ItemPipeline的使用4

csdn特训营 2023-01-12 23:49:40

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主要介绍了Python：Scrapy框架中Item Pipeline组件使用详解，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

Boost.Pipeline 基于C++ Pipeline 实现。该库的开发由 Google 通过 GSoC 2014 计划创建。请参阅以获取更多信息。例子使用管道很容易定义可以并行运行的隔离转换。以下示例使用此库预览，其完整版本可在example/目录中找到。 auto grep_error = std::bind(grep, "Error.*", _1, _2); (boost::pipeline::from(input) | trim | grep_error | [] (const std::string& item) { return "-> " + item; } | output ).run(pool); 反馈尽管该库不稳定且正在开发中，但欢迎提供反馈。

第5章使用Item Pipeline处理数据在之前的章节中，我们学习了提取数据以及封装数据的方法，这一章来学习如何对爬取到的数据进行处理。在Scrapy中，Item Pipeline是处理数据的组件，一个Item Pipeline就是一个包含特定接口的类，通常只负责一种功能的数据处理，在一个项目中可以同时启用多个Item Pipeline，它们按指定次序级联起来，形成一条数据处理流水线。以下是Item Pipeline的几种典型应用： ●　清洗数据。 ●　验证数据的有效性。 ●　过滤掉重复

在前面的示例中我们已经了解了 Item Pipeline 项目管道的基本概念，本节课我们就深入详细讲解它的用法。首先我们看看 Item Pipeline 在 Scrapy 中的架构，如图所示。图中的最左侧即为 Item Pipeline，它的调用发生在 Spider 产生 Item 之后。当 Spider 解析完 Response 之后，Item 就会传递到 Item Pipeline，被定义的 Item Pipeline 组件会顺次调用，完成一连串的处理过程，比如数据清洗、存储等。它的主要功能有：

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