Items
爬取的主要目的是从非结构化数据源（通常是网页）提取结构化数据。 Scrapy spider 可以将提取的数据以Python dict 返回。虽然 dict 很方便，也很熟悉，但缺少结构性：很容易输入错误的字段名称或返回不一致的数据，特别是在多个 spider 的大项目中。
为了定义常用的输出数据，Scrapy提供了 Item 类。 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。
各种Scrapy组件使用 Item 提供的额外信息：exporters 根据Item声明的字段以导出数据，序列化可以根据Item字段的元数据(metadata)来定义，trackref 跟踪项Item示例来帮助查找内存泄漏（请参阅使用trackref调试内存泄漏）等。
声明Item
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)
注意！ 熟悉 Django 的人会注意到 Scrapy Items 的声明类似于 Django Models ，只是 Scrapy Items 比较简单，因为没有不同字段类型的概念。
Item字段
Field 对象用于为每个字段指定元数据(metadata)。例如，上面示例中所示的 last_updated 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。
使用Item
下面是使用 上面声明 的 Product item 对 item 执行的常见任务的一些示例。您会注意到，API非常类似于 dict API。
创建Item
>>> product = Product(name='Desktop PC', price=1000)
>>> print product
Product(name='Desktop PC', price=1000)
获取字段的值
>>> 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
设置字段的值
>>> 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
>>> product.keys()
['price', 'name']
>>> product.items()
[('price', 1000), ('name', 'Desktop PC')]
其他常见任务
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tem创建dict：
>>> dict(product) # create a dict from all populated values
{'price': 1000, 'name': 'Desktop PC'}
根据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'
扩展Item
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 。
Item对象
返回一个根据给定的参数可选初始化的item。
Item 复制了标准 dict API，包括其构造函数。 Item提供的唯一附加属性是：
一个包含了item所有声明的字段的字典，而不仅仅是获取到的字段。该字典的key是字段(field)的名字，值是 Item声明 中使用到的
Field对象。