赞
踩
Item Pipeline
又称之为管道,顾名思义就是对数据的过滤处理,其主要的作用包括如下:
创建一个项目的时候都会自带
pipeline
其中就实现了process_item(item, spider)
方法
process_item(item, spider)
参数介绍
item
是要处理的item对象spider
当前要处理的spider对象process_item(item, spider)
返回值
item
就会继续给优先级低的item pipeline
二次处理DropItem
的异常就直接丢弃该item
open_spider(spider)
是在开启spider的时候触发的,常用于初始化操作(常见开启数据库连接,打开文件)close_spider(spider)
是在关闭spider的时候触发的,常用于关闭数据库连接from_crawler(cls, crawler)
是一个类方法(需要使用@classmethod
装饰器标识),常用于从settings.py
获取配置信息关于上面几个方法的使用情况可以参考文章
Scrapy提供了专门处理下载的Pipeline,包括文件下载和图片下载。下载文件和图片的原理与抓取页面的原理一样,因此下载过程支持异步和多线程,下载十分高效。下面我们来看看具体的实现过程。官方文档
内置
ImagesPipeline
会默认读取item
中图片的url
字段,并加入队列中,然后取出没一个url
进行图片的下载
1、需要抓取的网页图片https://image.so.com/z?ch=photography,是返回的json,所以我们要抓取的是json数据
2、搭建一个项目
# 创建一个项目
scrapy startproject images360
# 创建一只爬虫
scrapy genspider images images.so.com
# 在配置文件中设置
ROBOTSTXT_OBEY = False
# 设置编码
FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8'
# 关闭cookie
COOKIES_ENABLED = False
# 配置图片存储位置
IMAGES_STORE = './images'
from scrapy import Request from scrapy.exceptions import DropItem from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline class ImagePipeline(ImagesPipeline): def file_path(self, request, response=None, info=None): url = request.url file_name = url.split('/')[-1] return file_name def item_completed(self, results, item, info): image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok] if not image_paths: raise DropItem('Image Downloaded Failed') return item def get_media_requests(self, item, info): yield Request(item['url'])
4、上面方法的介绍
4.1、继承了ImagePipeline
(ImagePipeline
是scrapy
内置)
4.2、get_media_requests(item, info)
item
参数是爬取生成的item对象,从中提取url
字段,然后加入到调用队列中,等待下载。info
看源码也没解释,打印出来的是<scrapy.pipelines.media.MediaPipeline.SpiderInfo object at 0x110e501d0>
4.3、file_path(request, response=None, info=None)
4.4、item_completed(results, item, info)它是当单个Item完成下载时的处理方法,不是每一张图片都能下载成功,所有要处理
[(True, {'url': 'https://p0.ssl.qhimgs1.com/t01a098025e4214bacc.jpg', 'path': 't01a098025e4214bacc.jpg', 'checksum': '7adb29c836cde7a422c740aac3f86234'})]
4.5、定义的管道要在settings.py中配置
# 定义一个下载pic图片的管道 class PicPipeline(ImagePipeline): def file_path(self, request, response=None, info=None): print('=======', request.__dict__) url = request.url # 防止有中文重名的特意加上时间鹾 return '{0}-{1}.{2}'.format(request.meta['title'], str(time.time()).split('.')[0], url.split('.')[-1]) def item_completed(self, results, item, info): image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok] if not image_paths: raise DropItem('Image Downloaded Failed') return item def get_media_requests(self, item, info): # 从管道中获取图片的地址 yield Request(url=item['url'], meta={'title': item['title']})
from urllib.parse import urlencode
params = urlencode(data)
result = json.loads(response.text)
...接下来跟之前的一样处理
=================
原文作者: 水痕01
原文链接:https://blog.csdn.net/kuangshp128/article/details/80321099
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。