用scrapy框架爬取某网站汽车的高清图片python爬虫入门进阶（21）

Posted 2022-02-17 码农飞哥

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了用scrapy框架爬取某网站汽车的高清图片python爬虫入门进阶（21）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

您好，我是码农飞哥，感谢您阅读本文，欢迎一键三连哦。
😁 1. 社区逛一逛，周周有福利，周周有惊喜。码农飞哥社区，飞跃计划
💪🏻 2. Python基础专栏，基础知识一网打尽，9.9元买不了吃亏，买不了上当。 Python从入门到精通
❤️ 3. Python爬虫专栏，系统性的学习爬虫的知识点。9.9元买不了吃亏，买不了上当，持续更新中。python爬虫入门进阶
❤️ 4. Ceph实战，从原理到实战应有尽有。 Ceph实战
❤️ 5. Java高并发编程入门，打卡学习Java高并发。 Java高并发编程入门

文章目录

前言

本文将介绍如何使用scrapy框架来快速爬取某网站汽车的图片，并将爬取到的图片保存到本地。

创建scrapy项目

创建scrapy项目的命令在此不在赘述了，如果不清楚的小伙伴可以看下：Scrapy框架快速入门，以糗事百科为例进行说明【python爬虫入门进阶】（16）
通过如下命令创建了一个名为bba_img_demo的scrapy项目，并创建一个名为bba3的spider。

scrapy startproject bba_img_demo
cd bba_img_demo
scrapy genspider bba3 "car.com.cn"

爬取图片bba3Spider

这里还是采用xpath来爬取页面元素。在bba3Spider中爬取页面元素得到imgDemoItem，并返回给Pipelines。

class bba3Spider(scrapy.Spider):
    name = 'bba3'
    allowed_domains = ['car.com.cn']
    start_urls = ['https://car.com.cn/pic/series/66.html#pvareaid=2042214']

    def parse(self, response):
        # 获取所有类别
        uiboxs = response.xpath("//div[@class='uibox']")[1:]
        for uibox in uiboxs:
            # 获取某个类别的名称
            category = uibox.xpath(".//div[@class='uibox-title']/a/text()").get()
            # 获取图片链接
            org_urls = uibox.xpath(".//ul/li/a/img/@src").getall()
            urls = []
            for url in org_urls:
                # 将图片地址拼接上域名
                url = response.urljoin(url)
                urls.append(url)
            imgDemoItem = bbaImgDemoItem(category=category, urls=urls)
            yield imgDemoItem

这里需要说明的是org_urls获取到的结果是:

['//car2.cn/cardfs/product/g27/M0B/8C/16/480x360_0_q95_c42_autohomecar__ChxkmWGegTyACi-kAC3FbBHMbU0705.jpg', '//car3.cn/cardfs/product/g28/M04/89/E4/480x360_0_q95_c42_autohomecar__ChxkmmGegTuAMP6mABxWnAoC-D4144.jpg', '//car3.cn/cardfs/product/g28/M03/89/E4/480x360_0_q95_c42_autohomecar__ChxkmmGegTmAcgvzABhIjSB7-9g758.jpg', '//car3.cn/cardfs/product/g28/M00/89/E4/480x360_0_q95_c42_autohomecar__ChxkmmGegTmAERL1ACm2BVXLZ6Y692.jpg', '//car3.cn/cardfs/product/g27/M04/8C/16/480x360_0_q95_c42_autohomecar__ChxkmWGegTiAXmudADZcJBeHRXE488.jpg', '//car3.cn/cardfs/product/g27/M0A/AE/14/480x360_0_q95_c42_autohomecar__ChwFkWGegTeAU296ACGsSse0_UY335.jpg', '//car3.cn/cardfs/product/g27/M01/8C/16/480x360_0_q95_c42_autohomecar__ChxkmWGegTaAJjHFACpeMVzBTpk896.jpg', '//car2.cn/cardfs/product/g27/M01/AE/14/480x360_0_q95_c42_autohomecar__ChwFkWGegTWAGp1RACY4LcxwCrk373.jpg']

所以需要在爬取的图片地址前面拼接：https: ，这里既可以使用 url='https:'+url ，也可以使用response.urljoin(url)。

保存图片bbaImgDemoPipeline

在bbaImgDemoPipeline中通过接收bba3Spider返回的imgDemoItem。并将图片保存到 bba_img_demo项目的images目录下。并且在images目录下以类别来保存各个类别下的图片数据。

import os
from urllib import request
import ssl
from urllib.request import HTTPSHandler

context = ssl._create_unverified_context()
https_handler = HTTPSHandler(context=context)
opener = request.build_opener(https_handler)
request.install_opener(opener)

class bbaImgDemoPipeline:
    def __init__(self):
        self.path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)), 'image')
        if not os.path.exists(self.path):
            os.mkdir(self.path)

    def process_item(self, item, spider):
        category = item['category']
        urls = item['urls']
        category_path = os.path.join(self.path, category)
        if not os.path.exists(category_path):
            os.mkdir(category_path)
        for url in urls:
            # 通过__来分割得到文件名
            image_name = url.split('__')[-1]
            request.urlretrieve(url, os.path.join(category_path, image_name))
        return item

运行后的结果是：

这个方法可以实现我们想要的效果。但是，还不够优雅，没有用到多线程，不够简洁。
scrapy为下载item包含的文件（比如在爬取到产品时，同时也想保存对应的图片）提供了一个可重用的item pipelines。这些pipeline有共同的方法和结构（我们称之为media pipelines）。一般来说你会使用Files Pipeline或者Images Pipeline

使用scrapy内置的下载文件的方法有如下好处：

避免重新下载最近已经下载过的数据
可以方便的指定文件存储的路径。
可以将下载的图片转换成通用的格式，比如png或jpg。
可以方便的生成缩略图。
可以方便的检测图片的宽和高，确保他们满足最小限制。
异步下载，效率非常高。

Files Pipeline的使用步骤：

定义好一个Item，然后在这个item中定义两个属性，分别为file_url以及files。file_urls 是用来存储需要下载的文件的url链接的，需要的是一个列表。
当文件下载完成后，会把文件下载的相关信息存储到items中的files属性中，比如下载路径，下载的url和文件的校验码等。
在配置文件settings.py中配置FILES_STORE，这个配置是用来设置文件下载下来的路径。
启动pipeline：在ITEM_PIPLINES中设置'scrapy.pipelines.files.FilePipeline':1。

Images Pipeline的使用步骤：

当使用Image Pipeline下载文件的时候，按照以下步骤来完成：

定义好一个Item，然后在这个item中定义两个属性，分别为image_urls以及images。image_url 是用来存储需要下载的图片的url链接，需要给一个列表。
当图片下载完成之后，会把图片下载的相关信息存储到item的imags属性中，比如下载路径，下载的url和图片的校验码等。
当配置文件settings.py 中配置IMAGES_STORE,这个配置是用来设置图片下载下来的路径的。
启动pipeline：在ITEM_PIPELINES中设置'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline':1。

下面我们就使用Image Pipeline来实现下这个功能，详细的步骤如下：

1. 修改bbaImgDemoItem类

class bbaImgDemoItem(scrapy.Item):
    category = scrapy.Field()
    image_urls = scrapy.Field()
    images = scrapy.Field()

在bbaImgDemoItem类中定义image_urls和images两个属性。

2. 修改bba3Spider类，将下载的图片路径放到image_urls中。

class bba3Spider(scrapy.Spider):
    name = 'bba3'
    allowed_domains = ['car.com.cn']
    start_urls = ['https://car.com.cn/pic/series/66.html#pvareaid=2042214']

    def parse(self, response):
        # 获取所有类别
        uiboxs = response.xpath("//div[@class='uibox']")[1:]
        for uibox in uiboxs:
            # 获取某个类别的名称
            category = uibox.xpath(".//div[@class='uibox-title']/a/text()").get()
            # 获取图片链接
            org_urls = uibox.xpath(".//ul/li/a/img/@src").getall()
            urls = list(map(lambda url: response.urljoin(url), org_urls))
            imgDemoItem = bbaImgDemoItem(category=category, image_urls=urls)
            yield imgDemoItem

3. 修改settings.py

在settings.py文件配置IMAGES_STORE。指定图片的保存路径。

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

4. 指定启动的pipeline

将启动的pipeline指定为scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline

ITEM_PIPELINES = 
   # 'bba_img_demo.pipelines.bbaImgDemoPipeline': 300,
    'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline':1

这样设置之后，原先的bbaImgDemoPipeline则不会被启动。因为只有一个pipeline，所以优先级可以随意设置。
经过这四步设置基本上差不多了。但是，如果此时你直接运行的话，大概率得不到想要的效果。这是因为ImagesPipeline类在初始化时需要引入PIL包。如果没有安装的话则会直接报错。

5. 安装Pillow库

pip install Pillow

经过上面五步之后就可以正确的运行了。运行之后的结果是：

可以看出所有的图片都被保存到了images目录下的full文件夹下了。这显然也不是我们期望的结果。所以我们还是需要继承 ImagesPipeline类，然后，重写其保存逻辑。查看ImagesPipeline源代码可以得知将图片保存到full文件夹的方法是file_path。所以我们只需要重写这个方法返回我们想要的路径即可。

指定我们需要保存的路径

在pipelines.py 文件中自定义一个名为bbaImagesPipeline的类，让该类继承自ImagesPipeline。

重写get_media_requests方法
get_media_requests方法在发送下载请求之前调用，该方法主要的作用是拿到image_urls中的图片链接，并拼接成下载请求。
ImagesPipeline类的get_media_requests方法，可以看出返回的是一个Request对象的列表。

    def get_media_requests(self, item, info):
        urls = ItemAdapter(item).get(self.images_urls_field, [])
        return [Request(u) for u in urls]

重写后的get_media_requests方法。首先调用父类的image_urls方法，然后将item设置到request_obj中。

 def get_media_requests(self, item, info):
        request_objs = super(bbaImagesPipeline, self).get_media_requests(item, info)
        for request_obj in request_objs:
            request_obj.item = item
        return request_objs

重写file_path方法
父类的file_path方法主要就两步，第一步是将图片链接的地址做hash运算得到图片的名称，接着返回图片存储的相对路径 full/image_guid.jpg。

    def file_path(self, request, response=None, info=None, *, item=None):
        image_guid = hashlib.sha1(to_bytes(request.url)).hexdigest()
        return f'full/image_guid.jpg'

所以重写file_path方法只需要将返回的相对路径替换成我们期望的相对路径。

    def file_path(self, request, response=None, info=None, *, item=None):
        path = super(bbaImagesPipeline, self).file_path(request, response, info)
        category = request.item.get('category')
        img_name = path.replace('full/', '')
        image_path = os.path.join(category, img_name)
        return image_path

调用父类的file_path方法得到返回的full/image_guid.jpg。接着获取item中的category属性。
然后就是将full/ 替换掉就得到了图片名称。最后就是将分类和图片名称拼接成一个相对路径返回。

爬取高清图片（多个网页同时爬取）

1. 分析链接特点

车身外观的地址： https://car.com.cn/pic/series/66-1-p2.html
中控方向盘的地址：https://car.com.cn/pic/series/66-10.html#pvareaid=2042223
简单分析下可以得出链接中 https://car.com.cn/pic/series/66 这部分是完全一样的，后面的部分的可以匹配任意字符。
所以匹配链接地址的正则表达式是https://car.com.cn/pic/series/66.+。

2. 编写爬虫代码

这里自定义了一个名为bba3Spider类，该类继承自CrawlSpider。

   # 定义好爬取策略
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r"https://car.com.cn/pic/series/66.+"), callback="parse_page", follow=True),
    )

callback指定调用的回调函数是parse_page方法。当点击下一页时则继续往下走。
回调方法parse_page，该方法爬取分类和图片的地址。

  def parse_page(self, response):
        category = response.xpath("//div[@class='uibox']/div/text()").get()
        srcs = response.xpath('//div[contains(@class,"uibox-con")]/ul/li/a/img/@src').getall()
        urls = list(map(lambda x: response.urljoin(x), srcs))
        yield bbaImgDemoItem(category=category, image_urls=urls)

总结

本文通过以某网站为例说明了如何利用scrapy框架来高效的爬取网站中的图片。

粉丝专属福利

软考资料：实用软考资料

面试题：5G 的Java面试题

学习资料：50G的各类学习资料

脱单秘籍：回复【脱单】

并发编程：回复【并发编程】

											           👇🏻 验证码 可通过搜索下方 公众号 获取👇🏻

以上是关于用scrapy框架爬取某网站汽车的高清图片python爬虫入门进阶（21）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

使用scrapy框架爬取某商城部分数据并存入MongoDB

Scrapy框架——CrawlSpider爬取某热线网站

Scrapy爬取某装修网站部分装修效果图

转载Python爬虫框架Scrapy学习笔记

scrapy框架来爬取壁纸网站并将图片下载到本地文件中

用python制作表情包，领略scrapy框架的魅力！