从0搭建区块链资讯网站（6-4）pipelines并入库

上一节已经将爬虫，items编写完成， 本节我们将完成pipelines的编写，以及入库的操作，如下是详细步骤：

1. 首先新建一个mysqlpipelines的包，然后新建两个文件，一个是我们的pipelines，一个是sql的模块，如下

新建模块

2. 在setting 文件里面，编写我们的pipilines的引用：

settings

3. Settigns 编写mysql的基本配置

mysql

4.  完成后，我们来编写SQL中的两个方法，一个是插入数据库的方法，一个是查看数据库中是否已经有这条记录的方法

# -*- coding: utf-8 -*-

import pymysql.cursors

import traceback

from ArticleSpider import settings

MYSQL_HOSTS = settings.MYSQL_HOSTS

MYSQL_USER = settings.MYSQL_USER       

MYSQL_PASSWORD = settings.MYSQL_PASSWORD

MYSQL_ROOT = settings.MYSQL_ROOT

MYSQL_DB = settings.MYSQL_DB

#数据库连接

cnx = pymysql.Connect(user=MYSQL_USER, password = MYSQL_PASSWORD, host = MYSQL_HOSTS, database = MYSQL_DB, charset='utf8')

cur = cnx.cursor()

class Sql:

    #插入数据库

    @classmethod

    def insert_artical(cls,xs_title,xs_a_url, xs_image, xs_publish_time,xs_content, xs_desc,xs_source):

        sql = "INSERT INTO articals (title,url,image,publish_time,content,describ,source) values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"

        value =(xs_title,xs_a_url, xs_image, xs_publish_time,xs_content, xs_desc,xs_source)

        try:

            cur.execute(sql , value)

            cnx.commit()

        except Exception as e:

            cnx.rollback()

            print('事务处理失败', e)

            traceback.print_exc()

    #查看是否已经有这条记录的方法       

    @classmethod

    def checkin_url(cls, xs_a_url):

        sql = "select url from articals where url = (%s)"

        cur.execute(sql, xs_a_url)

        results = cur.fetchall()

        cnx.commit()

        return results

5. 然后在pipelines中，调用这个方法，将items中的数据插入数据库

'''

Created on 2018年7月16日

@author: wenye.sun

'''

from ArticleSpider.items import ScrapyArticleItem

from .sql import Sql

class BitPipline(object):

    def process_item(self,item,spider):

        if spider.name == 'jianwen':

            if isinstance(item, ScrapyArticleItem):

                xs_title = item['title'],

                xs_a_url = item['a_url'],

                xs_image = item['image'],

                xs_publish_time = item['publish_time'],

                xs_content = item['content'],

                xs_desc = item['desc'],

                xs_source = item['source'],

                #查看是否已经存在了             

                check_result = Sql.checkin_url(xs_a_url)

                lens = len(check_result)

                if(lens != 0):

                    print('已经存在')           

                else:

                    #不存在则插入到库中

                    Sql.insert_artical(xs_title,xs_a_url, xs_image, xs_publish_time,xs_content, xs_desc,xs_source)

                    print('插入成功')   

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6. 接下来就是创建数据库的操作了，如下是创建数据库表的操作：

首先用root用户登录数据库： mysql -u root -p

登录后，创建一个用户，并指定密码：CREATE USER 'username'@'%' IDENTIFIED BY 'password';  把username和password这里替换为你自己的用户名和密码即可

然后将所有权限赋予这个用户：

GRANT ALL ON *.* TO 'username'@'%'; 

flush privileges;

然后创建一个新的数据库：CREATE DATABASE wechat;

这时候用show databases; 就可以看到我们刚刚创建的数据库了

使用 use wechat; 切换到我们新创建的数据库中

然后使用下面语句创建我们的数据库表格

create table articals( id int(255) NOT NULL AUTO_INCREMENT , title VARCHAR(255), url VARCHAR(255) ,

  image VARCHAR(255),

  publish_time VARCHAR(255),

  content BLOB(0),

source VARCHAR(255),

describ VARCHAR(255),

visable INT(255),

    PRIMARY KEY ( id ));

创建数据库成功以后，使用show tables; 可以查看刚刚创建的数据库。

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最后我们写一个测试的入口函数，来调用对应的爬虫，entry.py:

'''

Created on 2018年7月19日

@author: wenye.sun

'''

# -*- coding: utf-8 -*-

import os

os.system('scrapy crawl jianwen')

执行后，我们将看到执行的结果如下：

插入成功

同时数据库中也有了我们抓取来的20条数据

数据结果

我们从新抓取一遍，也可以看到数据库并未重复抓取

已存在

如下是我们整个项目的目录结构：

目录

后续可以在spiders里面去扩展我们想要抓取的网址，并优化spider文件。

接下来就是将我们整个项目打包放到服务器上去，在服务器上需要做的事情如下：

1. 同样的操作创建数据库

2. 将代码放在服务器上运行抓取入库

3. 至此我们的数据准备工作已经完成

接下来将要做网站部分的内容，当然目前爬虫的第一版本非常粗糙，还有很多要改进的点，包括：

1. Linux上的每日自动执行

2. 爬虫内容去重

3. 图片本地保存

4. 更多的字段填充

以上内容将在后续慢慢优化更新。

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