用scrapy框架爬取高清图片、壁纸

本文内容是用 scrapy 框架爬取彼岸图网的高清图片。其实该网站的页面源码为静态，用普通爬虫就可以很容易爬取到。这里只是记录如何用 scrapy 爬取图片，仅供学习参考。

编码流程：

数据解析
将存储图片地址的 item 提交到指定的管道类
在管道文件中自定制一个基于ImagesPipeLine的一个管道类
在配置文件中指定图片的存储目录、指定开启的自定制管道类

1、数据解析

打开要爬取的图片网址：https://pic.netbian.com/4kdongman/index.html
鼠标右击检查，可以发现每张图片数据存储在一个个 li 标签中。
在这里插入图片描述
但往下滑发现有一个含 class 属性的 li 标签。

这个 li 标签并没有存储图片，故定位时应过滤掉这个含 class 属性的 li 标签：

# 定位不含class属性的li标签
li_list = response.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/ul/li[not(@class)]')

继续点开 li 标签。发现里面有一个 href 属性和 src 属性。
在这里插入图片描述

鼠标点击 href 打开了图片的详情页，鼠标放在 src 上显示了该图片。那么 src 是我们要爬取的图片吗？其实不是，这里的 src 显示的该图片是缩略图，并不是我们要的高清图片。所以我们需要去图片详情页爬取该图片的高清图。

获取 href 属性值并对图片详情页发起请求：

for li in li_list:
    # 获取图片详情页地址，注意拼接成完整的网址
    detail_url = 'https://pic.netbian.com' + li.xpath('./a/@href').get()
    # 对图片详情页手动发起请求
    yield scrapy.Request(detail_url, callback=self.parse_detail)

点击 href 的网址，打开图片详情页。鼠标右击检查定位图片：
在这里插入图片描述

进行图片详情页数据解析，获取图片名字和地址：

# 图片详情页解析
def parse_detail(self, response):
	img_name = response.xpath('//*[@id="img"]/img/@title').get()
    img_src = 'https://pic.netbian.com' + response.xpath('//*[@id="img"]/img/@src').get()
    item = BiantuwangproItem()
    item['img_name'] = img_name
    item['img_src'] = img_src
    # 提交给管道进行持久化存储处理
    yield item

2、将存储图片地址的 item 提交到指定的管道类

在 items 文件中声明图片名字和地址属性：

img_name = scrapy.Field()
img_src = scrapy.Field()

3、在管道文件中自定制一个基于ImagesPipeLine的一个管道类

注释掉管道文件中原始的类。自己新建一个类 imgsPipeLine：

import scrapy
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline


class imgsPipeLine(ImagesPipeline):

    # 根据图片地址进行图片数据的请求
    def get_media_requests(self, item, info):
        yield scrapy.Request(item['img_src'])

    # 指定图片存储的路径
    def file_path(self, request, response=None, info=None, *, item):
        return item['img_name'] + '.jpg'  # 注意图片格式

    def item_completed(self, results, item, info):
        return item  # 返回给下一个即将被执行的管道类

4、在配置文件中指定图片的存储目录、指定开启自定制管道类

# 图片存储路径
IMAGES_STORE = './彼岸图网下载'  
# 指定开启自定制管道类
ITEM_PIPELINES = {
   'biantuwangPro.pipelines.imgsPipeLine': 300,
}

爬虫源文件完整代码

bian.py:

import scrapy
from ..items import BiantuwangproItem
# 流程：
# 1、数据解析（图片的地址）
# 2、将存储图片地址的item提交到指定的管道类
# 3、在管道文件中自定制一个基于ImagesPipeLine的一个管道类
# 4、在配置文件中指定图片的存储目录、指定开启的自定制管道类

class BianSpider(scrapy.Spider):
    name = 'bian'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['https://pic.netbian.com/4kdongman/index.html']
    # 生成一个通用的url模板(不可变)
    url = 'https://pic.netbian.com/4kdongman/index_%d.html'
    page_num = 2

    # 图片详情页解析
    def parse_detail(self, response):
        img_name = response.xpath('//*[@id="img"]/img/@title').get()
        img_src = 'https://pic.netbian.com' + response.xpath('//*[@id="img"]/img/@src').get()
        item = BiantuwangproItem()
        item['img_name'] = img_name
        item['img_src'] = img_src
        # 提交给管道进行持久化存储处理
        yield item

    # 主页面解析
    def parse(self, response):
        li_list = response.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/ul/li[not(@class)]')
        for li in li_list:
            # 获取图片详情页地址
            detail_url = 'https://pic.netbian.com' + li.xpath('./a/@href').get()
            # 对图片详情页手动发起请求
            yield scrapy.Request(detail_url, callback=self.parse_detail)

        # 爬取10页
        if self.page_num <= 10:
            new_url = format(self.url % self.page_num)
            self.page_num += 1
            yield scrapy.Request(url=new_url, callback=self.parse)

在终端执行：scrapy crawl bian
打开存储目录，图片下载成功。
在这里插入图片描述