【项目资源】：
包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。
包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。
【项目质量】：
所有源码都经过严格测试，可以直接运行。
功能在确认正常工作后才上传。
【适用人群】：
适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。
可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。
【附加价值】：
项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。
对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。
【沟通交流】：
有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。
鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。
2024-11-07 09:24:07
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Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，它提供了许多高级功能，包括自动处理HTTP请求、解析HTML文档、管理网络延迟以及——如题目所示——图片抓取。本文将深入探讨Python Scrapy如何实现图片爬取，并通过一个具体的代码实例来展示其工作原理。
我们需要创建一个Scrapy Spider。在Scrapy项目中，Spider是负责抓取网页内容的核心组件。以下是一个名为`ImgSpider`的简单示例：
```python
class ImgSpider(scrapy.Spider):
name = 'img'
start_urls = ['http://www.521609.com/daxuemeinv/']
url = 'http://www.521609.com/daxuemeinv/list8%d.html'
pageNum = 1
def parse(self, response):
li_list = response.xpath('//[@id="content"]/div[2]/div[2]/ul/li')
for li in li_list:
img_src = 'http://www.521609.com' + li.xpath('./a[1]/img/@src').extract_first()
item = ImgproItem()
item['src'] = img_src
yield item
```
在这个Spider中，`parse`方法解析了响应（`response`），提取了每个图片的URL，并将其放入一个`Item`对象中。`Item`是Scrapy中的一个类，用于封装爬取的数据。在这个例子中，我们创建了一个`ImgproItem`，其中包含一个字段`src`，用于存储图片URL。
接着，我们需要配置Scrapy以处理图片。在Scrapy的设置文件（通常是`settings.py`）中，增加`IMAGES_STORE = './imgsLib'`，这告诉Scrapy图片应该保存在当前目录下的`imgsLib`文件夹里。
我们需要创建一个自定义的图片处理管道（Pipeline）。Scrapy的Pipeline机制允许我们在数据从Spider到最终存储或导出的过程中进行预处理。对于图片下载，我们需要继承Scrapy的`ImagesPipeline`类，并重写其中的几个关键方法：
```python
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
class ImgproPipeline(ImagesPipeline):
def get_media_requests(self, item, info):
yield scrapy.Request(item['src'])
def file_path(self, request, response=None, info=None):
name = request.url.split('/')[-1]
print('正在下载：', name)
return name
def item_completed(self, results, item, info):
return item
```
`get_media_requests`方法负责生成下载图片的请求；`file_path`定义了图片文件在本地存储时的文件名；`item_completed`方法在图片下载完成后被调用，这里我们只是简单地返回`item`，意味着这个`item`的处理已完成，可以交给下一个Pipeline处理。
总结来说，Python Scrapy的图片爬取原理主要涉及以下几个步骤：
1. Spider解析网页并提取图片URL。
2. 将图片URL放入Item对象并提交给Pipeline。
3. 配置Scrapy的图片存储位置。
4. 自定义Pipeline继承`ImagesPipeline`，重写相关方法处理图片下载。
5. 图片下载完成后，保存至指定路径，并更新Item状态。
这个过程使得Scrapy能够高效地抓取和存储网页中的图片，为数据分析、网站备份或其他需要大量图片的应用提供了便利。通过灵活配置和扩展，Scrapy的图片爬取功能可以适应各种复杂的网页结构和需求。
2024-11-06 13:54:52
40KB
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爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。
爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤：
URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。
请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。
解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。
数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。
遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。
反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。
爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。
2024-05-17 16:46:49
550KB
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微博爬虫，一个基于Scrapy框架的轻量微博爬虫，Sina Weibo Spider.zip
2024-03-03 02:49:49
647KB
1
此文件包含安装scrapy所依赖的所有包，以及详细的安装过程。我已经被网上blog里面安装scrapy搞疯了，各种说的模糊。
2023-11-20 06:03:15
19.16MB
1
python_3.7安装scrapy
运行pip install Scrapy报错Microsoft Visual C++ 14.0 is required上传错了
2023-11-08 06:04:39
132KB
1
Python 3.8.2 scrapy 框架 安装依赖包,pip install 经常失败的几个依赖。
2023-10-18 06:02:44
13.17MB
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