Python中scrapy下载保存图片的示例

在日常爬虫练习中,我们爬取到的数据需要进行保存操作,在scrapy中我们可以使用ImagesPipeline这个类来进行相关操作,这个类是scrapy已经封装好的了,我们直接拿来用即可。

在使用ImagesPipeline下载图片数据时,我们需要对其中的三个管道类方法进行重写,其中         — get_media_request   是对图片地址发起请求

— file path   是返回图片名称

— item_completed  返回item,将其返回给下一个即将被执行的管道类

那具体代码是什么样的呢,首先我们需要在pipelines.py文件中,导入ImagesPipeline类,然后重写上述所说的3个方法:

from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
import  scrapy
import os

class ImgsPipLine(ImagesPipeline):
    def get_media_requests(self, item, info):
        yield scrapy.Request(url = item['img_src'],meta={'item':item})

    #返回图片名称即可
    def file_path(self, request, response=None, info=None):
        item = request.meta['item']
        print('########',item)
        filePath = item['img_name']
        return filePath

    def item_completed(self, results, item, info):
        return item

方法定义好后,我们需要在settings.py配置文件中进行设置,一个是指定图片保存的位置IMAGES_STORE = 'D:\\ImgPro',然后就是启用“ImgsPipLine”管道,

ITEM_PIPELINES = {
   'imgPro.pipelines.ImgsPipLine': 300,  #300代表优先级,数字越小优先级越高
}

设置完成后,我们运行程序后就可以看到“D:\\ImgPro”下保存成功的图片。

完整代码如下:

spider文件代码:

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from imgPro.items import ImgproItem

class ImgSpider(scrapy.Spider):
    name = 'img'
    allowed_domains = ['www.521609.com']
    start_urls = ['http://www.521609.com/daxuemeinv/']

    def parse(self, response):
        #解析图片地址和图片名称
        li_list = response.xpath('//div[@class="index_img list_center"]/ul/li')
        for li in li_list:
            item = ImgproItem()
            item['img_src'] = 'http://www.521609.com/'  + li.xpath('./a[1]/img/@src').extract_first()
            item['img_name'] = li.xpath('./a[1]/img/@alt').extract_first() + '.jpg'
            # print('***********')
            # print(item)
            yield item

items.py文件

import scrapy

class ImgproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    img_src = scrapy.Field()
    img_name = scrapy.Field()

pipelines.py文件

from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
import  scrapy
import os
from  imgPro.settings import IMAGES_STORE as IMGS

class ImgsPipLine(ImagesPipeline):
    def get_media_requests(self, item, info):
        yield scrapy.Request(url = item['img_src'],meta={'item':item})

    #返回图片名称即可
    def file_path(self, request, response=None, info=None):
        item = request.meta['item']
        print('########',item)
        filePath = item['img_name']
        return filePath

    def item_completed(self, results, item, info):
        return item

settings.py文件

import random
BOT_NAME = 'imgPro'

SPIDER_MODULES = ['imgPro.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'imgPro.spiders'

IMAGES_STORE = 'D:\\ImgPro'   #文件保存路径
LOG_LEVEL = "WARNING"
ROBOTSTXT_OBEY = False
#设置user-agent
USER_AGENTS_LIST = [
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
        "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1",
        "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.9 Safari/536.5",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.36 Safari/536.5",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_0) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3",
        "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24"
    ]
USER_AGENT = random.choice(USER_AGENTS_LIST)
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
    'Accept-Language': 'en',
   # 'User-Agent':"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36",
    'User-Agent':USER_AGENT
}

#启动pipeline管道
ITEM_PIPELINES = {
   'imgPro.pipelines.ImgsPipLine': 300,
}

以上即是使用ImagesPipeline下载保存图片的方法,今天突生一个疑惑,爬虫爬的好,真的是牢饭吃的饱吗?还请各位大佬解答!更多相关Python scrapy下载保存内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python 利用scrapy爬虫通过短短50行代码下载整站短视频

    近日,有朋友向我求助一件小事儿,他在一个短视频app上看到一个好玩儿的段子,想下载下来,可死活找不到下载的方法.这忙我得帮,少不得就抓包分析了一下这个app,找到了视频的下载链接,帮他解决了这个小问题. 因为这个事儿,勾起了我另一个念头,这不最近一直想把python爬虫方面的知识梳理梳理吗,干脆借机行事,正凑着短视频火热的势头,做一个短视频的爬虫好了,中间用到什么知识就理一理. 我喜欢把事情说得很直白,如果恰好有初入门的朋友想了解爬虫的技术,可以将就看看,或许对你的认识会有提升.如果有高手路过,

  • Python使用scrapy采集数据过程中放回下载过大页面的方法

    本文实例讲述了Python使用scrapy采集数据过程中放回下载过大页面的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 添加以下代码到settings.py,myproject为你的项目名称 复制代码 代码如下: DOWNLOADER_HTTPCLIENTFACTORY = 'myproject.downloader.LimitSizeHTTPClientFactory' 自定义限制下载过大页面的模块 复制代码 代码如下: MAX_RESPONSE_SIZE = 1048576 # 1Mb fro

  • Python爬虫框架scrapy实现的文件下载功能示例

    本文实例讲述了Python爬虫框架scrapy实现的文件下载功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 我们在写普通脚本的时候,从一个网站拿到一个文件的下载url,然后下载,直接将数据写入文件或者保存下来,但是这个需要我们自己一点一点的写出来,而且反复利用率并不高,为了不重复造轮子,scrapy提供很流畅的下载文件方式,只需要随便写写便可用了. mat.py文件 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy.linkextractor impor

  • Python中scrapy下载保存图片的示例

    在日常爬虫练习中,我们爬取到的数据需要进行保存操作,在scrapy中我们可以使用ImagesPipeline这个类来进行相关操作,这个类是scrapy已经封装好的了,我们直接拿来用即可. 在使用ImagesPipeline下载图片数据时,我们需要对其中的三个管道类方法进行重写,其中         - get_media_request   是对图片地址发起请求 - file path   是返回图片名称 - item_completed  返回item,将其返回给下一个即将被执行的管道类 那具

  • Python实现多线程下载脚本的示例代码

    0x01 分析 一个简单的多线程下载资源的Python脚本,主要实现部分包含两个类: Download类:包含download()和get_complete_rate()两种方法. download()方法种首先用 urlopen() 方法打开远程资源并通过 Content-Length获取资源的大小,然后计算每个线程应该下载网络资源的大小及对应部分吗,最后依次创建并启动多个线程来下载网络资源的指定部分. get_complete_rate()则是用来返回已下载的部分占全部资源大小的比例,用来回

  • Python中join函数简单代码示例

    本文简述的是string.join(words[, sep]),它的功能是把字符串或者列表,元组等的元素给拼接起来,返回一个字符串,和split()函数与正好相反,看下面的代码理解. 首先展示下结果吧! 代码分享: a=["豫","N","C8","C89"] b=("豫","N","C8","C89") c="zhang" a

  • 对Python中for复合语句的使用示例讲解

    当Python中用到双重for循环设计的时候我一般会使用循环的嵌套,但是在Python中其实还存在另一种技巧--for复合语句. 简单写一个小程序,用于延时循环嵌套功能如下: #!/usr/bin/python defFunc1(ten_num,one_num): for i in range(ten_num): for j in range(one_num): print(10 * i + j) Func1(2,5)的执行结果如下: 0 1 2 3 4 10 11 12 13 14 以上是一个

  • 在Python中使用gRPC的方法示例

    本文介绍了在Python中使用gRPC的方法示例,分享给大家,具体如下: 使用Protocol Buffers的跨平台RPC系统. 安装 使用 pip pip install grpcio pip install grpcio-tools googleapis-common-protos gRPC由两个部分构成,grpcio 和 gRPC 工具, 后者是编译 protocol buffer 以及提供生成代码的插件. 使用 编写protocol buffer 使用 gRPC 首先需要做的是设计 p

  • Python中bisect的用法及示例详解

    bisect是python内置模块,用于有序序列的插入和查找. 查找: bisect(array, item) 插入: insort(array,item) 查找 import bisect a = [1,4,6,8,12,15,20] position = bisect.bisect(a,13) print(position) # 用可变序列内置的insert方法插入 a.insert(position,13) print(a) 输出: 5 [1, 4, 6, 8, 12, 13, 15, 2

  • python中scrapy处理项目数据的实例分析

    在我们处理完数据后,习惯把它放在原有的位置,但是这样也会出现一定的隐患.如果因为新数据的加入或者其他种种原因,当我们再次想要启用这个文件的时候,小伙伴们就会开始着急却怎么也翻不出来,似乎也没有其他更好的搜集办法,而重新进行数据整理显然是不现实的.下面我们就一起看看python爬虫中scrapy处理项目数据的方法吧. 1.拉取项目 $ git clone https://github.com/jonbakerfish/TweetScraper.git $ cd TweetScraper/ $ pi

  • python中实现词云图的示例

    import matplotlib.pyplot as plt import jieba from wordcloud import wordcloud # 1.读出词语 text = open('text/test.txt', 'r', encoding='utf-8').read() print(text) # 2.把歌词剪开 cut_text = jieba.cut(text) # print(type(cut_text)) # print(next(cut_text)) # print(

  • Python中Scrapy+adbapi提高数据库写入效率实现

    目录 一:twisted中的adbapi 1.1 两个主要方法 1.2 使用实例 二:结合scrapy中的pipelines 一:twisted中的adbapi ​       数据库pymysql的commit()和execute()在提交数据时,都是同步提交至数据库,由于scrapy框架数据的解析和异步多线程的,所以scrapy的数据解析速度,要远高于数据的写入数据库的速度.如果数据写入过慢,会造成数据库写入的阻塞,影响数据库写入的效率. 使用twisted异步IO框架,实现数据的异步写入,

  • Python中三种条件语句示例介绍

    目录 if if…else if…elif…else 总结 if """ 条件语句: if if...else if...elif...else if 语句的格式: if 条件: 条件成立要执行的语句 条件:运算符构成---> bool """ print(1) print(2) result = input('请输入(y/n):') if result == 'y': print('good~') print('-'*20) if…els

随机推荐