Scrapy爬取美女图片 (原创)

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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Scrapy爬取美女图片 (原创)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

有半个月没有更新了,最近确实有点忙。先是华为的比赛,接着实验室又有项目,然后又学习了一些新的知识,所以没有更新文章。为了表达我的歉意,我给大家来一波福利。。。

 

      今天咱们说的是爬虫框架。之前我使用python爬取慕课网的视频,是根据爬虫的机制,自己手工定制的,感觉没有那么高大上,所以我最近玩了玩 python中强大的爬虫框架Scrapy。

    

      Scrapy是一个用 Python 写的 Crawler Framework ,简单轻巧,并且非常方便。Scrapy 使用 Twisted 这个异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。整体架构如下图所示:

  绿线是数据流向,首先从初始 URL 开始,Scheduler 会将其交给 Downloader 进行下载,下载之后会交给 Spider 进行分析,Spider 分析出来的结果有两种:一种是需要进一步抓取的链接,例如之前分析的“下一页”的链接,这些东西会被传回 Scheduler ;另一种是需要保存的数据,它们则被送到 Item Pipeline 那里,那是对数据进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)的地方。另外,在数据流动的通道里还可以安装各种中间件,进行必要的处理。

 

     简要介绍了Scrapy的工作流程,咱们开始直奔主题,使用Scrapy爬取美女图片。

 

       大家注意今天不是讲Scrapy基础教程,咱们在之后的七夜音乐台开发的时候会讲解。所以咱们今天直接上手。

 

      以 煎蛋网(http://jandan.net)为例:

 

 

    咱们来到煎蛋网首页,其中有一个栏目是妹子,今天的目标就是它。

 

 

 图片的分类是按页进行排列,咱们要爬取所有的图片需要模拟翻页。

 

 

  打开火狐中的firebug,审查元素。

  

   这是咱们需要的图片链接,只要获取这个链接,进行下载就可以了。

 

  咱们看看翻页后的链接是什么???

 

  

   咱们只要解析出红线圈出的这个标签,就可以知道下一页的链接了,就是这么简单。好了,这时候就可以写代码了。。。

 

  打开cmd,输入scrapy startproject jiandan,这时候会生成一个工程,然后我把整个工程复制到pycharm中(还是使用IDE开发快)。

 

 

 

上图就是工程的结构。

 

        jiandanSpider.py ------Spider 蜘蛛

 

        items.py -----------------对要爬取数据的模型定义

 

        pipelines.py-------------咱们最终要存储的数据

 

        settings.py----------------对Scrapy的配置

 

        接下来我把代码贴一下:

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jiandanSpider.py:
 
#coding:utf-8
import scrapy
from jiandan.items import JiandanItem
 
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
 
class jiandanSpider(scrapy.Spider):
    name = \'jiandan\'
    allowed_domains = []
    start_urls = ["http://jandan.net/ooxx"]
     
    def parse(self, response):
        item = JiandanItem()
        item[\'image_urls\'= response.xpath(\'//img//@src\').extract()#提取图片链接
        # print \'image_urls\',item[\'image_urls\']
        yield item
        new_url= response.xpath(\'//a[@class="previous-comment-page"]//@href\').extract_first()#翻页
        # print \'new_url\',new_url
        if new_url:
            yield scrapy.Request(new_url,callback=self.parse)

  

 

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items.py :
 
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class JiandanItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    image_urls = scrapy.Field()#图片的链接

  


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pipelines.py:
# -*- coding: utf-8 -*-
 
import os
import urllib
 
from jiandan import settings
 
class JiandanPipeline(object):
 
    def process_item(self, item, spider):
        dir_path = \'%s/%s\'%(settings.IMAGES_STORE,spider.name)#存储路径
        print \'dir_path\',dir_path
        if not os.path.exists(dir_path):
            os.makedirs(dir_path)
        for image_url in item[\'image_urls\']:
            list_name = image_url.split(\'/\')
            file_name = list_name[len(list_name)-1]#图片名称
            # print \'filename\',file_name
            file_path = \'%s/%s\'%(dir_path,file_name)
            # print \'file_path\',file_path
            if os.path.exists(file_name):
                continue
            with open(file_path,\'wb\') as file_writer:
                conn = urllib.urlopen(image_url)#下载图片
                file_writer.write(conn.read())
            file_writer.close()
        return item

  

        
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settings.py:
# -*- coding: utf-8 -*-
 
# Scrapy settings for jiandan project
#
# For simplicity, this file contains only settings considered important or
# commonly used. You can find more settings consulting the documentation:
#
 
BOT_NAME = \'jiandan\'
 
SPIDER_MODULES = [\'jiandan.spiders\']
NEWSPIDER_MODULE = \'jiandan.spiders\'
 
 
ITEM_PIPELINES = {
   \'jiandan.pipelines.JiandanPipeline\'1,
}
IMAGES_STORE=\'E:\'
DOWNLOAD_DELAY = 0.25

  

最后咱们开始运行程序,cmd切换到工程目录,

输入scrapy crawl jiandan,启动爬虫。。。

 

 

大约20分钟左右,爬虫工作结束。。。

 

 

咱们去看看美女图吧,居然有1.21G。。。

 

 

 

今天的分享就到这里,如果大家觉得还可以呀,记得打赏呦。

 

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