爬虫2.4-scrapy框架-图片分类下载
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了爬虫2.4-scrapy框架-图片分类下载相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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scrapy框架-图片下载
python小知识:
map函数:将一个可迭代对象的每个值,依次交给一个函数处理,返回一个生成器。
urls = uibox.xpath(".//ul/li/a/img/@src").getall()
urls = list(map(lambda url: ‘https:‘+url, urls))
urls本身是一个列表,使用map函数,将urls中的每一项传递给url ,并让url执行‘https:’+url的操作。 lambda则是一个无名函数,方便一行内写完函数。最后用list函数将map返回的生成器转成列表
1 传统下载方法:
pipelines.py
def process_item(self, item, spider):
category = item[‘category‘] # 一个字符串
urls = item[‘urls‘] # 一个列表
local_path = os.path.abspath(‘.‘) # 获取绝对路经
os.mkdir(r‘{}images{}‘.format(local_path, category)) #分类创建images/category文件夹
for url in urls:
filename = url.split(‘_‘)[-1] # 获取图片名
request.urlretrieve(url, ‘{}images{}{}‘.format(local_path, category, filename)) # 将图片下载到/images/category/filename
缺点是非异步,图片是一张一张按顺序下载的,数量较大时效率低
2 scrapy框架的下载方法
scrapy.pipelines中提供了两个下载文件的子类
一个是scrapy.pipelines.files 中的FilesPipeline,另一个是scrapy.pipelines.images 中的ImagesPipeline
其中ImagesPipeline专门用于下载图片,是继承自FilesPipeline
ImagesPipeline使用方法
1)在items.py中定义好image_urls和images,image_urls是用来存储需要下载的图片的url,需要给一个列表,images中需要保存图片的属性,如下载路径、url、图片的校验码等
2)当图片下载完成后,会把文件下载的相关信息存储到item中的images属性中。
3)在配置文件settings.py中配置IMAGES_STROE,这个配置是用来设置图片下载路径的
4)启动pipeline,在ITEM_PIPELINES中注释原来的pepeline设置‘scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline‘:1
FilesPipeline使用方法类似
定义好file_urls和file,设置好FILES_STORE,以及ITEM_PIPELINES中的scrapy.pipelines.files.FilesPipeline:1
2.1 将图片全部下载到full文件夹下
本来高高兴兴来到实验室,2分钟就把需要整的步骤整完了,如何折腾了一个小时都没想通为什么爬虫无法执行parse()函数,各种百度,最后对比之前写的爬虫发现,我睡了午觉起来迷迷糊糊将start_urls 改成了start_image_urls 这样的话scrapy框架一检查,没有开始点啊,那直接就结束了。。。。
1)修改setttings.py 注释掉原来的ITEM_PIPELINES中的内容,添加‘scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline‘: 1
并添加图片存储路径IMAGES_STORE = os.path.join(os.path.abspath(‘.‘), ‘images‘)
~ settings.py
ITEM_PIPELINES = {
# ‘bmw.pipelines.BmwPipeline‘: 300,
‘scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline‘: 1
}
IMAGES_STORE = os.path.join(os.path.abspath(‘.‘), ‘images‘) # 爬虫项目根目录/images
2)修改items.py 添加或修改 image_urls和images
image_urls = scrapy.Field()
images = scrapy.Field()
3)修改[spider.py] yield image_urls
item = BmwItem(category=category, image_urls=image_urls) # 重点在于image_urls
yield item
执行,得到结果:./images/full 目录下下载了一堆没有分类的图片
这个时候就想怎么讲图片分类下载好,比如车身图片(实验代码以汽车之家宝马5x图片进行下载)就在/images/车身,内部图片在/images/内部,这样强迫症才舒服
2.2 将图片分类到不同目录
这里就需要重写scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline里面的一些方法了。
这里需要注意:parse()函数中yield 抛出的数据格式为 category: ‘xxx’ image_urls: [‘url‘, ‘url‘....] images: ‘‘
所以在之后操作时,每次抛出的image_urls 都对应着同一个category
1)继承ImagesPipeline,并改写一些返回值
from bmw import settings # bmw是项目名
import os # 2)中需要用到
class BMWImagesPipeline(ImagesPipeline): # 新定义一个子类,继承ImagesPipeline
def get_media_requests(self, item, info):
request_objs = super(BMWImagesPipeline, self).get_media_requests(item, info)
for request_obj in request_objs:
request_obj.item = item # 为每个request_obj对象添加item属性,里面包含了category
return request_objs # 父类中必须返回这个列表,给其他函数使用
get_media_requests函数原本返回的是[Request(x) for x in item.get(self.images_urls_field, [])],即返回了一个Request(url)的列表,这里改造一下,使用super重复父类中的方法,得到一个返回值,并添加了item属性,方便下一步使用。
2)重写file_path()方法
def file_path(self, request, response=None, info=None):
# path获取父类中file_path方法返回的值即‘full/hash.jpg‘ hash是图片的哈希值
path = super(BMWImagesPipeline, self).file_path(request, response, info)
#request即前一个函数返回的列表中的每一项,所以有item属性
category = request.item.get(‘category‘)
images_store = settings.IMAGES_STORE # IMAGES_STORE是需要下载到的路径,例如c:/images
category_path = os.path.join(images_store, category) # 创建每个种类的路径并判断是否已存在
if not os.path.exists(category_path):
os.mkdir(category_path)
image_name = path.replace(‘full/‘, ‘‘) # 去掉原本的‘full/‘ 只留下文件名
image_path = os.path.join(category_path, image_name)
# 图片完整的路径和文件名c:/images/aaa/js451v88225F45sd42f4y4.jpg
return image_path
3)修改settings.py中的配置
ITEM_PIPELINES = {
# ‘bmw.pipelines.BmwPipeline‘: 300, 注释掉原有的pipeline
‘bmw.pipelines.BMWImagesPipeline‘: 1
}
IMAGES_STORE = os.path.join(os.path.abspath(‘.‘), ‘images‘) # 添加图片保存地址
完工,重写之后每个图片的路径就包含了自己的种类,下载完成后目录格式如下:
images
车头
41312r322r2234.jpg
1425flj5l2.jpg
车身
。。
3 分类下载完整代码
项目名:bmw 爬虫名:bmw5x
bmw5x.py
import scrapy
from bmw.items import BmwItem
class Bmw5xSpider(scrapy.Spider):
name = ‘bmw5x‘
allowed_domains = [‘car.autohome.com.cn‘]
start_urls = [‘https://car.autohome.com.cn/pic/series/65.html#pvareaid=2042209‘]
def parse(self, response):
uiboxs = response.xpath("//div[@class=‘uibox‘]")[1:]
for uibox in uiboxs:
category = uibox.xpath("./div/a/text()").get()
image_urls = uibox.xpath(".//ul/li/a/img/@src").getall()
image_urls = list(map(lambda url: ‘https:‘+url, image_urls))
item = BmwItem(category=category, image_urls=image_urls)
yield item
items.py
import scrapy
class BmwItem(scrapy.Item):
category = scrapy.Field()
image_urls = scrapy.Field()
images = scrapy.Field()
pipelines.py
import os
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from bmw import settings
class BMWImagesPipeline(ImagesPipeline):
def get_media_requests(self, item, info):
request_objs = super(BMWImagesPipeline, 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):
path = super(BMWImagesPipeline, self).file_path(request, response, info)
category = request.item.get(‘category‘)
images_store = settings.IMAGES_STORE
category_path = os.path.join(images_store, category)
if not os.path.exists(category_path):
os.mkdir(category_path)
image_name = path.replace(‘full/‘, ‘‘)
image_path = os.path.join(category_path, image_name)
return image_path
settings.py
import os
ROBOTSTXT_OBEY = False
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
‘Accept‘: ‘text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8‘,
‘Accept-Language‘: ‘en‘,
‘User-Agent‘: ‘xxx‘,
‘Referer‘: ‘xxx‘,
‘Cookie‘: ‘xxx‘
}
ITEM_PIPELINES = {
‘bmw.pipelines.BMWImagesPipeline‘: 1
}
IMAGES_STORE = os.path.join(os.path.abspath(‘.‘), ‘images‘)
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