一 、scrapy整体框架

1.1 scrapy框架图

  

1.2 scrapy框架各结构解析

  item:保存抓取的内容

  spider:定义抓取内容的规则,也是我们主要编辑的文件

  pipelines:管道作用,用来定义如何过滤、存储等功能(比如导出到csv或者mysql等功能)

  settings:配置例如ITEM_PIPELINES 、图片存储位置等等功能

  middlewares:下载器中间件是在引擎及下载器之间的特定钩子(specific hook),处理Downloader传递给引擎的response

  

1.3 数据流过程

  从start_urls 开始,Scheduler 会将其交给 Downloader 进行下载,下载之后会交给 Spider 进行分析,Spider 分析出来的结果有两种:一种是需要进一步抓取的链接,例如之前分析的“下一页”的链接,这些东西会被传回 Scheduler ;另一种是需要保存的数据,它们则被送到 Item Pipeline 那里,那是对数据进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)的地方。另外,在数据流动的通道里还可以安装各种中间件,进行必要的处理。  

二、 爬取图片过程

2.1 整体介绍

2.1.1 环境

Anocondas+python3.6

2.1.2 创建工程

1、创建hupu这个工程

E:\pgtool>scrapy startproject  hupu

2、创建相应的spiders

E:\pgtool>cd hupu##必须是进入到创建的项目中去建spiders

E:\pgtool\hupu>scrapy  genspider hp  hupu.com  ##hp=>生成hp.py ,爬虫名称为hp.py,允许访问的域名为hupu.com

通过爬取http://photo.hupu.com/nba/p35923-1.html网页中一个系列的图片

2.2 配置各组件

2.2.1 item.py

import scrapy

class HupuItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
hupu_pic = scrapy.Field()
# images = scrapy.Field()
image_paths = scrapy.Field()

2.2.2 settings.py

BOT_NAME = 'hupu'

SPIDER_MODULES = ['hupu.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'hupu.spiders'
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
ITEM_PIPELINES = {
'hupu.pipelines.HupuImgDownloadPipeline': 300,
}
IMAGES_URLS_FIELD = "hupu_pic" # 对应item里面设定的字段,取到图片的url
#IMAGES_RESULT_FIELD = "image_path"
IMAGES_STORE = 'E:/hupu'

2.2.3 hp.py

 # -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy import Request
from urllib.parse import urljoin
from hupu.items import HupuItem
class HpSpider(scrapy.Spider):
name = 'hp'
allowed_domains = ['hupu.com']
start_urls = ['http://photo.hupu.com/nba/p35923-1.html'] def parse(self, response):
item=HupuItem()
url=response.xpath('//div[@id="picccc"]/img[@id="bigpicpic"]/@src').extract() reurl="http:"+url[0]
print ('links is :--','\n',reurl)
list1=[]
list1.append(reurl)
item['hupu_pic']=list1
yield item
ifnext=response.xpath('//span[@class="nomp"]/a[2]/text()').extract()[0]
if "下一张" in ifnext:
next_url=response.xpath('//span[@class="nomp"]/a[2]/@href').extract()[0]
yield Request(('http://photo.hupu.com/nba/'+next_url),callback=self.parse)

2.2.4 pipelines.py

 from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from scrapy import Request
class HupuPipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
return item
class HupuImgDownloadPipeline(ImagesPipeline): def get_media_requests(self, item, info):
for image_url in item['hupu_pic']:
yield Request(image_url)

三、 爬虫执行与结果

3.1 执行过程

  进入到工程路径下 scrapy crawl hp

  (base) E:\pgtool\Files\hupu>scrapy crawl hp

3.2 获得结果

四、遇到的问题与分析解决

4.1 问题出现

     最开始遇到ValueError: Missing scheme in request url: h 这种报错,如下图

  

4.2  问题解析

  如果单纯获取文本,那么只需start_urls是一个list;而如果获取图片,则必须start_urls与item中存储图片路径字段这两者必须都是 list。

4.3 解决方案

    未修改前的spiders:

  

  修改后spiders

  

五、总结

  scrapy框架简单容易理解,而且支持异步多线程,是一个比较上手的爬虫框架。本次爬虫犯了一个低级错误,在于直接将图片链接转换为list而不经意间将链接拆分为一个一个的元素,如下示例:

  str1='baidu.com'

  list1=list(str1)

  list1的结果实际为['b','a','i','d','u','.','c','o','m'],这也就是为什么一直报错Missing scheme in request url: h(翻译为:请求URL中的丢失整体链接:在h开始的位置)所以需要我们将整个链接放在只有一个元素的list中,使用修改后list.append()将一个链接完整的放置在list[0]中。

有问题的小伙伴们可以留言讨论交流,转载请注明出处,谢谢。

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