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使用Scrapy自带的ImagesPipeline下载图片,并对其进行分类。

时间:2018-08-23 15:42:32      阅读:187      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:字段   发送   5.0   ike   turn   scrapy   win   store   show   

ImagesPipeline是scrapy自带的类,用来处理图片(爬取时将图片下载到本地)用的。

优势:

  1. 将下载图片转换成通用的JPG和RGB格式
  2. 避免重复下载
  3. 缩略图生成
  4. 图片大小过滤
  5. 异步下载
  6. ......

工作流程:

  1. 爬取一个Item,将图片的URLs放入image_urls字段
  2. Spider返回的Item,传递到Item Pipeline
  3. Item传递到ImagePipeline,将调用Scrapy 调度器和下载器完成image_urls中的url的调度和下载。
  4. 图片下载成功结束后,图片下载路径、url和校验和等信息会被填充到images字段中。

实现方式:

  1. 自定义pipeline,优势在于可以重写ImagePipeline类中的实现方法,可以根据情况对照片进行分类;
  2. 直接使用ImagePipeline类,简单但不够灵活;所有的图片都是保存在full文件夹下,不能进行分类

实践:爬取http://699pic.com/image/1/这个网页下的前四个图片集(好进行分类演示)

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这里使用方法一进行实现:

步骤一:建立项目与爬虫

1.创建工程:scrapy startproject xxx(工程名)

2.创建爬虫:进去到上一步创建的目录下:scrapy genspider xxx(爬虫名)  xxx(域名)

 

步骤二:创建start.py

1  from scrapy import cmdline
2 
3 cmdline.execute("scrapy crawl 699pic(爬虫名)".split(" "))

 

步骤三:设置settings

1.关闭机器人协议,改成False

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2.设置headers

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3.打开ITEM_PIPELINES

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将项目自动生成的pipelines注释掉,黄色部分是下面步骤中自己写的pipeline,这里先不写。

 

步骤四:item

1 class Img699PicItem(scrapy.Item):
2     # 分类的标题
3     category=scrapy.Field()
4     # 存放图片地址
5     image_urls=scrapy.Field()
6     # 下载成功后返回有关images的一些相关信息
7     images=scrapy.Field()

 

步骤五:写spider

import scrapy
from ..items import Img699PicItem
import requests
from lxml import etree


class A699picSpider(scrapy.Spider):
    name = 699pic
    allowed_domains = [699pic.com]
    start_urls = [http://699pic.com/image/1/]
    headers={
        User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.62 Safari/537.36
    }



    def parse(self, response):
        divs=response.xpath("//div[@class=‘special-list clearfix‘]/div")[0:4]
        for div in divs:
            category=div.xpath("./a[@class=‘special-list-title‘]//text()").get().strip()
            url=div.xpath("./a[@class=‘special-list-title‘]/@href").get().strip()
            image_urls=self.parse_url(url)
            item=Img699PicItem(category=category,image_urls=image_urls)
            yield item

    def parse_url(self,url):
        response=requests.get(url=url,headers=self.headers)
        htmlElement=etree.HTML(response.text)
        image_urls=htmlElement.xpath("//div[@class=‘imgshow clearfix‘]//div[@class=‘list‘]/a/img/@src")
        return image_urls

 

步骤六:pipelines

import os
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from . import settings


class Img699PicPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        return item


class Images699Pipeline(ImagesPipeline):
    def get_media_requests(self, item, info):
        # 这个方法是在发送下载请求之前调用的,其实这个方法本身就是去发送下载请求的
        request_objs=super(Images699Pipeline, self).get_media_requests(item,info)
        for request_obj in request_objs:
            request_obj.item=item
        return request_objs

    def file_path(self, request, response=None, info=None):
        # 这个方法是在图片将要被存储的时候调用,来获取这个图片存储的路径
        path=super(Images699Pipeline, self).file_path(request,response,info)
        category=request.item.get(category)
        image_store=settings.IMAGES_STORE
        category_path=os.path.join(image_store,category)
        if not os.path.exists(category_path):
            os.makedirs(category_path)
        image_name=path.replace("full/","")
        image_path=os.path.join(category_path,image_name)
        return image_path

步骤七:返回到settings中

1.将黄色部分填上

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2.存放图片的总路径

IMAGES_STORE=os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)),‘images‘)

 

最终结果:

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使用Scrapy自带的ImagesPipeline下载图片,并对其进行分类。

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原文地址:https://www.cnblogs.com/Kctrina/p/9523553.html

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