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Python Scrapy图片爬取原理及代码实例
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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1.在爬虫文件中只需要解析提取出图片地址，然后将地址提交给管道

在管道文件对图片进行下载和持久化存储

class ImgSpider(scrapy.Spider):
  name = 'img'
  # allowed_domains = ['www.xxx.com']
  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

2.配置文件修改

配置文件要增加IMAGES_STORE = './imgsLib'表明图片存放的路径

3.管道类的修改

原本管道类继承的object，处理item对象使用时process_item方法，该方法不能发送请求，要想对图片地址发送请求，需要继承ImagesPipeline类，然后重写该类中的三个方法:get_media_requests，file_path，item_completed

from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
import scrapy

class ImgproPipeline(ImagesPipeline):

  #对某一个媒体资源进行请求发送
  #item就是接收到的spider提交过来的item
  def get_media_requests(self, item, info):
    yield scrapy.Request(item['src'])

  #制定媒体数据存储的名称
  def file_path(self, request, response=None, info=None):
    name = request.url.split('/')[-1]
    print('正在下载：',name)
    return name

  #将item传递给下一个即将给执行的管道类
  def item_completed(self, results, item, info):
    return item

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
Python,Scrapy,图片爬取
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

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据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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