Scrapy如何支持自定义数据解析逻辑

Scrapy支持自定义数据解析逻辑通过编写自定义的Item Loader和Item。Item Loader是用来规范化和清洗提取到的数据的，而Item则是用来保存解析后的数据的。

首先，你需要定义一个Item类，用来保存解析后的数据。例如：

import scrapy  class MyItem(scrapy.Item):     name = scrapy.Field()     price = scrapy.Field() 

接下来，你可以定义一个自定义的Item Loader，用来实现数据的解析逻辑。例如：

from scrapy.loader import ItemLoader from scrapy.loader.processors import MapCompose, TakeFirst  class MyItemLoader(ItemLoader):     default_input_processor = MapCompose(str.strip)     default_output_processor = TakeFirst()          name_in = MapCompose(str.strip)     price_in = MapCompose(lambda x: float(x.replace('$', '')) if x else None) 

在Spider中，你可以使用自定义的Item Loader来解析数据并创建Item对象。例如：

from scrapy import Spider from myproject.items import MyItem from myproject.loaders import MyItemLoader  class MySpider(Spider):     name = 'example'     start_urls = ['http://example.com']          def parse(self, response):         loader = MyItemLoader(item=MyItem(), response=response)         loader.add_css('name', 'div.product-name::text')         loader.add_css('price', 'span.price::text')                  yield loader.load_item() 

在这个例子中，我们使用自定义的Item Loader来解析网页中的产品名称和价格，并创建一个MyItem对象。通过自定义Item Loader，你可以定义更加灵活和具体的数据解析逻辑，以满足你的需求。