第六周——爬虫入门 Day4 8.4

rv1106 模型部署 ONNX(Open Neural Network Exchange),开放神经网络交换,是一种模型IR,用于在各种深度学习训练和推理框架转换的一个中间表示格式,支持多种深度学习框架,包括 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等。将模型转换为 ONNX 格式后,可以更容易地在不同的深度学习框架中进行部署和推理,而无需重新训练模型。 阅读详情

学习时间:9:00——12:00      15:00——16:30

图片数据爬取之ImagesPipeline
—基于scrapy爬取字符串类型的数据和爬取图片类型的数据区别?
     —字符串:只需要基于xpath进行解析且提交管道进行持久化存储
     —图片:xpath解析出图片src的属性值。单独的对图片地址发起请求获取图片二进制类型的数据
 

—ImagesPipeline:
     —只需要将img的src的属性值进行解析,提交到管道,管道就会对图片的src进行请求发送获取图片的二进制数据,还会进行持久化存储

需求:爬职站长素材中的高清图片
一使用流程:
一数据解析(图片的地址)
一将存储图片地址的item提交到制定的管道类
—在管道文件中自定制一个基于ImagesPipeLine的一个管道类  
    —get_media_request
    — file_path
    — item completed—

—在配置文件中:
一指定图片存储的目录:IMAGES_STORE = './imgs'
—指定开启的管道:自定制的管道类
代码如下:

 img.py

import scrapy
from imgsPro.items import ImgsproItem

class ImgSpider(scrapy.Spider):
    name = 'img'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['https://sc.chinaz.com/tupian/']

    def parse(self, response):
        div_list = response.xpath('//div[@id="container"]/div')
        for div in div_list:
            src = div.xpath('./div/a/img/@src').extract_first()
            img_src = src.replace('_s.jpg','.jpg')
            img_src = 'https:' + img_src
            # print(img_src)

            item = ImgsproItem()
            item['img_src'] = img_src
            yield item

 items.py

import scrapy


class ImgsproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    img_src = scrapy.Field()

pipelines.py

import scrapy
from itemadapter import ItemAdapter
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline

# class ImgsproPipeline:
#     def process_item(self, item, spider):
#         return item

class imgsPileLine(ImagesPipeline):
    #根据图片地址进行图片数据的请求
    def get_media_requests(self, item, info):
        yield scrapy.Request(item['img_src'])

    #指定图片存储的路径
    def file_path(self, request, response=None, info=None, *, item=None):
        imgName = request.url.split('/')[-1]
        return imgName

    def item_completed(self, results, item, info):
        return item #返回给下一个即将执行的管道类

settings.py

USER_AGENT = 'xxx'

LOG_LEVEL = 'ERROR'

ROBOTSTXT_OBEY = False

ITEM_PIPELINES = {
   'imgsPro.pipelines.imgsPileLine': 300,
}

#指定图片存储的目录
IMAGES_STORE = './imgs'
MEDIA_ALLOW_REDIRECTS =True

注意:

item['src']会报错,不能用src

图片一开始的src仅为缩略图src,并不是高清的src,对比可知,高清图片的src仅是在缩略图src后加上_s即可,并且src不完整,要在前面拼接上 https:

如果既没有报错也没有反应,那么要安装pillow

 类名要注意统一,注意拼写错误

中间件

—下载中间件

    —位置:引擎和下载器之间

    —作用:批量拦截到整个工程所有的请求和响应

    —拦截请求:UA伪装:process_request

                          代理ip:process_exception:return request

    —拦截响应:篡改响应数据、响应对象

格拉姆角场(GAF)实战:用Python实现时间序列图像化处理 本文深入解析了格拉姆角场(GAF)技术,这是一种将一维时间序列转化为二维图像特征的方法,以便利用卷积神经网络(CNN)等图像模型进行深度分析。文章通过Python实战代码,详细演示了GASF和GADF两种核心转换的实现过程,并探讨了其在时序数据分类任务中的应用,为故障预警、金融模式识别等场景提供了强大的图像驱动分析视角。 阅读详情

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FancySYZ
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