Scrapy提供了多種方式來實現數據緩存和持久化,其中包括:
# 在settings.py中配置Feed輸出
FEED_FORMAT = 'json'
FEED_URI = 'output.json'
process_item()
方法可以將爬取到的數據保存到數據庫或其他存儲介質中。# 編寫自定義的Item Pipeline
class MyPipeline:
def process_item(self, item, spider):
# 將item數據保存到數據庫中
return item
# 在settings.py中啟用該Pipeline
ITEM_PIPELINES = {
'myproject.pipelines.MyPipeline': 300,
}
# 安裝第三方存儲庫
pip install pymongo
# 在settings.py中配置MongoDB存儲
MONGO_URI = 'mongodb://localhost:27017'
MONGO_DATABASE = 'mydatabase'
# 編寫自定義的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中啟用該Pipeline
ITEM_PIPELINES = {
'myproject.pipelines.MongoPipeline': 300,
}
通過以上方式,可以在Scrapy中實現數據緩存和持久化,確保爬取到的數據不會丟失。