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爬取的主要目标就是从非结构性的数据源提取结构性数据，例如网页。 Scrapy提供 Item 类来满足这样的需求。
Item 对象是种简单的容器，保存了爬取到得数据。 其提供了 类似于词典(dictionary-like) 的API以及用于声明可用字段的简单语法。
Item使用简单的class定义语法以及 Field 对象来声明。例如:
import scrapy
class Product(scrapy.Item):
name = scrapy.Field()
price = scrapy.Field()
stock = scrapy.Field()
last_updated = scrapy.Field(serializer=str)
注解
熟悉 Django 的朋友一定会注意到Scrapy Item定义方式与 Django Models 很类似, 不过没有那么多不同的字段类型(Field type)，更为简单。
Field 对象指明了每个字段的元数据(metadata)。例如下面例子中 last_updated 中指明了该字段的序列化函数。
您可以为每个字段指明任何类型的元数据。 Field 对象对接受的值没有任何限制。也正是因为这个原因，文档也无法提供所有可用的元数据的键(key)参考列表。 Field 对象中保存的每个键可以由多个组件使用，并且只有这些组件知道这个键的存在。您可以根据自己的需求，定义使用其他的Field 键。 设置 Field 对象的主要目的就是在一个地方定义好所有的元数据。 一般来说，那些依赖某个字段的组件肯定使用了特定的键(key)。您必须查看组件相关的文档，查看其用了哪些元数据键(metadata key)。
需要注意的是，用来声明item的 Field 对象并没有被赋值为class的属性。 不过您可以通过Item.fields 属性进行访问。
以上就是所有您需要知道的如何声明item的内容了。
接下来以 下边声明 的 Product item来演示一些item的操作。您会发现API和 dict API 非常相似。
>>> product = Product(name=‘Desktop PC‘, price=1000)
>>> print product
Product(name=‘Desktop PC‘, price=1000)
>>> 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
>>> 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‘
您可以使用 dict API 来获取所有的值:
>>> product.keys()
[‘price‘, ‘name‘]
>>> product.items()
[(‘price‘, 1000), (‘name‘, ‘Desktop PC‘)]
复制item:
>>> product2 = Product(product)
>>> print product2
Product(name=‘Desktop PC‘, price=1000)
>>> product3 = product2.copy()
>>> print product3
Product(name=‘Desktop PC‘, price=1000)
根据item创建字典(dict):
>>> dict(product) # create a dict from all populated values
{‘price‘: 1000, ‘name‘: ‘Desktop PC‘}
根据字典(dict)创建item:
>>> 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‘
您可以通过继承原始的Item来扩展item(添加更多的字段或者修改某些字段的元数据)。
例如:
class DiscountedProduct(Product):
discount_percent = scrapy.Field(serializer=str)
discount_expiration_date = scrapy.Field()
您也可以通过使用原字段的元数据,添加新的值或修改原来的值来扩展字段的元数据:
class SpecificProduct(Product):
name = scrapy.Field(Product.fields[‘name‘], serializer=my_serializer)
这段代码在保留所有原来的元数据值的情况下添加(或者覆盖)了 name 字段的 serializer 。
Scrapy系列教程（2）------Item（结构化数据存储结构）
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原文地址：http://blog.csdn.net/iloveyin/article/details/41309609
