使用背景

有时候为了做测试，不想去数据库设置字段，设置musql字段实在是太麻烦了，这种情况下可以先把存储到json文件中，并观察数据的正确性，如果数据没问题了，再改成mysql存储即可。
有时候任务本身就是要存储进json文件中。
有时候为了更好的阅读数据，看结构，json文件是一个不错的选择

在pipeline写json存储

存储的好处与逻辑：

在pipeline写json存储，代码分离性比较好
写文件涉及到打开关闭，在init进行打开操作，close进行关闭操作
scrapy中数据流过process_item方法，所以对它进行重载，进行数据的写入
通过信号量进行close操作

具体的代码实现

根据整理好的逻辑来编写代码（在pipelines.py中新增）

import codecs,json


class JsonCreatePipeline(object):
    """
    将数据保存到json文件，由于文件编码问题太多，这里用codecs打开，可以避免很多编码异常问题
        在类加载时候自动打开文件，制定名称、打开类型(只读)，编码
        重载process_item，将item写入json文件，由于json.dumps处理的是dict，所以这里要把item转为dict
        为了避免编码问题，这里还要把ensure_ascii设置为false，最后将item返回回去，因为其他类可能要用到
        调用spider_closed信号量，当爬虫关闭时候，关闭文件
    """
    def __init__(self):
        self.file = codecs.open('spiderdata.json', 'w', encoding="utf-8")

    def process_item(self, item, spider):
        lines = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + "\n"
        self.file.write(lines)
        return item

    def spider_closed(self, spider):
        self.file.close()

启用pipelines

写好代码后，还需要在settings中启用，然后在settings的ITEM_PIPELINES处将JsonCreatePipeline配置进去就可以运行了：

'rspider.pipelines.JsonCreatePipeline':200,  # 开启json文件保存  数字任意

它会自动为你创建一个名为spiderdata.json的文件，里面写满了你爬到的数据，你可以在Pycharm中直接打开它，并且通过快捷键格式化数据（这样你才能更好的阅读数据和校验数据）。

结语

爬虫编写过程中，很重要的一步就是校验数据，因为数据是可变的，如果你不去校验它，那么入库的时候就会产生很多的麻烦。我的做法是边写边校验，以确保能够及时的修正代码。