Scrapy爬取美女图片续集 (原创)

　　上一篇咱们讲解了Scrapy的工作机制和如何使用Scrapy爬取美女图片，而今天接着讲解Scrapy爬取美女图片，不过采取了不同的方式和代码实现，对Scrapy的功能进行更深入的运用。

　　在学习Scrapy官方文档的过程中，发现Scrapy自身实现了图片和文件的下载功能，不需要咱们之前自己实现图片的下载(不过原理都一样)。

　　在官方文档中，我们可以看到下面一些话:Scrapy为下载item中包含的文件(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有些共同的方法和结构(我们称之为media pipeline)。一般来说你会使用Files Pipeline或者 Images Pipeline.

这两种pipeline都实现了以下特性:

• 避免重新下载最近已经下载过的数据
• Specifying where to store the media (filesystem directory, Amazon S3 bucket)

　　The Images Pipeline has a few extra functions for processing images:

• 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

这个管道也会为那些当前安排好要下载的图片保留一个内部队列，并将那些到达的包含相同图片的项目连接到那个队列中。 这可以避免多次下载几个项目共享的同一个图片。

从上面的话中，我们可以了解到 Scrapy不仅可以下载图片，还可以生成指定大小的缩略图，这就非常有用。

使用Files Pipeline

当使用 FilesPipeline ，典型的工作流程如下所示:

1. 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。
2. 项目从爬虫内返回，进入项目管道。
3. 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）。
4. 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。

使用Images Pipeline

当使用Imagespipeline ，典型的工作流程如下所示:

1. 在一个爬虫里，你抓取一个项目，把其中图片的URL放入 images_urls 组内。
2. 项目从爬虫内返回，进入项目管道。
3. 当项目进入 Imagespipeline，images_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）。
4. 当文件下载完后，另一个字段(images)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 images_urls 组获得）和图片的校验码(checksum)。 images 列表中的文件顺序将和源 images_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 images 组中。

Pillow 是用来生成缩略图，并将图片归一化为JPEG/RGB格式，因此为了使用图片管道，你需要安装这个库。 Python Imaging 　　　　          Library (PIL) 在大多数情况下是有效的，但众所周知，在一些设置里会出现问题，因此我们推荐使用 Pillow 而不是PIL.

咱们这次用到的就是Images Pipeline,用来下载图片，同时使用 Pillow 生成缩略图。在安装Scrapy的基础上，使用pip install pillow 安装这个模块。

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(复制代码请到我博客):

jiandanSpider.py(和之前没有变化):
#coding:utf-8
#需要安装pillow模块
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)

items.py(增加了一个字段，请看之前对Images Pipeline的描述) :
# -*- coding: utf-8 -*-

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html

import scrapy

class JiandanItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    image_urls = scrapy.Field()#图片的链接
    images = scrapy.Field()

pipelines.py(改变最大,看注释):

# -*- coding: utf-8 -*-
# Define your item pipelines here
#
# Don‘t forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import os
import urllib
import scrapy
from scrapy.exceptions import DropItem
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline

from jiandan import settings

class JiandanPipeline(ImagesPipeline):#继承ImagesPipeline这个类，实现这个功能

    def get_media_requests(self, item, info):#重写ImagesPipeline   get_media_requests方法
        ‘‘‘
        :param item:
        :param info:
        :return:
        在工作流程中可以看到，
        管道会得到文件的URL并从项目中下载。
        为了这么做，你需要重写 get_media_requests() 方法，
        并对各个图片URL返回一个Request:
        ‘‘‘
        for image_url in item[‘image_urls‘]:
            yield scrapy.Request(image_url)

    def item_completed(self, results, item, info):
        ‘‘‘

        :param results:
        :param item:
        :param info:
        :return:
        当一个单独项目中的所有图片请求完成时（要么完成下载，要么因为某种原因下载失败），
         item_completed() 方法将被调用。
        ‘‘‘
        image_paths = [x[‘path‘] for ok, x in results if ok]
        if not image_paths:
            raise DropItem("Item contains no images")
        return item

settings.py(主要是对缩略图的设置):
# -*- 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:
#
#     http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html
#     http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
#     http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/spider-middleware.html

BOT_NAME = ‘jiandan‘

SPIDER_MODULES = [‘jiandan.spiders‘]
NEWSPIDER_MODULE = ‘jiandan.spiders‘

ITEM_PIPELINES = {
   ‘jiandan.pipelines.JiandanPipeline‘: 1,

}
# ITEM_PIPELINES = {‘jiandan.pipelines.ImagesPipeline‘: 1}
IMAGES_STORE=‘E:\\jiandan2‘
DOWNLOAD_DELAY = 0.25
IMAGES_THUMBS = {#缩略图的尺寸，设置这个值就会产生缩略图
    ‘small‘: (50, 50),
    ‘big‘: (200, 200),
}

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25分钟左右，爬虫工作结束。。。

咱们去看看美女图吧。

咱们打开thumbs文件夹，看看缩略图，下面有咱们设置的不同的尺寸。

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