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基于 Python 的 Scrapy 爬虫入门:图片处理

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基于 Python 的 Scrapy 爬虫入门:图片处理


上篇文章中讲解了如何从网站页面抓取所需要的数据,很幸运范例中所需的数据是通过 Ajax 请求返回的 JSON 结构化数据,处理起来很简单,图片内容也只取了一个链接,对于我最初的目标“把这些图集添加到自己的博客站点中”这已经够了,说白了就是“盗链”嘛,如果有一天网站做了防盗链措施,那这些抄来的图集就都作废了,保险的方法就是把图片也下载到本地,再把图片链接替换为本地图片。

下载图片

下载图片有两种方式,一种是通过 Requests 模块发送 get 请求下载,另一种是使用 Scrapy 的 ImagesPipeline 图片管道类,这里主要讲后者。

安装 Scrapy 时并没有安装图像处理依赖包 Pillow,需手动安装否则运行爬虫出错。

首先在 settings.py 中设置图片的存储路径:

IMAGES_STORE = "D:/"

图片处理相关的选项还有:

# 图片最小高度和宽度设置,可以过滤太小的图片
IMAGES_MIN_HEIGHT = 110
IMAGES_MIN_WIDTH = 110

# 生成缩略图选项
IMAGES_THUMBS = {
    "small": (50, 50),
    "big": (270, 270),
}

更多选项请参考:https://doc.scrapy.org/en/lat...

之前已经存在提取内容的 TuchongPipeline 类,如果使用 ImagePipeline 可以将提取内容的操作都合并过来,但是为了更好的说明图片管道的作用,我们再多带带创建一个 ImagePipeline 类,加到 pipelines.py 文件中,同时重载函数 get_media_requests

class PhotoGalleryPipeline(object):
    ...

class PhotoPipeline(ImagesPipeline):
    def get_media_requests(self, item, info):
        for (id, url) in item["images"].items():
            yield scrapy.Request(url)

上篇文章中我们把图片的URL保存在了 item["images"] 中,它是一个字典类型的数组,形如:[{img_id: img_url}, ...],此函数中需要把 img_url 取出并构建为 scrapy.Request 请求对象并返回,每一个请求都将触发一次下载图片的操作。

settings.py 中注册 PhotoPipeline,并把优先级设的比提取内容的管道要高一些,保证图片下载优先于内容处理,目的是如果有图片下载未成功,通过触发 DropItem 异常可以中断这一个 Item 的处理,防止不完整的数据进入下一管道:

ITEM_PIPELINES = {
    "Toutiao.pipelines.PhotoGalleryPipeline": 300,
    "Toutiao.pipelines.PhotoPipeline": 200,
}

执行爬虫 scrapy crawl photo ,如无错误,在设定的存储目录中会出现一个 full 目录,里面是下载后的图片。

文件名处理

下载的文件名是以图片URL通过 sha1 编码得到的字符,类似 0a79c461a4062ac383dc4fade7bc09f1384a3910.jpg 不是太友好,可以通过重载 file_path 函数自定义文件名,比如可以这样保留原文件名:

...
    def file_path(self, request, response=None, info=None):
        file_name = request.url.split("/")[-1]
        return "full/%s" % (file_name)
...

上面这样处理难免会有重名的文件被覆盖,但参数 request 中没有过多的信息,不便于对图片分类,因此可以改为重载 item_completed 函数,在下载完成后对图片进行分类操作。

函数 item_completed 的定义:

def item_completed(self, results, item, info)

参数中包含 item ,有我们抓取的所有信息,参数 results 为下载图片的结果数组,包含下载后的路径以及是否成功下载,内容如下:

[(True,
  {"checksum": "2b00042f7481c7b056c4b410d28f33cf",
   "path": "full/0a79c461a4062ac383dc4fade7bc09f1384a3910.jpg",
   "url": "http://www.example.com/files/product1.pdf"}),
 (False,
  Failure(...))]

重载该函数将下载图片转移到分类目录中,同时关联文件路径到 item 中,保持内容与图片为一个整体:

def item_completed(self, results, item, info):
    image_paths = {x["url"].split("/")[-1]: x["path"] for ok, x in results if ok}
    if not image_paths:
        # 下载失败忽略该 Item 的后续处理
        raise DropItem("Item contains no files")
    else:
        # 将图片转移至以 post_id 为名的子目录中
        for (dest, src) in image_paths.items():
            dir = settings.IMAGES_STORE
            newdir = dir + os.path.dirname(src) + "/" + item["post_id"] + "/"
            if not os.path.exists(newdir):
                os.makedirs(newdir)
            os.rename(dir + src, newdir + dest)
    # 将保存路径保存于 item 中(image_paths 需要在 items.py 中定义)
    item["image_paths"] = image_paths
    return item

接下来在原 TuchongPipeline 类中写入数据库的操作中,通过 item["image_paths"] 路径信息写入本地图片链接。

除了 ImagesPipeline 处理图片外,还有 FilesPipeline 可以处理文件,使用方法与图片类似,事实上 ImagesPipelineFilesPipeline 的子类,因为图片也是文件的一种。

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