这里以一个很简单的小爬虫为例，爬取 壹心理 网站的阅读页面第一页的所有文章及其对应的图片，文章页面如下:

创建项目

首先新建一个 scrapy 项目，安装好相关依赖（步骤可参考：scrapy 安装及新建爬虫项目并运行）。

新建一个爬虫：

scrapy genspider xinli001 ‘www.xinli001.com/info‘

此时项目工程目录与新建的爬虫如下：

爬取信息并编写图片自动下载逻辑

本次主要是记录自定义 pipeline 来爬取图片，所以只是简单的选取一些信息来爬取，包括文章标题、图片、发布时间和作者。

1.通过 xpath 提取出文章模块，就是下图中方框中的：

上图右边便是对应的代码位置，下面将先使用 xpath 提取所有 item 模组，之后在对所有 item 组块遍历分别提取其对应的相关信息。

提取 item：

post_nodes = response.xpath(‘//*[@id="articleListM"]//div[@class="item"]‘)

2.遍历 post_nodes 并从中提取出相关信息：

下面给出第一个 item 中的网页结构：

对照上面结构提取相关信息：

# 图片
image_url= post_node.xpath(‘a/img/@src‘).extract_first()
# 标题
title = post_node.xpath(‘div[@class="right"]/a/text()‘).extract_first()
# 发布时间
create_date = post_node.xpath(‘div[@class="right"]/div[@class="info"]/span/text()‘).extract_first()
# 作者
writer = post_node.xpath(‘div[@class="right"]/div[@class="info"]/a[1]/span/text()‘).extract_first()

3.定义 Xinli001Item

在 item.py 文件中添加 xinli001 爬虫对应的 item:

class Xinli001SpiderItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    image_url = scrapy.Field()
    writer = scrapy.Field()
    create_date = scrapy.Field()

4.提交 item 实例

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.http import Request
from urllib import parse
from Xinli001Spider.items import Xinli001SpiderItem
?
?
class Xinli001Spider(scrapy.Spider):
    name = ‘xinli001‘
    allowed_domains = [‘www.xinli001.com‘]
    start_urls = ["https://www.xinli001.com/info/"]
?
    def parse(self, response):
        # 提取文章 model
        post_nodes = response.xpath(‘//*[@id="articleListM"]//div[@class="item"]‘)
        for post_node in post_nodes:
            # 创建 item 实例
            article_item = Xinli001SpiderItem()
?
            # 图片
            image_url= post_node.xpath(‘a/img/@src‘).extract_first()
            # 标题
            title = post_node.xpath(‘div[@class="right"]/a/text()‘).extract_first()
            # 发布时间
            create_date = post_node.xpath(‘div[@class="right"]/div[@class="info"]/span/text()‘).extract_first()
            # 作者
            writer = post_node.xpath(‘div[@class="right"]/div[@class="info"]/a[1]/span/text()‘).extract_first()
?
            article_item[‘image_url‘] = [image_url]
            article_item[‘title‘] = title
            article_item[‘create_date‘] = create_date
            article_item[‘writer‘] = writer
?
            # 提交 item 实例给 pipeline 处理
            yield article_item

5.配置图片下载相关参数：

# 实现自动的图片下载的相关配置
IMAGES_URLS_FIELD = "image_url"     # 图片
project_dir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))    # 获取当前路径
IMAGES_STORE = os.path.join(project_dir, ‘images‘)  # 将图片保存到当前项目路径下的 images 文件夹下

将上面的代码加入到 settings.py 中 Configure item pipelines 相关代码的下方。

6.启用 scrapy 的图片下载

在第5步之后，需要在 settings.py 中开启图片下载的服务：

7.再次运行爬虫，便可实现图片的自动下载

获取图片存放路径

图片下载之后，若要想访问图片，则需要获得图片的存放路径，此时我们便可对上面的 ImagePipeline 实现自定义来将获取图片存放路径的逻辑填充进代码中。

1-首先，添加 ArticleImagePipeline 类：

# 自定义 ImagePipeline ，继承自 ImagesPipeline，并添加相关自定义操作
class ArticleImagePipeline(ImagesPipeline):
    # 重写 item_completed 方法
    def item_completed(self, results, item, info):
        # 默认传过来的 result 是一个list
        # ok 表示返回是否成功，value是一个dict，存放了图片保存的路径
        for ok, value in results:
            image_file_path = value["path"]
        # 将获得的文件存放路径填充到 item 中
        item["front_image_path"] = image_file_path
?
        # 返回item
        return item

2-将 ArticleImagePipeline 配置到 settings.py 文件中：

# Configure item pipelines
# See https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
   ‘Xinli001Spider.pipelines.Xinli001SpiderPipeline‘: 300,
   # ‘Xinli001Spider.pipelines.ImagesPipeline‘: 1,
   ‘Xinli001Spider.pipelines.ArticleImagePipeline‘: 1,
}

注意上面之前使用的 ImagesPipeline 不需要了，要注释掉。

3-添加相关 item 属性

在 Xinli001SpiderItem 中添加一个 front_image_path 属性来存储图片存放路径：

4-查看返回的图片路径

第二步中我们配置了两个 Pipeline ，一个顺序在前（ArticleImagePipeline：1），一个在后（Xinli001SpiderPipeline：300），我们可以在后面的 Pipeline 处理函数处打个断点，然后启动调试功能来运行。

打断点：

debug 一下：

可以看到执行到断点处时，已经提取到了图片存放路径：

原文地址：https://www.cnblogs.com/zishu/p/11562968.html