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萌新爬虫的动力就是爬取妹子图!批量爬取妹子图哟!

萌新爬虫的动力就是爬取妹子图!批量爬取妹子图哟!

作者: 编程新视野 | 来源:发表于2018-12-20 13:23 被阅读1次

    目录

    前言

    Media Pipeline

    启用Media Pipeline

    使用 ImgPipeline

    抓取妹子图

    瞎比比与送书后话

    前言

    我们在抓取数据的过程中,除了要抓取文本数据之外,当然也会有抓取图片的需求。那我们的 scrapy 能爬取图片吗?答案是,当然的。说来惭愧,我也是上个月才知道,在 zone7 粉丝群中,有群友问 scrapy 怎么爬取图片数据?后来搜索了一下才知道。现在总结一下分享出来。

    Media Pipeline

    我们的 itempipeline 处理可以处理文字信息以外,还可以保存文件和图片数据,分别是 FilesPipeline 和 ImagesPipeline

    Files Pipeline

    避免重新下载最近已经下载过的数据

    指定存储路径

    FilesPipeline的典型工作流程如下:

    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。

    Images Pipeline

    避免重新下载最近已经下载过的数据

    指定存储路径

    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

    启用Media Pipeline

    # 同时启用图片和文件管道

    ITEM_PIPELINES = { # 使用时,请修改成你自己的 ImgPipeline

    'girlScrapy.pipelines.ImgPipeline': 1,

    }

    FILES_STORE = os.getcwd() + '/girlScrapy/file' # 文件存储路径

    IMAGES_STORE = os.getcwd() + '/girlScrapy/img' # 图片存储路径

    # 避免下载最近90天已经下载过的文件内容

    FILES_EXPIRES = 90

    # 避免下载最近90天已经下载过的图像内容

    IMAGES_EXPIRES = 30

    # 设置图片缩略图

    IMAGES_THUMBS = {

    'small': (50, 50),

    'big': (250, 250),

    }

    # 图片过滤器,最小高度和宽度,低于此尺寸不下载

    IMAGES_MIN_HEIGHT = 128

    IMAGES_MIN_WIDTH = 128

    需要说明的是,你下载的图片名最终会以图片 URL 的 hash 值命名,例如:

    0bddea29939becd7ad1e4160bbb4ec2238accbd9.jpg

    最终的保存地址为:

    your/img/path/full/0bddea29939becd7ad1e4160bbb4ec2238accbd9.jpg

    使用 ImgPipeline

    这是我 demo 中的一个 ImgPipeline,里面重写了两个方法。

    from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline

    class ImgPipeline(ImagesPipeline):#继承 ImagesPipeline 这个类

    def get_media_requests(self, item, info):

    for image_url in item['image_urls']:

    image_url = image_url

    yield scrapy.Request(image_url)

    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

    分别是:

    get_media_requests(self, item, info):

    item_completed(self, results, item, info):

    get_media_requests(self, item, info):

    在这里,我们可以获取到 parse 中解析的 item 值,因此我们可以获取到相应的图片地址。在这里返回一个 scrapy.Request(image_url) 去下载图片。

    item_completed(self, results, item, info):

    item 和 info 打印出来都是 url 地址列表。其中 results 打印出来是如下值。

    # 成功

    [(True, {'path': 'full/0bddea29939becd7ad1e4160bbb4ec2238accbd9.jpg',

    'checksum': '98eb559631127d7611b499dfed0b6406',

    'url': 'http://mm.chinasareview.com/wp-content/uploads/2017a/06/13/01.jpg'})]

    # 错误

    [(False,

    Failure(...))]

    抓取妹子图

    ok,理论部分也讲完了,那我们来实践一下吧

    spider

    spider 部分很简单,如下:

    class GirlSpider(scrapy.spiders.Spider):

    name = 'girl'

    start_urls = ["http://www.meizitu.com/a/3741.html"]

    def parse(self, response):

    soup = BeautifulSoup(response.body, 'html5lib')

    pic_list = soup.find('div', id="picture").find_all('img') # 找到界面所有图片

    link_list = []

    item = ImgItem()

    for i in pic_list:

    pic_link = i.get('src') # 拿到图片的具体 url

    link_list.append(pic_link) # 提取图片链接

    item['image_urls'] = link_list

    print(item)

    yield item

    item

    class ImgItem(scrapy.Item):

    image_urls = scrapy.Field()#图片的链接

    images = scrapy.Field()

    ImgPipeline

    class ImgPipeline(ImagesPipeline):#继承 ImagesPipeline 这个类

    def get_media_requests(self, item, info):

    for image_url in item['image_urls']:

    image_url = image_url

    yield scrapy.Request(image_url)

    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

    启动

    scrapy crawl girl

    最终爬取结果如下:

    删除了某些不适内容,哈哈哈

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