scrapy (2)下载图片及存储信息

例1：scrapy项目的使用(利用item收集抓取的返回值)

1、创建scrapy项目

scrapy startproject booklist
New Scrapy project 'booklist', using template directory '/usr/local/lib/python3.6/site-packages/scrapy/templates/project', created in:
    /Users/yuanjicai/booklist
You can start your first spider with:
    cd booklist
    scrapy genspider example example.com

2、定义要抓取内容的字段(用于回收抓取的数据)

cat booklist/items.py
# -*- 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 BooklistItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    name = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    publisher = scrapy.Field()
    editor_date = scrapy.Field()
    description = scrapy.Field()

3、编写spider进行抓取

cat booklist/spiders/bookspider.py
import scrapy
from booklist.items import BooklistItem
class BookSpider(scrapy.Spider):
    name = 'booklist'
    start_urls = ['http://www.chinavalue.net/BookInfo/BookList.aspx?page=1']
    def parse(self,response):
        yield scrapy.Request(response.urljoin("?page=1"),callback=self.parse_page)
        for item in response.xpath('//div[@id="ctl00_ContentPlaceHolder1_pagerBook"]/a/@href').extract():
            fullurl=response.urljoin(item)
            yield scrapy.Request(fullurl,callback=self.parse_page)
    def parse_page(self,response):
        for item in response.xpath('//div[@id="divBookList"]/div/div[2]/a[1]'):
            detail_url=response.urljoin(item.xpath('@href').extract()[0])
            yield scrapy.Request(detail_url,callback=self.parse_bookdetail)
    def parse_bookdetail(self,response):
        bookinfo=BooklistItem()
        basic_info=response.xpath('//*[@id="Container"]/div[6]/div[1]/div[2]/div[1]/div[2]')
        bookinfo['name']=basic_info.xpath('div[1]/text()').extract()[0].strip()
        bookinfo['author']=basic_info.xpath('div[2]/text()').extract()[0].strip()
        bookinfo['publisher']=basic_info.xpath('div[3]/text()').extract()[0].strip()
        bookinfo['editor_date']=basic_info.xpath('div[4]/text()').extract()[0].strip()
        bookinfo['description']=response.xpath('//*[@id="ctl00_ContentPlaceHolder1_pnlIntroBook"]/div[2]/text()').extract()[0].strip()
        yield bookinfo

parse函数中的“for循环”处理“下一页”的link(下图所示)

parse_page函数负责解析每一页书单中 各item 标题的link(如下图所示)

parse_bookdetail 负责解析每本书的详细属性及内容(如下图所示)

4、运行项目

scrapy crawl booklist -o book-info.csv

上例中将抓取的信息通过yield返回给item中的各字段，然后再通过 output 选项 存储到 book-info.csv 文件中。

例2：scrapy下载图片，并将抓取信息存储到指定位置(文件、mysql、mongodb)

创建项目(下载图片)：

bogon:scrapy yuanjicai$ scrapy startproject bookinfo
bogon:douban_booklist yuanjicai$ cd bookinfo/

cat bookinfo/items.py   #在item中定义抓取的各字段名，并定义image_urls、image_paths

# -*- 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 BookinfoItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    name = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    publisher = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()
    rating = scrapy.Field()
    editor_date = scrapy.Field()
    images = scrapy.Field()
    image_urls = scrapy.Field()
    image_paths = scrapy.Field()

vim bookinfo/settings.py    #通过settings指定抓取时使用的header、agent、pipeline、图片或文件保存的位置、img过期时间、mysql用户名/密码/端口、mongo用户名/密码/端口

grep -E -v '^(#|$)' bookinfo/settings.py
BOT_NAME = 'bookinfo'
SPIDER_MODULES = ['bookinfo.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'bookinfo.spiders'
ROBOTSTXT_OBEY = True
#from faker import Factory
#f = Factory.create()
#USER_AGENT = f.user_agent()
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
    'Connection': 'keep-alive',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.75 Safari/537.36',
}
ITEM_PIPELINES = {
    #'bookinfo.pipelines.BookinfoStoreMysqlPipeline': 200,
    #'bookinfo.pipelines.BookinfoStoreFilePipeline': 200,
    'bookinfo.pipelines.BookinfoStoreMongoPipeline': 200,
    'bookinfo.pipelines.BookImgsDLPipeline': 300,
}
IMAGES_STORE = '/Users/yuanjicai/Downloads/bookinfo'
IMAGES_EXPIRES = 90
#IMAGES_MIN_HEIGHT = 100
#IMAGES_MIN_WIDTH = 100
#IMAGES_THUMBS = {  
#    'small': (50, 50),  
#    'big': (270, 270),  
#}  
MYSQL_HOST = '10.18.101.104'
MYSQL_DBNAME = 'book'
MYSQL_USER = 'root'
MYSQL_PASSWD = '123'
MYSQL_PORT = 3306
MONGODB_HOST = '10.18.101.104'
MONGODB_PORT = 27017
MONGODB_DB = 'book'
MONGODB_COLLECTION = 'bookinfo'

（1）爬取一个Item，将图片的URLs放入image_urls字段

（2）从Spider返回的Item，传递到Item Pipeline

（3）当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。ImagePipeline会自动高优先级抓取这些url，于此同时，item会被锁定直到图片抓取完毕才被解锁。

（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。

cat bookinfo/spiders/bookinfo_spider.py   #实现抓取内容

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import re
from bookinfo.items import BookinfoItem
class bookinfoSpider(scrapy.Spider):
    name = "bookinfo"
    start_urls = [ "https://book.douban.com/top250" ]
    def parse(self,response):
        yield scrapy.Request(response.url,callback=self.parse_page)
        for page_url in response.xpath('//div[@class="paginator"]/a/@href').extract():
            yield scrapy.Request(page_url,callback=self.parse_page)
    def parse_page(self,response):
        for item in response.xpath('//div[@class="article"]/div[1]/table/tr[1]'):
            bookinfo=BookinfoItem()  #在for循环内实例化在item中定义的各字段，抓取每个item使用一个新的bookinfo空间，相互不影响
            bookinfo['name']=item.xpath("td[2]/div[1]/a/text()").extract()[0].strip()
            bookinfo['price']=item.xpath("td[2]/p/text()").extract()[0].strip().split("/")[-1]
            bookinfo['editor_date']=item.xpath("td[2]/p/text()").extract()[0].strip().split("/")[-2]
            bookinfo['publisher']=item.xpath("td[2]/p/text()").extract()[0].strip().split("/")[-3]
            bookinfo['author']=item.xpath("td[2]/p/text()").extract()[0].strip().split("/")[-4]
            bookinfo['rating']=item.xpath("td[2]/div[2]/span[2]/text()").extract()[0]
            bookinfo['image_urls']=item.xpath("td[1]/a/img/@src").extract_first()
            yield bookinfo

cat bookinfo/pipelines.py   #由pipeline中定义的类、方法保存抓取的信息及图片

# -*- 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
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from scrapy.exceptions import DropItem
from scrapy.conf import settings   #导入settings 是为了在pipeline中调用setting中定义的各DB参数  
import scrapy
import codecs
import json
import pymysql
import pymongo
#通过以下pipeline使用pymysql连接并写入mysql server  
class BookinfoStoreMysqlPipeline(object):
    def __init__(self):
        pass
    def dbHandle(self):
        conn = pymysql.connect(host='10.18.101.104', db='book', user='root', passwd='123', charset='utf8')
        return conn
    def process_item(self,item,spider):
        conn=self.dbHandle()
        cursor=conn.cursor()
        insert_sql = 'insert into bookinfo(name,author,publisher,url) VALUES (%s,%s,%s,%s)'
        try:
            cursor.execute(insert_sql,(item["name"],item["author"],item["publisher"],item["image_urls"]))
            conn.commit()
        except:
            conn.rollback()
        conn.close()
        return item
    def spider_close(self,spider):
        pass
#通过以下pipeline使用json.dumps形式将返回的数据写入指定json文件中   
class BookinfoStoreFilePipeline(object):
    def __init__(self):
        self.file=codecs.open('bookinfo.json','w',encoding='utf-8')
    def process_item(self,item,spider):
        line = json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False) + "\n"
        self.file.write(line)
        return item
    def spider_colse(self,spider):
        self.file.close()
#通过以下pipeline使用pymongo形式将返回的数据写入mongodb中
class BookinfoStoreMongoPipeline(object):
    def __init__(self):
        conn=pymongo.MongoClient(settings['MONGODB_HOST'],settings['MONGODB_PORT'])
        db=conn[settings['MONGODB_DB']]
        self.collection = db[settings['MONGODB_COLLECTION']]
    def process_item(self,item,spider):
        self.collection.insert(dict(item))
        return item
    def spider_colse(self,spider):
        conn.close()
#通过以下pipeline下载抓取过程中存储在image_urls字段的图片  
class BookImgsDLPipeline(ImagesPipeline):
    default_headers = {
        'accept': 'image/webp,image/*,*/*;q=0.8',
        'accept-encoding': 'gzip, deflate, sdch, br',
        'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6',
        'referer': 'https://book.douban.com/top250/',
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36',
    }
    def get_media_requests(self,item,info):
        self.default_headers['referer'] = item['image_urls']
        yield scrapy.Request(item['image_urls'], headers=self.default_headers, meta={'bookname':item['name']})
        #将每个bookname附加在meta中传递给下一个函数处理
    def file_path(self,request,response=None,info=None):
        bookname=request.meta['bookname']
        image_guid = bookname+'_'+request.url.split('/')[-1]  #自定义保存图片的名称
        filename = 'full/%s' % (image_guid)
        return filename
    def item_completed(self,results,item,info):
        image_paths = [ value['path'] for ok, value in results if ok ]
        if not image_paths:
            raise DropItem("Item contains no images")
        item['image_paths'] = image_paths[0]
        item['images'] = [ value for ok, value in results if ok ]
        return item

说明：result字典值的格式如下所示：

[(True, {'url': 'https://img3.doubanio.com/mpic/s26012674.jpg', 'path': 'full/b8700497fc0014c87e085747c89476e12162c518.jpg', 'checksum': '4da0defa1ec30229ce724d691f694ad1'})]

Pipline 下载图片时，必须是一个继承ImagesPipeline父类的 类 ，该类必须在setting中调用 ；

ImagePipeline

需要在自定义的ImagePipeline类中重载的方法有：get_media_requests(item, info)和item_completed(results, items, info)

正如工作流程所示，Pipeline将从item中获取图片的URLs并下载它们，所以必须重载get_media_requests，并返回一个Request对象，这些请求对象将被Pipeline处理，当完成下载后，结果将发送到item_completed方法，这些结果为一个二元组的list，每个元祖的包含(success, image_info_or_failure)。 success: boolean值，true表示成功下载 ；如果success=true，image_info_or_error词典包含以下键值对：

url：原始URL

path：本地存储路径

checksum：校验码

时间： 2024-10-08 22:19:42

scrapy (2)下载图片及存储信息的相关文章

爬虫入门-5-2.scrapy框架下载图片

scrapy startproject bmw cd bmw scrapy genspider bmw5 'autohome.com.cn' 第一种方式:不使用ImagePipeline bww5.py: 1 import scrapy 2 from bmw.items import BmwItem 3 4 5 class Bmw5Spider(scrapy.Spider): 6 name = 'bmw5' 7 allowed_domains = ['autohome.com.cn'] 8 st

scrapy 自动下载图片

Item 字段名必须是 image_urls 即:image_urls = Field() item['image_urls']的类型是一个list. item['image_urls'] = "http://some.jpg" 是不行的. 会有如下错误: Traceback (most recent call last): File "D:\Python27\lib\site-packages\scrapy\middleware.py", line 62, in

scrapy下载图片第一波

scrapy的图片管道,在ImagePipeline类中实现 ,提供了一个方便并具有额外特性的方法,来下载并本地存储图片: * 将所有下载的图片转换成通用的格式(JPG)和模式(RGB) * 避免重新下载最近已经下载过的图片 * 缩略图生成 * 检测图像的宽/高,确保它们满足最小的限制 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. Pillow是用来生成缩略图,并将图片归一化为JPEG/

scrapy中下载文件和图片

下载文件是一种很常见的需求,例如当你在使用爬虫爬取网站中的图片.视频.word.pdf.压缩包等的时候 scrapy中提供了FilesPipeline和ImagesPipeline,专门用来下载文件和图片: 我们其实可以把这两个item pipeline看成是特殊的下载器,用户使用的时候只需要通过item的一个特殊的字段就可以将要下载的文件或者图片的url传递给它们,它们会自动将文件或者图片下载到本地,并将下载的结果信息存入到item的另一个特殊的字段,方便用户在导出文件的时候查阅 FilesP

通过scrapy内置的ImagePipeline下载图片到本地

1.通过scrapy内置的ImagePipeline下载图片到本地 1.通过scrapy内置的ImagePipeline下载图片到本地 1)在settings.py中打开 ITEM_PIPELINES 的注释,在  ITEM_PIPELINES 中加入 ITEM_PIPELINES = { 'spider_first.pipelines.SpiderFirstPipeline': 300, 'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline':5, #后面的数字代表执

爬取今日头条历史图集将信息保存到MongDB，并且下载图片到本地

写在前面:学习<崔庆才_Python3爬虫入门到精通课程视频>动手写的小项目. (一) 分析页面 访问今日头条页面(https://www.toutiao.com/)在输入框中输入要搜索的关键字,搜索出的页面点击图集.要爬取的就是这里的所有图集. 查看页面的URL可以发现这是一个POST请求,然后我们就检查页面找到POST请求包,进行分析. 这个就是POST请求服务器返回的response 这是一个JSON格式的数据,复制下来放在解析器中查看.(使用jsonView) 可以看到data字段中的

Python爬虫技术干货，教你如何实现抓取京东店铺信息及下载图片

什么是Python爬虫开发 Python爬虫开发,从网站某一个页面(通常是首页)开始,读取网页的内容,找到在网页中的其它链接地址,然后通过这些链接地址寻找下一个网页,这样一直循环下去,直到把这个网站所有的网页都抓取完为止.世界上80%的爬虫是基于Python开发的,学好爬虫技能,可为后续的大数据分析.挖掘.机器学习等提供重要的数据源. Python爬虫实例参考 这是一个用Python爬虫实现抓取京东店铺信息以及下载图片的例子,仅供参考. 信息抓取: 图片下载的:注意: 1.在选择信息的时候用CS

Scrapy 下载图片时 ModuleNotFoundError: No module named&#39;PIL&#39;

使用scrapy的下载模块需要PIL(python图像处理模块)的支持,使用pip安装即可 Scrapy 下载图片时 ModuleNotFoundError: No module named'PIL' 原文地址:https://www.cnblogs.com/jiyu-hlzy/p/11888518.html

一个完整的微信上传图片下载图片实例,把手把教学

步骤一:绑定域名 先登录微信公众平台进入“公众号设置”的“功能设置”里填写“JS接口安全域名”. 备注:登录后可在“开发者中心”查看对应的接口权限. 步骤二:引入JS文件 在需要调用JS接口的页面引入如下JS文件,(支持https):http://res.wx.qq.com/open/js/jweixin-1.0.0.js 请注意,如果你的页面启用了https,务必引入 https://res.wx.qq.com/open/js/jweixin-1.0.0.js ,否则将无法在iOS9.0以上系