scrapy 提取图片与信息(自定义管道)

Scrapy爬虫框架 Pipeline 数据的过滤与存储 在本教程中,我们深入探讨了如何在Scrapy 中使用Pipeline来处理抓取到的数据。Pipeline是Scrapy中的一个关键组件,它不仅能够帮助你高效地存储数据,还可以对数据进行清理、去重和转换等操作。通过这一系列的学习,你已经掌握了如何将抓取的数据写入JSON文件和MongoDB数据库,如何利用Selenium保存网页截图,以及如何通过内存或数据库来过滤重复数据。希望通过本教程,你能够更加熟练地运用Scrapy的Pipeline功能,为你的爬虫项目增添更多的数据处理能力。 阅读详情

利用 scrapy 框架提取图片以及有用的信息:
python 3.7
scrapy 1.6
豆瓣top250电影

scrapy的管道文件(pipelines):

pipelines: 在一个工程里面,在pipelines.py文件中定义管道,管道实际上就是一个类,而这个类定义了一些方法(属性),用来处理我们传进类(管道)中的数据,在处理完以后,再返回被处理以后的数据。多个管道合用,首先是将一个数据先后传进多个管道中处理,最后输出数据。

用scrapy爬取豆瓣top250电影的影名,导演等信息还有海报(图片,需要下载), 要处理文本和图片,就需要用到两个管道,图片处理管道MypipeimageslinePipeline和文本处理管道MyitemPipeline

  1. 首先是定义items
import scrapy

class Douban250Item(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    rank = scrapy.Field()
    grade = scrapy.Field()
    quote = scrapy.Field()

    director = scrapy.Field()
    star = scrapy.Field()
    desc = scrapy.Field()

    douban_images = scrapy.Field()
    douban_image_urls = scrapy.Field()
    image_paths = scrapy.Field()
  1. pipelines
import codecs
import scrapy
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from scrapy.exceptions import DropItem

class Douban250Pipeline(object):

    def __init__(self):
        print('starting')
        self.file = codecs.open('douban_movie.csv', 'wb', encoding='utf-8'
scrapy基于ImagesPipeline爬取图片和视频资源 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类型的数据,且还会帮我们进行持久化存储。 阅读详情

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