温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

Media Pipeline如何爬取妹子图

发布时间:2021-12-04 15:34:29 来源:亿速云 阅读:136 作者:柒染 栏目:编程语言

这篇文章给大家介绍Media Pipeline如何爬取妹子图,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。

前言

我们在抓取数据的过程中,除了要抓取文本数据之外,当然也会有抓取图片的需求。那我们的 scrapy 能爬取图片吗?答案是,当然的。说来惭愧,我也是上个月才知道,在 zone7 粉丝群中,有群友问 scrapy 怎么爬取图片数据?后来搜索了一下才知道。现在总结一下分享出来。

Media Pipeline

我们的 itempipeline 处理可以处理文字信息以外,还可以保存文件和图片数据,分别是 FilesPipeline 和 ImagesPipeline

Files Pipeline
  • 避免重新下载最近已经下载过的数据

  • 指定存储路径

FilesPipeline的典型工作流程如下:
  • 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。

  • 项目从爬虫内返回,进入项目管道。

  • 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)。

  • 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。

Images Pipeline
  • 避免重新下载最近已经下载过的数据

  • 指定存储路径

  • 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

启用Media Pipeline

# 同时启用图片和文件管道
ITEM_PIPELINES = { # 使用时,请修改成你自己的 ImgPipeline
    'girlScrapy.pipelines.ImgPipeline': 1,
}
FILES_STORE = os.getcwd() + '/girlScrapy/file'  # 文件存储路径
IMAGES_STORE = os.getcwd() + '/girlScrapy/img'  # 图片存储路径

# 避免下载最近90天已经下载过的文件内容
FILES_EXPIRES = 90
# 避免下载最近90天已经下载过的图像内容
IMAGES_EXPIRES = 30

# 设置图片缩略图
IMAGES_THUMBS = {
    'small': (50, 50),
    'big': (250, 250),
}
# 图片过滤器,最小高度和宽度,低于此尺寸不下载
IMAGES_MIN_HEIGHT = 128
IMAGES_MIN_WIDTH = 128

需要说明的是,你下载的图片名最终会以图片 URL 的 hash 值命名,例如:

0bddea29939becd7ad1e4160bbb4ec2238accbd9.jpg

最终的保存地址为:

your/img/path/full/0bddea29939becd7ad1e4160bbb4ec2238accbd9.jpg

使用 ImgPipeline

这是我 demo 中的一个 ImgPipeline,里面重写了两个方法。

from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
class ImgPipeline(ImagesPipeline):#继承 ImagesPipeline 这个类

    def get_media_requests(self, item, info):
        for image_url in item['image_urls']:
            image_url = image_url
            yield scrapy.Request(image_url)
    def item_completed(self, results, item, info):
        image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]
        if not image_paths:
            raise DropItem("Item contains no images")
        return item

分别是:

get_media_requests(self, item, info):
item_completed(self, results, item, info):
get_media_requests(self, item, info):

在这里,我们可以获取到 parse 中解析的 item 值,因此我们可以获取到相应的图片地址。在这里返回一个 scrapy.Request(image_url) 去下载图片。

item_completed(self, results, item, info):

item 和 info 打印出来都是 url 地址列表。其中 results 打印出来是如下值。

# 成功
[(True, {'path': 'full/0bddea29939becd7ad1e4160bbb4ec2238accbd9.jpg',
 'checksum': '98eb559631127d7611b499dfed0b6406', 
'url': 'http://mm.chinasareview.com/wp-content/uploads/2017a/06/13/01.jpg'})]
# 错误
[(False,
  Failure(...))]

Media Pipeline如何爬取妹子图

抓取妹子图

ok,理论部分也讲完了,那我们来实践一下吧

spider

spider 部分很简单,如下:

class GirlSpider(scrapy.spiders.Spider):
    name = 'girl'
    start_urls = ["http://www.meizitu.com/a/3741.html"]
    def parse(self, response):
        soup = BeautifulSoup(response.body, 'html5lib')
        pic_list = soup.find('div', id="picture").find_all('img')  # 找到界面所有图片
        link_list = []
        item = ImgItem()
        for i in pic_list:
            pic_link = i.get('src')  # 拿到图片的具体 url
            link_list.append(pic_link)  # 提取图片链接
        item['image_urls'] = link_list
        print(item)
        yield item
item
class ImgItem(scrapy.Item):
    image_urls = scrapy.Field()#图片的链接
    images = scrapy.Field()
ImgPipeline
class ImgPipeline(ImagesPipeline):#继承 ImagesPipeline 这个类
    def get_media_requests(self, item, info):
        for image_url in item['image_urls']:
            image_url = image_url
            yield scrapy.Request(image_url)
    def item_completed(self, results, item, info):
        image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]
        if not image_paths:
            raise DropItem("Item contains no images")
        return item
启动
scrapy crawl girl

最终爬取结果如下:

Media Pipeline如何爬取妹子图

关于Media Pipeline如何爬取妹子图就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI