Python Scrapy图片爬取原理及代码实例

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。