爬虫蜘蛛scrapy.Item类详解 (17)python SCRAPY最新教程1.51以上版本
抓取的主要目标是从非结构化源（通常是网页）中提取结构化数据。Scrapy蜘蛛可以像Python一样返回提取的数据。虽然方便和熟悉，但Python缺乏结构：很容易在字段名称中输入拼写错误或返回不一致的数据，尤其是在具有许多蜘蛛的较大项目中。
为了定义通用输出数据格式，Scrapy提供了Item类。 Item对象是用于收集抓取数据的简单容器。它们提供类似字典的 API，并具有用于声明其可用字段的方便语法。
各种Scrapy组件使用Items提供的额外信息：导出器查看声明的字段以确定要导出的列，可以使用Item字段元数据自定义序列化，trackref 跟踪Item实例以帮助查找内存泄漏（请参阅使用trackref调试内存泄漏）等。
声明项目
使用简单的类定义语法和Field 对象声明项。这是一个例子：
import scrapy
class Product(scrapy.Item):
name = scrapy.Field()
price = scrapy.Field()
stock = scrapy.Field()
last_updated = scrapy.Field(serializer=str)
注意
那些熟悉Django的人会注意到Scrapy Items被宣告类似于Django Models，除了Scrapy Items更简单，因为没有不同字段类型的概念。
项目字段
Field对象用于指定每个字段的元数据。例如，last_updated上面示例中说明的字段的序列化函数。
您可以为每个字段指定任何类型的元数据。Field对象接受的值没有限制。出于同样的原因，没有所有可用元数据键的参考列表。Field对象中定义的每个键可以由不同的组件使用，只有那些组件知道它。您也可以根据Field自己的需要定义和使用项目中的任何其他 键。Field对象的主要目标是提供一种在一个地方定义所有字段元数据的方法。通常，行为取决于每个字段的那些组件使用某些字段键来配置该行为。您必须参考其文档以查看每个组件使用的元数据键。
请务必注意，Field用于声明项目的对象不会保留为类属性。相反，可以通过Item.fields属性访问它们。
使用项目
以下是使用上面声明的Product项目对项目执行的常见任务的一些示例 。您会注意到API与dict API非常相似。
创建项目
>>> product = Product(name='Desktop PC', price=1000)
>>> print product
Product(name='Desktop PC', price=1000)
获取字段值
>>> product['name']
Desktop PC
>>> product.get('name')
Desktop PC
>>> product['price']
1000
>>> product['last_updated']
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'last_updated'
>>> product.get('last_updated', 'not set')
not set
>>> product['lala'] # getting unknown field
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'lala'
>>> product.get('lala', 'unknown field')
'unknown field'
>>> 'name' in product # is name field populated?
True
>>> 'last_updated' in product # is last_updated populated?
False
>>> 'last_updated' in product.fields # is last_updated a declared field?
True
>>> 'lala' in product.fields # is lala a declared field?
False
设定字段值
>>> product['last_updated'] = 'today'
>>> product['last_updated']
today
>>> product['lala'] = 'test' # setting unknown field
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'Product does not support field: lala'
访问所有填充值
要访问所有填充值，只需使用典型的dict API：
>>> product.keys()
['price', 'name']
>>> product.items()
[('price', 1000), ('name', 'Desktop PC')]
其他常见任务
复制项目：
>>> product2 = Product(product)
>>> print product2
Product(name='Desktop PC', price=1000)
>>> product3 = product2.copy()
>>> print product3
Product(name='Desktop PC', price=1000)
从项目创建dicts：
>>> dict(product) # create a dict from all populated values
{'price': 1000, 'name': 'Desktop PC'}
从dicts创建项目：
>>> Product({'name': 'Laptop PC', 'price': 1500})
Product(price=1500, name='Laptop PC')
>>> Product({'name': 'Laptop PC', 'lala': 1500}) # warning: unknown field in dict
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'Product does not support field: lala'
扩展项目
您可以通过声明原始Item的子类来扩展Items（以添加更多字段或更改某些字段的某些元数据）。
例如：
class DiscountedProduct(Product):
discount_percent = scrapy.Field(serializer=str)
discount_expiration_date = scrapy.Field()
您还可以使用先前的字段元数据扩展字段元数据，并附加更多值或更改现有值，如下所示：
class SpecificProduct(Product):
name = scrapy.Field(Product.fields['name'], serializer=my_serializer)
这会添加（或替换）字段的serializer元数据键name，保留所有先前存在的元数据值。