第一次将自己的爬虫文件与大家分享.豆瓣美女网页图片爬取.比较简单,但很实用.给大家提供思路为主,增强个人的爬虫能力.希望能帮助到大家!!!

好了,让我们进入正题。

先给大家看下成果!!!激励大家赶快行动起来

1.爬虫文件:Dbmeinv.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from dbmeinv.items import DbmeinvItem
import re
import pdb class DbmeinvSpider(scrapy.Spider):
name = 'Dbmeinv'
allowed_domains = ['www.dbmeinv.com']
start_urls = ['https://www.dbmeinv.com/index.htm?cid=6',
'https://www.dbmeinv.com/index.htm?cid=7',
'https://www.dbmeinv.com/index.htm?cid=3'] def parse(self, response):
#提取本页url
le = LinkExtractor(restrict_css='ul.thumbnails') for link in le.extract_links(response):
yield scrapy.Request(link.url,callback=self.parse_images) #提取下一页url
le1 = LinkExtractor(restrict_css='li.next_page')
link1 = le1.extract_links(response) if link1:
yield scrapy.Request(link1[0].url,callback=self.parse) def parse_images(self,response):
meinv = DbmeinvItem() #这个网页比较特殊,图片的src所在的不同标签分3种情况,具体可以根据scrapy爬虫中遇到的error,到相应网页中查找到图片的src所在的不同标签
if response.xpath('//div[@class="image-wrapper"]/img/@src').extract():
url1 = response.xpath('//div[@class="image-wrapper"]/img/@src').extract()[0]
meinv['images_url'] = url1
image_name = re.findall(r'large/(.+?\.jpg)',url1)
meinv['images'] = image_name[0] if response.xpath('//div[@class="panel-body markdown"]//img/@src'):
url2 = response.xpath('//div[@class="panel-body markdown"]//img/@src').extract()[0]
meinv['images_url'] = url2
image_name = re.findall(r'large/(.+?\.jpg)', url2)
meinv['images'] = image_name[0] if response.xpath('//div[@class="topic-detail panel panel-default"]//img/@src'):
url3 = response.xpath('//div[@class="topic-detail panel panel-default"]//img/@src').extract()[1]
meinv['images_url'] = url3
image_name = re.findall(r'large/(.+?\.jpg)', url3)
meinv['images'] = image_name[0] yield meinv

2.items.py

import scrapy

class DbmeinvItem(scrapy.Item):

    images_url = scrapy.Field()
images = scrapy.Field()

3.pipelines.py

import scrapy
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline  #ImagesPipeline直接提取存储图片
from scrapy.exceptions import DropItem
from dbmeinv.items import DbmeinvItem
import pdb   class DbmeinvPipeline(ImagesPipeline):
def get_media_requests(self,item,info):      #根据images_url相对应的src,进行下载
yield scrapy.Request(item['images_url']) def item_completed(self,results,item,info):    #检查是否存储成功
images_paths = [x['path'] for ok,x in results if ok] if not images_paths:
raise DropItem("Item contains no images") return item class DuplicatesPipeline(object):            #这个类是根据图片名称,去重作用
def __init__(self):
self.ids_seen = set() def process_item(self, item, spider):
if item['images'] in self.ids_seen:
raise DropItem("Duplicate item found: %s" % item)
else:
self.ids_seen.add(item['images'])
return item

4.settings.py

IMAGES_STORE = r'C:\Users\Desktop\dbmeinv'     #图片存储文件名

USER_AGENT ={       #设置浏览器的User_agent,避免ERROR 403
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
"Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1",
"Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.9 Safari/536.5",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.36 Safari/536.5",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_0) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3",
"Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24"
} CONCURRENT_REQUESTS = 16 #同时来16个请求
DOWNLOAD_DELAY = 0.2 #0.2s后开启处理第一个请求
ROBOTSTXT_OBEY = False    #不遵守robots.txt
COOKIES_ENABLED = False   #禁用COOKIES

ITEM_PIPELINES = {      #设置启动顺序,1-1000,数字越小,优先级越高
'dbmeinv.pipelines.DbmeinvPipeline': 1,
'dbmeinv.pipelines.DuplicatesPipeline':200,
}

如果有遇到问题,欢迎来提问!!!大家一起进步

scrapy--dbmeinv的更多相关文章

  1. Scrapy爬虫笔记

    Scrapy是一个优秀的Python爬虫框架,可以很方便的爬取web站点的信息供我们分析和挖掘,在这记录下最近使用的一些心得. 1.安装 通过pip或者easy_install安装: 1 sudo p ...

  2. Scrapy框架爬虫初探——中关村在线手机参数数据爬取

    关于Scrapy如何安装部署的文章已经相当多了,但是网上实战的例子还不是很多,近来正好在学习该爬虫框架,就简单写了个Spider Demo来实践.作为硬件数码控,我选择了经常光顾的中关村在线的手机页面 ...

  3. scrapy爬虫docker部署

    spider_docker 接我上篇博客,为爬虫引用创建container,包括的模块:scrapy, mongo, celery, rabbitmq,连接https://github.com/Liu ...

  4. scrapy 知乎用户信息爬虫

    zhihu_spider 此项目的功能是爬取知乎用户信息以及人际拓扑关系,爬虫框架使用scrapy,数据存储使用mongo,下载这些数据感觉也没什么用,就当为大家学习scrapy提供一个例子吧.代码地 ...

  5. ubuntu 下安装scrapy

    1.把Scrapy签名的GPG密钥添加到APT的钥匙环中: sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 6272 ...

  6. 网络爬虫:使用Scrapy框架编写一个抓取书籍信息的爬虫服务

      上周学习了BeautifulSoup的基础知识并用它完成了一个网络爬虫( 使用Beautiful Soup编写一个爬虫 系列随笔汇总 ), BeautifulSoup是一个非常流行的Python网 ...

  7. Scrapy:为spider指定pipeline

    当一个Scrapy项目中有多个spider去爬取多个网站时,往往需要多个pipeline,这时就需要为每个spider指定其对应的pipeline. [通过程序来运行spider],可以通过修改配置s ...

  8. scrapy cookies:将cookies保存到文件以及从文件加载cookies

    我在使用scrapy模拟登录新浪微博时,想将登录成功后的cookies保存到本地,下次加载它实现直接登录,省去中间一系列的请求和POST等.关于如何从本次请求中获取并在下次请求中附带上cookies的 ...

  9. Scrapy开发指南

    一.Scrapy简介 Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中. Scrapy基于事件驱动网络框架 Twis ...

  10. 利用scrapy和MongoDB来开发一个爬虫

    今天我们利用scrapy框架来抓取Stack Overflow里面最新的问题(),并且将这些问题保存到MongoDb当中,直接提供给客户进行查询. 安装 在进行今天的任务之前我们需要安装二个框架,分别 ...

随机推荐

  1. JavaFX--第3天窗口布局

    1.windows之间的交互 2.关闭程序 3.布局镶嵌 1.windows之间的交互 我们要实现“确定”.“取消”之类的功能:就像我们平时使用Word的时候要关闭会提示要不要保存的信息. 步骤如下: ...

  2. 负载均衡配置下的不同服务器【Linux】文件同步问题

    负载均衡配置下的不同服务器[Linux]文件同步问题2017年04月13日 22:04:28 守望dfdfdf 阅读数:2468 标签: linux负载均衡服务器 更多个人分类: 工作 问题编辑版权声 ...

  3. 零基础逆向工程37_Win32_11_事件_线程同步

    1 内核对象 前面已经学过线程和互斥体两个内核对象.此节讲了事件这个内核对象.前面提出了内核对象这个概念,可能不太清晰,简单来说内核对象就是系统层的东西. 1.1 小结内核对象: 进程.线程.事件.互 ...

  4. 将pugixml库编译成动态库的做法

    作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 pugixml库默认是编译成静态库的.要把pugixml库编译成一个动态库,需要对代码做一些修改,具体是将 // If ...

  5. Python开发环境Wing IDE之Search in Files工具详解

    Search in Files工具是Wing IDE中最强大的搜索选项.它支持磁盘.项目,打开编辑器,或其它文件集的多文件批量搜索.它还可以使用通配符搜索,并可以做基于正则表达式的搜索/替换. 建议用 ...

  6. Quick-Cocos2d-x Lua脚本加密打包器

    准备开新项目了,在寻找合适的框架,后来就发现了Quick-Cocos2d-x这玩意. 别说,还挺好使.之后一步步研究,发现Lua不加密是不行的. 加密的方法在这里. 因为在做版本更新的时候,一般大家都 ...

  7. 新人学习微信小程序开发之框架篇

    大家好我是智哥,一名专注于前端领域的一名码农. 咱们今天主要来说说微信小程序, 最近一段时间微信群里的小程序,小游戏各种分享是突然一下子就爆发了,现在来看小程序作为微信的重磅功能无疑又是下一个风口.咱 ...

  8. Eclipse下JRebel的安装和基本使用

    JRebel有什么用? 做Java Web开发,一个很头疼的事情是,修改了一个类以后,Tomcat必须重新启动. 工程规模小还好说,如果规模大了,重启一次动不动就是一分多钟.那么频繁重启就会导致大量的 ...

  9. Python基础学习之序列(1)

    序列 序列类型有着相同的访问模式:它的每一个元素可以通过指定一个偏移量的方式得到.而多个元素可以通过切片操作的方式一次得到,下标偏移量是从0开始到总元素-1结束,之所以要减1是因为我们是从0开始计数的 ...

  10. 笨办法学Python(三十四)

    习题 34: 访问列表的元素 列表的用处很大,但只有你能访问里边的内容时它才能发挥出作用来.你已经学会了按顺序读出列表的内容,但如果你要得到第 5 个元素该怎么办呢?你需要知道如何访问列表中的元素.访 ...