Scrapy爬取美女图片续集 (原创)
上一篇咱们讲解了Scrapy的工作机制和如何使用Scrapy爬取美女图片,而今天接着讲解Scrapy爬取美女图片,不过采取了不同的方式和代码实现,对Scrapy的功能进行更深入的运用。(我的新书《Python爬虫开发与项目实战》出版了,大家可以看一下样章)
在学习Scrapy官方文档的过程中,发现Scrapy自身实现了图片和文件的下载功能,不需要咱们之前自己实现图片的下载(不过原理都一样)。
在官方文档中,我们可以看到下面一些话:Scrapy为下载item中包含的文件(比如在爬取到产品时,同时也想保存对应的图片)提供了一个可重用的 item pipelines . 这些pipeline有些共同的方法和结构(我们称之为media pipeline)。一般来说你会使用Files Pipeline或者 Images Pipeline.
这两种pipeline都实现了以下特性:
-
避免重新下载最近已经下载过的数据
-
Specifying where to store the media (filesystem directory, Amazon S3 bucket)
The Images Pipeline has a few extra functions for processing images:
-
将所有下载的图片转换成通用的格式(JPG)和模式(RGB)
-
缩略图生成
-
检测图像的宽/高,确保它们满足最小限制
这个管道也会为那些当前安排好要下载的图片保留一个内部队列,并将那些到达的包含相同图片的项目连接到那个队列中。 这可以避免多次下载几个项目共享的同一个图片。
从上面的话中,我们可以了解到 Scrapy不仅可以下载图片,还可以生成指定大小的缩略图,这就非常有用。
使用Files Pipeline
当使用 FilesPipeline
,典型的工作流程如下所示:
-
在一个爬虫里,你抓取一个项目,把其中图片的URL放入
file_urls
组内。 -
项目从爬虫内返回,进入项目管道。
-
当项目进入
FilesPipeline
,file_urls
组内的URLs将被Scrapy的调度器和下载器(这意味着调度器和下载器的中间件可以复用)安排下载,当优先级更高,会在其他页面被抓取前处理。项目会在这个特定的管道阶段保持“locker”的状态,直到完成文件的下载(或者由于某些原因未完成下载)。 -
当文件下载完后,另一个字段(
files
)将被更新到结构中。这个组将包含一个字典列表,其中包括下载文件的信息,比如下载路径、源抓取地址(从file_urls
组获得)和图片的校验码(checksum)。files
列表中的文件顺序将和源file_urls
组保持一致。如果某个图片下载失败,将会记录下错误信息,图片也不会出现在files
组中。
使用Images Pipeline
当使用Imagespipeline
,典型的工作流程如下所示:
-
在一个爬虫里,你抓取一个项目,把其中图片的URL放入
images_urls
组内。 -
项目从爬虫内返回,进入项目管道。
-
当项目进入
Imagespipeline
,images_urls
组内的URLs将被Scrapy的调度器和下载器(这意味着调度器和下载器的中间件可以复用)安排下载,当优先级更高,会在其他页面被抓取前处理。项目会在这个特定的管道阶段保持“locker”的状态,直到完成文件的下载(或者由于某些原因未完成下载)。 -
当文件下载完后,另一个字段(
images
)将被更新到结构中。这个组将包含一个字典列表,其中包括下载文件的信息,比如下载路径、源抓取地址(从images_urls
组获得)和图片的校验码(checksum)。images
列表中的文件顺序将和源images_urls
组保持一致。如果某个图片下载失败,将会记录下错误信息,图片也不会出现在images
组中。
Pillow 是用来生成缩略图,并将图片归一化为JPEG/RGB格式,因此为了使用图片管道,你需要安装这个库。 Python Imaging Library (PIL) 在大多数情况下是有效的,但众所周知,在一些设置里会出现问题,因此我们推荐使用 Pillow 而不是PIL.
咱们这次用到的就是Images Pipeline,用来下载图片,同时使用 Pillow 生成缩略图。在安装Scrapy的基础上,使用pip install pillow 安装这个模块。
打开cmd,输入scrapy startproject jiandan,这时候会生成一个工程,然后我把整个工程复制到pycharm中(还是使用IDE开发快)。
上图就是工程的结构。
jiandanSpider.py ------Spider 蜘蛛
items.py -----------------对要爬取数据的模型定义
pipelines.py-------------咱们最终要存储的数据
settings.py----------------对Scrapy的配置
接下来我把代码贴一下(复制代码请到我博客):
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | jiandanSpider.py(和之前没有变化): #coding:utf-8 #需要安装pillow模块 import scrapy from jiandan.items import JiandanItem from scrapy.crawler import CrawlerProcess class jiandanSpider(scrapy.Spider): name = 'jiandan' allowed_domains = [] start_urls = [ "http://jandan.net/ooxx" ] def parse( self , response): item = JiandanItem() item[ 'image_urls' ] = response.xpath( '//img//@src' ).extract() #提取图片链接 # print 'image_urls',item['image_urls'] yield item new_url = response.xpath( '//a[@class="previous-comment-page"]//@href' ).extract_first() #翻页 # print 'new_url',new_url if new_url: yield scrapy.Request(new_url,callback = self .parse) |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | items.py(增加了一个字段,请看之前对Images Pipeline的描述) : # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class JiandanItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: image_urls = scrapy.Field() #图片的链接 images = scrapy.Field() |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 | pipelines.py(改变最大,看注释): # -*- coding: utf-8 -*- # Define your item pipelines here # # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html import os import urllib import scrapy from scrapy.exceptions import DropItem from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline from jiandan import settings class JiandanPipeline(ImagesPipeline): #继承ImagesPipeline这个类,实现这个功能 def get_media_requests( self , item, info): #重写ImagesPipeline get_media_requests方法 ''' :param item: :param info: :return: 在工作流程中可以看到, 管道会得到文件的URL并从项目中下载。 为了这么做,你需要重写 get_media_requests() 方法, 并对各个图片URL返回一个Request: ''' for image_url in item[ 'image_urls' ]: yield scrapy.Request(image_url) def item_completed( self , results, item, info): ''' :param results: :param item: :param info: :return: 当一个单独项目中的所有图片请求完成时(要么完成下载,要么因为某种原因下载失败), item_completed() 方法将被调用。 ''' image_paths = [x[ 'path' ] for ok, x in results if ok] if not image_paths: raise DropItem( "Item contains no images" ) return item |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 | settings.py(主要是对缩略图的设置): # -*- coding: utf-8 -*- # Scrapy settings for jiandan project # # For simplicity, this file contains only settings considered important or # commonly used. You can find more settings consulting the documentation: # # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html # http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html # http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/spider-middleware.html BOT_NAME = 'jiandan' SPIDER_MODULES = [ 'jiandan.spiders' ] NEWSPIDER_MODULE = 'jiandan.spiders' ITEM_PIPELINES = { 'jiandan.pipelines.JiandanPipeline' : 1 , } # ITEM_PIPELINES = {'jiandan.pipelines.ImagesPipeline': 1} IMAGES_STORE = 'E:\\jiandan2' DOWNLOAD_DELAY = 0.25 IMAGES_THUMBS = { #缩略图的尺寸,设置这个值就会产生缩略图 'small' : ( 50 , 50 ), 'big' : ( 200 , 200 ), } |
最后咱们开始运行程序,cmd切换到工程目录,
输入scrapy crawl jiandan,启动爬虫。。。
大约25分钟左右,爬虫工作结束。。。
咱们去看看美女图吧。
咱们打开thumbs文件夹,看看缩略图,下面有咱们设置的不同的尺寸。
今天的分享就到这里,如果大家觉得还可以呀,记得打赏呦。
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