【Python爬虫】：Scrapy数据持久化
要想将我们爬取到的文件的数据进行持久化操作，那么在Scrapy下有两种方式，
1.基于终端指令的数据持久化
要求：只能将parse方法的返回值储存到文本文件当中
注意：持久化文本文件的类型只能够为csv,json.xml等，不能够为txt,excel
指令使用：
scrapy crawl xxx(爬虫文件名) -o xxx.csv(保存的文件名)
好处：十分简洁且高效便捷
缺点：局限性比较强，只能够保存为指定后缀
2.基于管道的数据持久化：
管道持久化的流程：
编码流程：
1.数据解析
2.在item当中定义我们需要储存的数据的属性
3.将解析的对象封装到Item类型的对象
4.将item类型的对象交给管道，进行数据持久化的操作
5.在管道类Pipline当中的process_item当中进行数据持久化代码的编写
6.在配置文件当中开启管道
进行数据解析和爬取：
import scrapy
from firstBlood.items import FirstbloodItem
class FirstSpider(scrapy.Spider):
#爬虫文件的名称：爬虫源文件的一个唯一标识
name = 'first'
#允许的域名：用来限定start_urls列表中哪些url可以进行请求发送
#allowed_domains = ['www.baidu.com']
#起始的url列表：该列表当中存放的url会被scrapy自动发送请求
start_urls = ['https://www.qiushibaike.com/text/']
#用来进行数据解析的：response参数标的是请求成功后对应的响应对象
def parse(self, response):
#start_urls里面有多少个url。就调用这个方法多少次
author=response.xpath('//div[@id="content"]//h2/text()').extract()
content=response.xpath('//div[@id="content"]//div[@class="content"]/span/text()').extract()
#item只能够一组一组的解析，不能够把全部的数据一次全部加载进去
item = FirstbloodItem()
for i in author:
print(i)
item['author']=i
break
for i in content:
item['content']=i
print(i)
break
yield item
用yield提交我们所得到的item数据一次
因此我们首先编写item.py文件，标注我们需要进行储存的文件，item.py文件如下所示：
# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
import scrapy
class FirstbloodItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
author= scrapy.Field()
content=scrapy.Field()在pipelines.py文件里重写open_spider和close_spider方法，同时在process_item里提取出数据，将数据写入到txt文件里，因此编写代码：
class FirstbloodPipeline:
fp=None
#开始爬虫时，调用一次
def open_spider(self,spider):
print("开始爬虫")
self.fp=open('./result.txt','w',encoding='utf-8')
# 该方法每接受到一次item就会被调用一次
def process_item(self, item, spider):
#取出数据
author=item['author']
content=item['content']
self.fp.write(author+": "+content+"\n")
return item
#结束爬虫时，调用一次
def close_spider(self,spider):
print("结束爬虫！")
self.fp.close()在settings文件里开启管道，优先级设定为默认的300，数值越小，说明优先级越大：
ITEM_PIPELINES = {
'firstBlood.pipelines.FirstbloodPipeline': 300,
#300表示的是优先级，数值越小，则优先级越高
}
最后的运行结果：
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