ImagePipeline

使用scrapy框架我们除了要下载文本,还有可能需要下载图片,scrapy提供了ImagePipeline来进行图片的下载。

ImagePipeline还支持以下特别的功能:

1 生成缩略图:通过配置IMAGES_THUMBS = {'size_name': (width_size,heigh_size),}

2 过滤小图片:通过配置IMAGES_MIN_HEIGHTIMAGES_MIN_WIDTH来过滤过小的图片。

具体其他功能可以看下参考官网手册:https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/media-pipeline.html.

ImagePipelines的工作流程

1 在spider中爬取需要下载的图片链接,将其放入item中的image_urls.

2 spider将其传送到pipieline

3 当ImagePipeline处理时,它会检测是否有image_urls字段,如果有的话,会将url传递给scrapy调度器和下载器

4 下载完成后会将结果写入item的另一个字段images,images包含了图片的本地路径,图片校验,和图片的url。

示例 爬取巴士lol的英雄美图

只爬第一页

http://lol.tgbus.com/tu/yxmt/

第一步:items.py

import scrapy

class Happy4Item(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
image_urls = scrapy.Field()
images = scrapy.Field()

爬虫文件lol.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from happy4.items import Happy4Item class LolSpider(scrapy.Spider):
name = 'lol'
allowed_domains = ['lol.tgbus.com']
start_urls = ['http://lol.tgbus.com/tu/yxmt/'] def parse(self, response):
li_list = response.xpath('//div[@class="list cf mb30"]/ul//li')
for one_li in li_list:
item = Happy4Item()
item['image_urls'] =one_li.xpath('./a/img/@src').extract()
yield item

最后 settings.py

BOT_NAME = 'happy4'

SPIDER_MODULES = ['happy4.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'happy4.spiders' # Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0' # Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline': 1,
}
IMAGES_STORE = 'images'

不需要操作管道文件,就可以爬去图片到本地

极大的减少了代码量.

注意:因为图片管道会尝试将所有图片都转换成JPG格式的,你看源代码的话也会发现图片管道中文件名类型直接写死为JPG的。所以如果想要保存原始类型的图片,就应该使用文件管道。

示例 爬取mm131美女图片

http://www.mm131.com/xinggan/

要求爬取的就是这个网站

这个网站是有反爬的,当你直接去下载一个图片的时候,你会发现url被重新指向了别处,或者有可能是直接报错302,这是因为它使用了referer这个请求头里的字段,当你打开一个图片的url的时候,你的请求头里必须有referer,不然就会被识别为爬虫文件,禁止你的爬取,那么如何解决呢?

手动在爬取每个图片的时候添加referer字段。

xingan.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from happy5.items import Happy5Item
import re class XinganSpider(scrapy.Spider):
name = 'xingan'
allowed_domains = ['www.mm131.com']
start_urls = ['http://www.mm131.com/xinggan/'] def parse(self, response):
every_html = response.xpath('//div[@class="main"]/dl//dd')
for one_html in every_html[0:-1]:
item = Happy5Item()
# 每个图片的链接
link = one_html.xpath('./a/@href').extract_first()
# 每个图片的名字
title = one_html.xpath('./a/img/@alt').extract_first()
item['title'] = title
# 进入到每个标题里面
request = scrapy.Request(url=link, callback=self.parse_one, meta={'item':item})
yield request # 每个人下面的图集
def parse_one(self, response):
item = response.meta['item']
# 找到总页数
total_page = response.xpath('//div[@class="content-page"]/span[@class="page-ch"]/text()').extract_first()
num = int(re.findall('(\d+)', total_page)[0])
# 找到当前页数
now_num = response.xpath('//div[@class="content-page"]/span[@class="page_now"]/text()').extract_first()
now_num = int(now_num)
# 当前页图片的url
every_pic = response.xpath('//div[@class="content-pic"]/a/img/@src').extract()
# 当前页的图片url
item['image_urls'] = every_pic
# 当前图片的refer
item['referer'] = response.url
yield item # 如果当前数小于总页数
if now_num < num:
if now_num == 1:
url1 = response.url[0:-5] + '_%d'%(now_num+1) + '.html'
elif now_num > 1:
url1 = re.sub('_(\d+)', '_' + str(now_num+1), response.url)
headers = {
'referer':self.start_urls[0]
}
# 给下一页发送请求
yield scrapy.Request(url=url1, headers=headers, callback=self.parse_one, meta={'item':item})

items.py

import scrapy

class Happy5Item(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
# name = scrapy.Field()
image_urls = scrapy.Field()
images = scrapy.Field()
title = scrapy.Field()
referer = scrapy.Field()

pipelines.py

from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from scrapy.exceptions import DropItem
from scrapy.http import Request class Happy5Pipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
return item class QiushiImagePipeline(ImagesPipeline): # 下载图片时加入referer请求头
def get_media_requests(self, item, info):
for image_url in item['image_urls']:
headers = {'referer':item['referer']}
yield Request(image_url, meta={'item': item}, headers=headers)
# 这里把item传过去,因为后面需要用item里面的书名和章节作为文件名 # 获取图片的下载结果, 控制台查看
def item_completed(self, results, item, info):
image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]
if not image_paths:
raise DropItem("Item contains no images")
return item # 修改文件的命名和路径
def file_path(self, request, response=None, info=None):
item = request.meta['item']
image_guid = request.url.split('/')[-1]
filename = './{}/{}'.format(item['title'], image_guid)
return filename

settings.py

BOT_NAME = 'happy5'

SPIDER_MODULES = ['happy5.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'happy5.spiders' # Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0' # Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
ITEM_PIPELINES = {
# 'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline': 1,
'happy5.pipelines.QiushiImagePipeline': 2,
}
IMAGES_STORE = 'images'

得到图片文件:

这种图还是要少看。

爬虫框架之Scrapy(四 ImagePipeline)的更多相关文章

  1. Scrapy爬虫框架教程(四)-- 抓取AJAX异步加载网页

    欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction ...

  2. 06 爬虫框架:scrapy

    爬虫框架:scrapy   一 介绍 Scrapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的,使用它可以以快速.简单.可扩展的方式从网站中提取所需的数据.但目前S ...

  3. Python-S9-Day125-Web微信&爬虫框架之scrapy

    01 今日内容概要 02 内容回顾:爬虫 03 内容回顾:网络和并发编程 04 Web微信之获取联系人列表 05 Web微信之发送消息 06 为什么request.POST拿不到数据 07 到底使用j ...

  4. 九、爬虫框架之Scrapy

    爬虫框架之Scrapy 一.介绍 二.安装 三.命令行工具 四.项目结构以及爬虫应用简介 五.Spiders 六.Selectors 七.Items 八.Item Pipelin 九. Dowload ...

  5. Golang 网络爬虫框架gocolly/colly 四

    Golang 网络爬虫框架gocolly/colly 四 爬虫靠演技,表演得越像浏览器,抓取数据越容易,这是我多年爬虫经验的感悟.回顾下个人的爬虫经历,共分三个阶段:第一阶段,09年左右开始接触爬虫, ...

  6. 爬虫框架之Scrapy

    一.介绍 二.安装 三.命令行工具 四.项目结构以及爬虫应用简介 五.Spiders 六.Selectors 七.Items 八.Item Pipelin 九. Dowloader Middeware ...

  7. 洗礼灵魂,修炼python(72)--爬虫篇—爬虫框架:Scrapy

    题外话: 前面学了那么多,相信你已经对python很了解了,对爬虫也很有见解了,然后本来的计划是这样的:(请忽略编号和日期,这个是不定数,我在更博会随时改的) 上面截图的是我的草稿 然后当我开始写博文 ...

  8. 爬虫框架:scrapy

    一 介绍 Scrapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的,使用它可以以快速.简单.可扩展的方式从网站中提取所需的数据.但目前Scrapy的用途十分广泛,可 ...

  9. 爬虫框架之Scrapy(一)

    scrapy简介 scrapy是一个用python实现为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架,功能非常的强大. scrapy常应用在包括数据挖掘,信息处理或者储存历史数据的一系列程序中. s ...

随机推荐

  1. Java描述数据结构之链表的增删改查

    链表是一种常见的基础数据结构,它是一种线性表,但在内存中它并不是顺序存储的,它是以链式进行存储的,每一个节点里存放的是下一个节点的"指针".在Java中的数据分为引用数据类型和基础 ...

  2. 1. 开篇-springboot环境搭建

    最初学习strurs2时,虽然觉得也挺好用的,但也有一些不便的地方:1. 模型绑定必须要在Action中声明对应模型的成员变量:2. Action中对外提供调用的接口必须明确注明:3. 要声明一大堆的 ...

  3. redis基础操作~~数据备份与恢复、数据安全、性能测试、客户端连接、分区

    数据备份与恢复 数据备份redis save 命令用于创建当前数据库的备份. redis 127.0.0.1:6379> SAVE OK 该命令将在 redis 安装目录中创建dump.rdb文 ...

  4. Python 文件读写的三种模式和区别

    #coding=utf-8 #__author:Administrator #__time:2018/5/9 13:14 #__file_name:text1 import io #能调用方法的一定是 ...

  5. Java API获取topic所占磁盘空间(Kafka 1.0.0)

    很多用户都有这样的需求:实时监控某个topic各分区在broker上所占的磁盘空间大小总和.Kafka并没有提供直接的脚本工具用于统计这些数据. 如果依然要实现这个需求,一种方法是通过监控JMX指标得 ...

  6. "二分法"-"折半法"-查找算法-之通俗易懂,图文+代码详解-java编程

    转自http://blog.csdn.net/nzfxx/article/details/51615439 1.特点及概念介绍 下面给大家讲解一下"二分法查找"这个java基础查找 ...

  7. heartbeat.go

    body: %s", resp.StatusCode, body)     }     return nil }

  8. log.go

    ) //打开日志文件 以及文件操作权限     if err != nil {         return err     }     // 解析日志记录的等级信息     level, err : ...

  9. vector作为函数返回值

    在实际的操作中,我们经常会碰到需要返回一序列字符串或者一列数字的时候,以前会用到数组来保存这列的字符串或者数字,现在我们可以用vector来保存这些数据.但是当数据量很大的时候使用vector效率就比 ...

  10. 【codeforces 516B】Drazil and Tiles

    题目链接: http://codeforces.com/problemset/problem/516/B 题解: 首先可以得到一个以‘.’为点的无向图,当存在一个点没有边时,无解.然后如果这个图边双联 ...