引言

基於Scrapy來爬取資料只是手段，這些爬取的結果需要按照一定的方式匯出或者儲存到資料庫中，excel是在日常工作中使用最為廣泛的工具之一，本文介紹如何來講爬取結果儲存excel檔案。

環境介紹

Python 3.6.1 Scrapy 1.5.0

定義Domain物件

定義爬取資料物件的實體類：

import scrapy
class EnrolldataItem(scrapy.Item):
    schoolName = scrapy.Field()
    currentBatch = scrapy.Field()
    totalNumberInPlan = scrapy.Field
 
()
    majorName = scrapy.Field()
    categoryName = scrapy.Field()
    numberInPlan = scrapy.Field()
    note = scrapy.Field()    

這裡的Field表示其在Scrapy爬取的實體欄位，無關乎型別。

定義Pipelines

from scrapy.exporters import CsvItemExporter

class EnrolldataPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        self.file = open("/home/bladestone/enrolldata.csv"
 
, "wb")
        self.exporter = CsvItemExporter(self.file,       
        fields_to_export=["schoolName", "currentBatch", "totalNumberInPlan"])
        self.exporter.start_exporting()

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

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

這裡使用了scrapy自帶的CsvItemExporter儲存爬取的結果。
open_spider()和close_spider()兩個方法都來在spider啟動和結束的時候，執行一些初始化和清理工作，對於pipeline操作而言：

• open_spider(): 執行檔案建立，然後初始化exporter，並啟動start_exporting()，開始接收Item
• close_spider(): 結束exporter的exporting，關閉檔案流。
• export_item()： 用來將item儲存到輸出結果中。

process_item()為pipeline中定義的方法，在pipeline在settings.py中註冊之後，將會被呼叫。

註冊pipeline

在settings.py檔案中註冊pipeline:

ITEM_PIPELINES = {
‘enrolldata.pipelines.EnrolldataPipeline’: 300,
}

spider中返回item

在spider中一般通過yield的方式實現非同步返回結果，此為spider中定義的響應處理方法。具體的示例如下：

def parse_data():
    item = EnrolldataItem()
    item['majorName'] = major_name
    item['categoryName'] = major_category
    item['numberInPlan'] = major_number
    item['note'] = major_note
    item['schoolName'] = school_name
    item['currentBatch'] = current_batch
    item['totalNumberInPlan'] = total_number

    yield item

執行crawler

scrapy crawl enrolldata

enrolldata為專案的名稱。

總結

在Scrapy中提供了多種結果輸出方式，目前支援的有: xml, json, csv, pickle等多種方式，對於資料的支援也是非常方便的，這方面的內容將在後續的內容中進行詳細介紹。