今天咱们说的是爬虫框架。之前我使用python爬取慕课网的视频,是根据爬虫的机制,自己手工定制的,感觉没有那么高大上,所以我最近玩了玩 python中强大的爬虫框架Scrapy。
Scrapy是一个用 Python 写的 Crawler Framework ,简单轻巧,并且非常方便。Scrapy 使用 Twisted 这个异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。整体架构如下图所示:
绿线是数据流向,首先从初始 URL 开始,Scheduler 会将其交给 Downloader 进行下载,下载之后会交给 Spider 进行分析,Spider 分析出来的结果有两种:一种是需要进一步抓取的链接,例如之前分析的“下一页”的链接,这些东西会被传回 Scheduler ;另一种是需要保存的数据,它们则被送到 Item Pipeline 那里,那是对数据进行后期处理(详细分析、过滤、存储等)的地方。另外,在数据流动的通道里还可以安装各种中间件,进行必要的处理。
简要介绍了Scrapy的工作流程,咱们开始直奔主题,使用Scrapy爬取美女图片。
大家注意今天不是讲Scrapy基础教程,咱们在之后的七夜音乐台开发的时候会讲解。所以咱们今天直接上手。
以 煎蛋网(http://jandan.net)为例:
咱们来到煎蛋网首页,其中有一个栏目是妹子,今天的目标就是它。
图片的分类是按页进行排列,咱们要爬取所有的图片需要模拟翻页。
打开火狐中的firebug,审查元素。
这是咱们需要的图片链接,只要获取这个链接,进行下载就可以了。
咱们看看翻页后的链接是什么???
咱们只要解析出红线圈出的这个标签,就可以知道下一页的链接了,就是这么简单。好了,这时候就可以写代码了。。。
打开cmd,输入scrapy startproject jiandan,这时候会生成一个工程,然后我把整个工程复制到pycharm中(还是使用IDE开发快)。
上图就是工程的结构。
jiandanSpider.py ------Spider 蜘蛛
items.py -----------------对要爬取数据的模型定义
pipelines.py-------------咱们最终要存储的数据
settings.py----------------对Scrapy的配置
接下来我把代码贴一下:
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jiandanSpider.py: #coding:utf-8 import scrapy from jiandan.items import JiandanItem from scrapy.crawler import CrawlerProcess class jiandanSpider(scrapy.Spider): name = 'jiandan' allowed_domains = [] start_urls = [ "http://jandan.net/ooxx" ] def parse( self , response): item = JiandanItem() item[ 'image_urls' ] = response.xpath( '//img//@src' ).extract() #提取图片链接 # print 'image_urls',item['image_urls'] yield item new_url = response.xpath( '//a[@class="previous-comment-page"]//@href' ).extract_first() #翻页 # print 'new_url',new_url if new_url: yield scrapy.Request(new_url,callback = self .parse) |
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items.py : # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy class JiandanItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: image_urls = scrapy.Field() #图片的链接 |
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pipelines.py: # -*- coding: utf-8 -*- import os import urllib from jiandan import settings class JiandanPipeline( object ): def process_item( self , item, spider): dir_path = '%s/%s' % (settings.IMAGES_STORE,spider.name) #存储路径 print 'dir_path' ,dir_path if not os.path.exists(dir_path): os.makedirs(dir_path) for image_url in item[ 'image_urls' ]: list_name = image_url.split( '/' ) file_name = list_name[ len (list_name) - 1 ] #图片名称 # print 'filename',file_name file_path = '%s/%s' % (dir_path,file_name) # print 'file_path',file_path if os.path.exists(file_name): continue with open (file_path, 'wb' ) as file_writer: conn = urllib.urlopen(image_url) #下载图片 file_writer.write(conn.read()) file_writer.close() return item |
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settings.py: # -*- coding: utf-8 -*- # Scrapy settings for jiandan project # # For simplicity, this file contains only settings considered important or # commonly used. You can find more settings consulting the documentation: # # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html # http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html # http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/spider-middleware.html BOT_NAME = 'jiandan' SPIDER_MODULES = [ 'jiandan.spiders' ] NEWSPIDER_MODULE = 'jiandan.spiders' ITEM_PIPELINES = { 'jiandan.pipelines.JiandanPipeline' : 1 , } IMAGES_STORE = 'E:' DOWNLOAD_DELAY = 0.25 |
最后咱们开始运行程序,cmd切换到工程目录,
输入scrapy crawl jiandan,启动爬虫。。。
大约20分钟左右,爬虫工作结束。。。
咱们去看看美女图吧,居然有1.21G。。。
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