scrapy框架来爬取壁纸网站并将图片下载到本地文件中

首先需要确定要爬取的内容，所以第一步就应该是要确定要爬的字段：

　　首先去items中确定要爬的内容

class MeizhuoItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # 图集的标题
    title = scrapy.Field()
    # 图片的url，需要来进行图片的抓取
    url = scrapy.Field()
    pass

在确定完要爬的字段之后，就是分析网站页面的请求了，找到自己需要的内容，我这里爬的是http://www.win4000.com里面的壁纸照片

　　　首先我们在分析的时候，点到一个图集里面可以发现，真正的照片都在这里面，所以我们分成两步走

　　　　1、找到所有图集的url

　　　　2、根据指定的图集的url来将里面所有照片的URL找出来

　　　　　　但是找出照片的url之后又面临一个问题，那就是那个url并不是我们真正想要的，它在最后还加了一层修饰，所以我们还要对这个url进一步的操作

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.selector import Selector
from fake_useragent import UserAgent
from meizhuo.items import MeizhuoItem

headers = {
    'user-agent': UserAgent(verify_ssl=False).chrome
}

class MzSpider(scrapy.Spider):
    name = 'mz'
    allowed_domains = ['www.win4000.com']
    start_urls = [
        'http://www.win4000.com/wallpaper_2285_0_0_1.html',
        'http://www.win4000.com/wallpaper_204_0_0_1.html'
    ]

    def parse(self, response):
        sel = Selector(response)
        list = sel.xpath('//*[@class="list_cont Left_list_cont"]/div/div/div/ul/li/a')

        for img in list:
            # 这个是每个图集得到的url
            url = img.xpath('@href').extract_first()
            title = img.xpath('@title').extract_first()
            # 对我的每一个URL进行解析
            yield scrapy.Request(url, callback=self.get_all_img, meta={'title': title})
        # 对于下一页进行定位，如果存在就进行跳转
        next_url = sel.xpath('//*[@class="next"]/@href').extract_first()
        if next_url is not None:
            yield scrapy.Request(next_url, callback=self.parse)

    def get_all_img(self, response):
        item = MeizhuoItem()

        container = []
        sel = Selector(response)
        # 这个是所有照片的所有的总共的页数
        img_list = sel.xpath('//*[@class="scroll-img-cont"]/ul')
        for img in img_list:
            img_url = img.xpath('li/a/img/@data-original').extract()
            for url in img_url:
                # 这个url还是需要经过处理的，所以要循环出来挨个进行修改
                cmp_url = url.split('_')[0] + '.jpg'
                container.append(cmp_url)
            item['url'] = container
            item['title'] = response.meta['title']
            # print(container)

            yield item
            container.clear()

当我们将图集中的所有照片的url找出来之后要做的，就是将图片下载到本地中，所以我们就在pipelines中配置了相关的下载路径的配置，然后利用抓取到的图片的url和rqeuests的模块的配合使用，来获取到图片真正的二进制的数据，然后将这些二进制数据，写入到你配置的指定的文件夹中，

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import os
import requests
from meizhuo.settings import IMAGES_STORE
from fake_useragent import UserAgent

headers = {
    'user-agent': UserAgent(verify_ssl=False).chrome
}

class MeizhuoPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        dir_path = IMAGES_STORE
        title = item['title']
        img_list = item['url']
        print(title, img_list)
        """
        1、我要创建指定的路径
        2、然后我要利用requests模块获取到那一个url的二进制数据保存进去
        """
        if not os.path.exists(IMAGES_STORE):
            os.mkdir(IMAGES_STORE)

        # 如果这个顶头文件夹存在的话
        collection_url = os.path.join(IMAGES_STORE, title)
        print('', collection_url)
        if not os.path.exists(collection_url):
            os.mkdir(collection_url)
        for url_list in range(len(img_list)):
            cmp_url = os.path.join(collection_url, img_list[url_list])

            # print(cmp_url)
            file_path = os.path.join(collection_url, title) + str(url_list) + '.jpg'
            print(file_path)
            with open(file_path, 'wb') as fp:
                res = requests.get(img_list[url_list], headers=headers).content
                # print(img_list[url_list])
                fp.write(res)
                print('insert successfully!!!')

最后就是要讲一下，在settings中的相关配置：

BOT_NAME = 'meizhuo'

SPIDER_MODULES = ['meizhuo.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'meizhuo.spiders'
ROBOTSTXT_OBEY = True
ITEM_PIPELINES = {
   'meizhuo.pipelines.MeizhuoPipeline': 300,
}
# 下载的顶头路径
IMAGES_STORE = '/Users/mac/Documents/girl'
# 下载延迟
DOWNLOAD_DELAY = 0.3