python编程scrapy简单代码实现搜狗图片下载器_Python

python编程scrapy简单代码实现搜狗图片下载器

2022-03-01 00:20梦想橡皮擦 Python

这篇文章主要为大家介绍了使用python scrapy简单代码实现搜狗图片下载器示例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助

学习任何编程技术，都要有紧有送，今天这篇博客就到了放松的时候了，我们学习一下如何用 scrapy 下载图片吧。

目标站点说明

这次要采集的站点为搜狗图片频道，该频道数据由接口直接返回，接口如下：

https://pic.sogou.com/napi/pc/recommend?key=homeFeedData&category=feed&start=10&len=10
https://pic.sogou.com/napi/pc/recommend?key=homeFeedData&category=feed&start=20&len=10

其中只有 start 参数在发生变化，所以实现起来是比较简单的。

编写核心爬虫文件

import scrapy
class SgSpider(scrapy.Spider):
  name = 'sg'
  allowed_domains = ['pic.sogou.com']
  base_url = "https://pic.sogou.com/napi/pc/recommend?key=homeFeedData&category=feed&start={}&len=10"
  start_urls = [base_url.format(0)]
  def parse(self, response):
      json_data = response.json()
      if json_data is not None:
          img_list = json_data["data"]["list"]
          for img in img_list:
              yield {'image_urls': [_["originImage"] for _ in img[0]["picList"]]}
      else:
          return None

上述代码直接调用了第一页的接口数据，后续代码都是在对JSON数据中的图片地址进行提取。

其中最重要的一行代码如下：

yield {'image_urls': [_["originImage"] for _ in img[0]["picList"]]}

这里的 image_urls 是为了调用 scrapy 内置的图片下载中间件，固定的参数。

settings.py
该文件也需要进行修改，具体细节如下所示：

# 用户代理设置
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.54 Safari/537.36'
# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False
# 下载间隔设置为 3 秒
DOWNLOAD_DELAY = 3
# 默认请求头
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
  'Accept': 'application/json, text/plain, */*',
  'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
  'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
  'HOST': 'pic.sogou.com',
}
# 开启 ImagesPipeline 图片保存管道
ITEM_PIPELINES = {
  'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline': 1,
}
# 图片存储文件夹
IMAGES_STORE = "images"

运行代码图片就会自动进行下载，保存到 images 目录中，下载完毕输出如下信息，本次仅采集第一页数据，顾得到40张图片。

python编程scrapy简单代码实现搜狗图片下载器

如果你代码运行之后，没有下载到目标图片，请确定是否出现如下BUG。

ImagesPipeline requires installing Pillow 4.0.0

解决办法非常简单，安装 Pillow 库即可。

还存在一个问题是文件名是动态的，看起来有点乱。

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在 pipelines.py 文件中增加一个自定义文件名称的数据管道。

class SogouImgPipeline(ImagesPipeline):
  def get_media_requests(self, item, info):
      name = item["name"]
      for index, url in enumerate(item["image_urls"]):
          yield Request(url, meta={'name': name, 'index': index})
  def file_path(self, request, response=None, info=None):
      # 名称
      name = request.meta['name']
      # 索引
      index = request.meta['index']
      filename = u'{0}_{1}.jpg'.format(name, index)
      print(filename)
      return filename

上述代码的主要功能是重新命名了图片文件名，下面同步修改 SgSpider 类中的相关代码。

def parse(self, response):
  json_data = response.json()
  if json_data is not None:
      img_list = json_data["data"]["list"]
      for img in img_list:
          yield {
              'name': img[0]['title'],
              'image_urls': [_["originImage"] for _ in img[0]["picList"]],
          }
  else:
      return None

再次运行代码，图片保存之后，文件名就变得易识别了许多。

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