Scrapy爬虫之爬取豆瓣电影Top250图片
在用Python的urllib和BeautifulSoup写过了很多爬虫之后，本人决定尝试著名的Python爬虫框架——Scrapy.
本次分享将详细讲述如何利用Scrapy来下载豆瓣电影Top250, 主要解决的问题有：
- 如何利用ImagesPipeline来下载图片
- 如何对下载后的图片重命名，这是因为Scrapy默认用Hash值来保存文件，这并不是我们想要的
首先我们要爬取的豆瓣电影Top250网页截图如下：
网页的结构并不复杂，所以，我们决定把所有的250部电影的图片都下载下来。接下来，就开始我们的Scrapy之旅啦~~
首先我们新建一个Scrapy项目，叫做doubanMovie.
scrapy startproject doubanMovie
该项目的文件树形结构如下：
修改items.py如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
class DoubanmovieItem(scrapy.Item):
# two items: url and name of image
url = scrapy.Field()
img_name = scrapy.Field()这是我们用来存放图片的url和name的部分。
接着，在spiders文件夹下，新建爬虫（Spider）文件：doubanMovieSpider.py, 文件代码如下：
import scrapy
from scrapy.spiders import Spider
from scrapy.selector import Selector
from doubanMovie.items import DoubanmovieItem
class movieSpider(Spider):
# name of Spider
name = "movie"
#start urls
start_urls = ["https://movie.douban.com/top250"]
for i in range(1,10):
start_urls.append("https://movie.douban.com/top250?start=%d&filter="%(25*i))
#parse function
def parse(self, response):
item = DoubanmovieItem()
sel = Selector(response)
images = sel.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li')
item['url'] = []
item['img_name'] = []
# append the url and name of the image in item
for image in images:
# extract url and name of the image
site = image.xpath('div/div[1]/a/img/@src').extract_first()
img_name = image.xpath('div/div[1]/a/img/@alt').extract_first()
item['url'].append(site)
item['img_name'].append(img_name)
yield item该部分代码主要利用xpath来提出网页中的电影图片的url和name，并添加到item中。
为了能够对下载后的图片进行重命名，我们需要修改pipeline.py文件，代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from scrapy.http import Request
class DoubanmoviePipeline(object):
def process_item(self, item, spider):
return item
class MyImagesPipeline(ImagesPipeline):
# yield meta for file_path() function
def get_media_requests(self, item, info):
for url in item['url']:
yield Request(url, meta={'item': item, 'index':item['url'].index(url)})
# rename the image
def file_path(self, request, response=None, info=None):
item = request.meta['item']
index = request.meta['index']
image_name = item['img_name'][index]
return 'full/%s.jpg' % (image_name)在这儿我们添加了MyImagesPipeline类，主要目的是用来对下载后的图片进行重命名。
最后一步，也是关键的一步，就是修改settings.py文件，将其中的ROBOTSTXT_OBEY设置为False, 这是为了防止爬虫被禁，并且添加以下代码：
USER_AGENT = "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:10.0) Gecko/20100101 Firefox/10.0"
ITEM_PIPELINES {'doubanMovie.pipelines.DoubanmoviePipeline': 2,
'doubanMovie.pipelines.MyImagesPipeline':1 }
IMAGES_URLS_FIELD = 'url'
IMAGES_STORE = r'.'在上面的代码中，我们设置了USER_AGENT, 这是为了在Linux系统中模拟浏览器的设置，读者可以根据自己的系统和浏览器来设置不同的USER_AGENT. 同时， 我们又加了ITEM_PIPELINES管道和图片的保存路径。
一切就绪，我们就可以运行爬虫啦。切换到spiders文件夹下，输入scrapy list可以查看爬虫的名字，输入scrapy crawl movie即可运行爬虫。
movie爬虫的运行结果如下：
该爬虫下载了250个文件，用时约13秒，效率惊人啊！
下载后的图片保存在当前文件夹(spiders)下的full文件夹下，我们来看一下里面的内容：
Surprise!Wonderful! 里面有没有你喜欢的电影呢？
本项目的Github地址为 https://github.com/percent4/d...， 欢迎大家访问哦~~