Я возвращаю более десятка типов элементов Scrapy, очищаю и храню их все в отдельных таблицах в SQL. Я мог бы написать инструкции для каждого элемента, но, похоже, лучше управлять программным обеспечением различных списков / таблиц данных / таблиц.
- К сожалению, когда я пытаюсь вызвать элемент scrapy посредством ссылки на запись в dict, Python читает это как строку, а не как тип или класс.
- Точно так же, когда я пытаюсь сослаться на имя списка - Python по-прежнему видит строку, которая не позволяет мне использовать .append ().
Будем весьма благодарны за любую помощь в получении Python для чтения строки как ссылки на класс или списка.
Вот версия моего кода:
from scrapy import signals
from dealinfo.items import List, Details, Rd, Status, CompletedDetails, Syndicate
from dealinfo.items import CompanyDetails, CompanyContactInfo, CompanyTeam, Compadvisors, CompanyPInvestors
from dealinfo.items import CompanyExecSum, CurrentRd, PastRd, AnnFin#, CompanyDocs
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
class SQLPipeline(object):
engine=create_engine('mssql+pyodbc://username:password@database')
#### matrix of table names by type ######
prep = {'item_names': ['List', 'Details', 'Rd', 'Fin', 'Status', 'CompletedDetails', 'Syndicate', 'CompanyDetails', 'CompanyContactInfo', 'CompanyTeam', 'Compadvisors', 'CompanyPInvestors', 'CompanyExecSum', 'CompanyCurrentRd', 'CompanyPastRd', 'CompannFin', 'CompanyDocs'],
'temp_table': ['items_dl', 'items_dd', 'items_dr', 'items_df', 'items_nds', 'items_ncd', 'items_ns', 'items_cd', 'items_cci', 'items_ct', 'items_ca', 'items_cpi', 'items_es', 'items_cr', 'items_pr', 'items_af', 'items_cdoc'],
'data_frame': ['dl', 'dd', 'dr', 'df', 'nds', 'ncd', 'ns', 'cd', 'cci', 'ct', 'ca', 'cpi', 'es', 'cr', 'pr', 'af', 'cdoc'],
'sql_table': ['list', 'details', 'rd', 'fin', 'status', 'completed_details', 'syndicate', 'company_details', 'company_contact_info', 'company_team', 'company_advisors', 'company_pinvestors', 'company_execsum', 'company_current_rd', 'company_past_rd', 'company_ann_fin', 'company_docs']
}
#### assigning temporary lists for capturing parsed items ######
for x in prep['temp_table']:
globals()[x] = []
#### create sql schema to receive final output ######
def __init__(self):
try: ## Check schema exists, create if not
SQLPipeline.engine.execute("create schema dealinfo")
except:
pass
#### clean each scrapy item and add contents to temporary list (ahead of conversion to dataframe) ######
def process_item(self, item, spider):
for i in range(len(SQLPipeline.prep['item_names'])):
if isinstance(item, SQLPipeline.prep['item_names'][i]):####<<---error - not able to call item using string
for key,value in item.items():
if isinstance(item[key], list):
item[key] = [x.strip() for x in item[key] if x]
item[key] = [x for x in item[key] if x]
item[key] = ', '.join(item[key])
SQLPipeline.prep['temp_table'][i].append(item.copy())####<<---error - not able to call item using string
#### convert parsed items to pandas dataframe before sending to sql as tables ######
def close_spider(self, spider):
for i in SQLPipeline.prep['item_names']:
try:
SQLPipeline.prep['data_frame'][i] = pd.DataFrame(SQLPipeline.prep['temp_table'][i])
print(SQLPipeline.prep['data_frame'][i])
SQLPipeline.prep['data_frame'][i].to_sql(SQLPipeline.prep['sql_table'][i], SQLPipeline.engine, schema='dealinfo', if_exists='replace', index=False)
except Exception as ex:
print(ex)
pass
3 ответа
У juanpa.arrivillaga был правильный ответ для моей ситуации - все исправили - все работает сейчас. Я объявил список списков вверху, а затем добавил списки и элементы в свой словарь. Больше ничего не нужно!
for x in ['items_dl','items_dd','items_dr','items_df','items_nds','items_ncd','items_ns','items_cd','items_cci','items_ct','items_ca','items_cpi','items_es','items_cr','items_pr','items_af','items_cdoc']:
globals()[x] = []
prep = {'temp_table': [items_dl, items_dd, items_dr, items_df, items_nds, items_ncd, items_ns, items_cd, items_cci, items_ct, items_ca, items_cpi, items_es, items_cr, items_pr, items_af, items_cdoc],
'item_names': [List, Details, Rd, Status, CompletedDetails, Syndicate, CompanyDetails, CompanyContactInfo, CompanyTeam, Compadvisors, CompanyPInvestors, CompanyExecSum, CompanyCurrentRd, CompanyPastRd, CompannFin, CompanyDocs],
'data_frame': ['dl', 'dd', 'dr', 'df', 'nds', 'ncd', 'ns', 'cd', 'cci', 'ct', 'ca', 'cpi', 'es', 'cr', 'pr', 'af', 'cdoc'],
'sql_table': ['list', 'details', 'rd', 'fin', 'status', 'completed_details', 'syndicate', 'company_details', 'company_contact_info', 'company_team', 'company_advisors', 'company_pinvestors', 'company_execsum', 'company_current_rd', 'company_past_rd', 'company_ann_fin', 'company_docs']
}
Я считаю, что вы ищете getattr ()
Я думаю, что eval
может вам помочь.
>>> class MyClass():
... pass
...
>>> myinstance = Myclass()
>>> type(myinstance)
<class '__main__.Myclass'>
>>> type('myinstance')
<class 'str'>
>>> type(eval('myinstance'))
<class '__main__.Myclass'>
Похожие вопросы
Новые вопросы
python
Python - это многопарадигмальный, динамически типизированный, многоцелевой язык программирования. Он разработан для быстрого изучения, понимания и использования, а также для обеспечения чистого и единообразного синтаксиса. Обратите внимание, что Python 2 официально не поддерживается с 01.01.2020. Тем не менее, для вопросов о Python, связанных с версией, добавьте тег [python-2.7] или [python-3.x]. При использовании варианта Python (например, Jython, PyPy) или библиотеки (например, Pandas и NumPy) включите его в теги.