spider(self, spider):
self.client.close()
def process_item(self, item, spider):
self.db[spider.name].insert_one(dict(item))
return item
# 在settings.py中启用该Pipeline
ITEM_PIPELINES = {
'myproject.pipelines.MongoPipeline': 300,
}
通过以上方式,可以在Scrapy中实现数据缓存和持久化,确保爬取到的数据不会丢失。