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第7章
使用Exporter导出数据
使用Exporter导出数据
通过之前章节的学习，大家掌握了Scrapy中爬取数据、封装数据、处理数据的相关技术，本章我们来学习如何将爬取到的数据以某种数据格式保存到文件中，即导出数据。
在Scrapy中，负责导出数据的组件被称为Exporter（导出器），Scrapy内部实现了多个Exporter，每个Exporter实现一种数据格式的导出，支持的数据格式如下（括号中为相应的Exporter）：
（1）JSON (JsonItemExporter)
（2）JSON lines (JsonLinesItemExporter)
（3）CSV (CsvItemExporter)
（4）XML (XmlItemExporter)
（5）Pickle (PickleItemExporter)
（6）Marshal (MarshalItemExporter)
其中，前4种是极为常用的文本数据格式，而后两种是Python特有的。在大多数情况下，使用Scrapy内部提供的Exporter就足够了，需要以其他数据格式（上述6种以外）导出数据时，可以自行实现Exporter。
7.1 指定如何导出数据在导出数据时，需向Scrapy爬虫提供以下信息：
● 导出文件路径。
● 导出数据格式（即选用哪个Exporter）。
可以通过以下两种方式指定爬虫如何导出数据：
（1）通过命令行参数指定。
（2）通过配置文件指定。
7.1.1 命令行参数在运行scrapy crawl命令时，可以分别使用-o和-t参数指定导出文件路径以及导出数据格式。
在第1章example项目中，我们使用以下命令运行爬虫：
$ scrapy crawl books -o books.csv
...
$ head -10 books.csv # 查看文件开头的10 行
name,price
A Light in the Attic,£51.77
Tipping the Velvet,£53.74
Soumission,£50.10
Sharp Objects,£47.82
Sapiens: A Brief History of Humankind,£54.23
The Requiem Red,£22.65
The Dirty Little Secrets of Getting Your Dream Job,£33.34
"The Coming Woman: A Novel Based on the Life of the Infamous Feminist, Victoria
Woodhull",£17.93
The Boys in the Boat: Nine Americans and Their Epic Quest for Gold at the 1936 Berlin
Olympics,£22.60
其中，-o books.csv指定了导出文件的路径，在这里虽然没有使用-t参数指定导出数据格式，但Scrapy爬虫通过文件后缀名推断出我们想以csv作为导出数据格式。同样的道理，如果将参数改为-o books.json，Scrapy爬虫就会以json作为导出数据格式。
需要明确地指定导出数据格式时，使用-t参数，例如：
$ scrapy crawl books -t csv -o books1.data
...
$ scrapy crawl books -t json -o books2.data
...
$ scrapy crawl books -t xml -o books3.data
...
运行以上命令后，Scrapy爬虫会以-t参数中的数据格式字符串（如csv、json、xml）为键，在配置字典FEED_EXPORTERS中搜索Exporter，FEED_EXPORTERS的内容由以下两个字典的内容合并而成：
● 默认配置文件中的FEED_EXPORTERS_BASE。
● 用户配置文件中的FEED_EXPORTERS。
前者包含内部支持的导出数据格式，后者包含用户自定义的导出数据格式。以下是Scrapy源码中定义的FEED_EXPORTERS_BASE，它位于scrapy.settings.default_settings模块：
FEED_EXPORTERS_BASE = {
'json': 'scrapy.exporters.JsonItemExporter',
'jsonlines': 'scrapy.exporters.JsonLinesItemExporter',
'jl': 'scrapy.exporters.JsonLinesItemExporter',
'csv': 'scrapy.exporters.CsvItemExporter',
'xml': 'scrapy.exporters.XmlItemExporter',
'marshal': 'scrapy.exporters.MarshalItemExporter',
'pickle': 'scrapy.exporters.PickleItemExporter',
}
如果用户添加了新的导出数据格式（即实现了新的Exporter），可在配置文件settings.py中定义FEED_EXPORTERS，例如：
FEED_EXPORTERS = {'excel': 'my_project.my_exporters.ExcelItemExporter'}
另外，指定导出文件路径时，还可以使用%(name)s和%(time)s两个特殊变量：
● %(name)s:会被替换为Spider的名字。
● %(time)s:会被替换为文件创建时间。
请看一个例子，假设一个项目中有爬取书籍信息、游戏信息、新闻信息的3个Spider，分别名为'books'、'games'、'news'。对于任意Spider的任意一次爬取，都可以使用'export_data/%(name)s/%(time)s.csv'作为导出路径，Scrapy爬虫会依据Spider的名字和爬取的时间点创建导出文件：
使用命令行参数指定如何导出数据很方便，但命令行参数只能指定导出文件路径以及导出数据格式，并且每次都在命令行里输入很长的参数让人很烦躁，使用配置文件可以弥补这些不足。
7.1.2 配置文件接下来，我们学习在配置文件中指定如何导出数据。下面依次说明几个常用选项：
● FEED_URI
导出文件路径。
FEED_URI = 'export_data/%(name)s.data'
● FEED_FORMAT
导出数据格式。
FEED_FORMAT = 'csv'
● FEED_EXPORT_ENCODING
导出文件编码（默认情况下json文件使用数字编码，其他使用utf-8编码）。
FEED_EXPORT_ENCODING = 'gbk'
● FEED_EXPORT_FIELDS
导出数据包含的字段（默认情况下导出所有字段），并指定次序。
FEED_EXPORT_FIELDS = ['name', 'author', 'price']
● FEED_EXPORTERS
用户自定义Exporter字典，添加新的导出数据格式时使用。
FEED_EXPORTERS = {'excel': 'my_project.my_exporters.ExcelItemExporter'}
7.2 添加导出数据格式
在某些需求下，我们想要添加新的导出数据格式，此时需要实现新的Exporter类。下面先参考Scrapy内部的Exporter类是如何实现的，然后自行实现一个Exporter。
7.2.1 源码参考Scrapy内部的Exporter类在scrapy.exporters模块中实现，以下是其中的代码片段：
class BaseItemExporter(object):
def __init__(self, **kwargs):
self._configure(kwargs)
def _configure(self, options, dont_fail=False):
self.encoding = options.pop('encoding', None)
self.fields_to_export = options.pop('fields_to_export', None)
self.export_empty_fields = options.pop('export_empty_fields', False)
if not dont_fail and options:
raise TypeError("Unexpected options: %s" % ', '.join(options.keys()))
def export_item(self, item):
raise NotImplementedError
def serialize_field(self, field, name, value):
serializer = field.get('serializer', lambda x: x)
return serializer(value)
def start_exporting(self):
pass
def finish_exporting(self):
pass
def _get_serialized_fields(self, item, default_value=None, include_empty=None):
"""Return the fields to export as an iterable of tuples
(name, serialized_value)
"""
if include_empty is None:
include_empty = self.export_empty_fields
if self.fields_to_export is None:
if include_empty and not isinstance(item, dict):
field_iter = six.iterkeys(item.fields)
else:
field_iter = six.iterkeys(item)
else:
if include_empty:
field_iter = self.fields_to_export
else:
field_iter = (x for x in self.fields_to_export if x in item)
for field_name in field_iter:
if field_name in item:
field = {} if isinstance(item, dict) else item.fields[field_name]
value = self.serialize_field(field, field_name, item[field_name])
else:
value = default_value
yield field_name, value
# json
class JsonItemExporter(BaseItemExporter):
def __init__(self, file, **kwargs):
self._configure(kwargs, dont_fail=True)
self.file = file
kwargs.setdefault('ensure_ascii', not self.encoding)
self.encoder = ScrapyJSONEncoder(**kwargs)
self.first_item = True
def start_exporting(self):
self.file.write(b"[\n")
def finish_exporting(self):
self.file.write(b"\n]")
def export_item(self, item):
if self.first_item:
self.first_item = False
else:
self.file.write(b',\n')
itemdict = dict(self._get_serialized_fields(item))
data = self.encoder.encode(itemdict)
self.file.write(to_bytes(data, self.encoding))
# json lines
class JsonLinesItemExporter(BaseItemExporter):
...
# xml
class XmlItemExporter(BaseItemExporter):
...
# csv
class CsvItemExporter(BaseItemExporter):
...
...
其中的每一个Exporter都是BaseItemExporter的一个子类，BaseItemExporter定义了一些抽象接口待子类实现：
● export_item(self, item)
负责导出爬取到的每一项数据，参数item为一项爬取到的数据，每个子类必须实现该方法。
● start_exporting(self)
在导出开始时被调用，可在该方法中执行某些初始化工作。
● finish_exporting(self)
在导出完成时被调用，可在该方法中执行某些清理工作。
以JsonItemExporter为例，其实现非常简单：
● 为了使最终导出结果是一个json中的列表，在start_exporting和finish_exporting方法中分别向文件写入b"[\n, b"\n]"。
● 在export_item方法中，调用self.encoder.encode方法将一项数据转换成json串（具体细节不再赘述），然后写入文件。
7.2.2 实现Exporter接下来，我们参照JsonItemExporter的源码，在第1章example项目中实现一个能将数据以Excel格式导出的Exporter。
在项目中创建一个my_exporters.py（与settings.py同级目录），在其中实现ExcelItemExporter，代码如下：
from scrapy.exporters import BaseItemExporter
import xlwt
class ExcelItemExporter(BaseItemExporter):
def __init__(self, file, **kwargs):
self._configure(kwargs)
self.file = file
self.wbook = xlwt.Workbook()
self.wsheet = self.wbook.add_sheet('scrapy')
self.row = 0
def finish_exporting(self):
self.wbook.save(self.file)
def export_item(self, item):
fields = self._get_serialized_fields(item)
for col, v in enumerate(x for _, x in fields):
self.wsheet.write(self.row, col, v)
self.row += 1
解释上述代码如下：
● 这里使用第三方库xlwt将数据写入Excel文件。
● 在构造器方法中创建Workbook对象和Worksheet对象，并初始化用来记录写入行坐标的self.row。
● 在export_item方法中调用基类的_get_serialized_fields方法，获得item所有字段的迭代器，然后调用self.wsheet.write方法将各字段写入Excel表格。
● finish_exporting方法在所有数据都被写入Excel表格后被调用，在该方法中调用self.wbook.save方法将Excel表格写入Excel文件。
完成ExcelItemExporter后，在配置文件settings.py中添加如下代码：
FEED_EXPORTERS = {'excel': 'example.my_exporters.ExcelItemExporter'}
现在，可以使用ExcelItemExporter导出数据了，以-t excel为参数重新运行爬虫：
$ scrapy crawl books -t excel -o books.xls
图7-1所示为爬取完成后在Excel文件中观察到的结果。
图7-1
如上所示，我们成功地使用ExcelItemExporter将爬取到的数据存入了Excel文件中。
7.3 本章小结本章学习了在Scrapy中如何使用Exporter将爬取到的数据导出到文件，首先介绍使用命令行参数以及配置文件指定如何导出数据的方法，然后参考Scrapy内部Exporter的源码实现了一个能将数据导出到Excel文件的Exporter。
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