本文主要向大家介绍了【云计算】scrapy爬取图片保存到本地、且返回保存路径实例教程，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习云计算有所帮助。

1.ImagesPipeline简介

Scrapy用ImagesPipeline类提供一种方便的方式来下载和存储图片。

特点：

将下载图片转换成通用的JPG和RGB格式 避免重复下载 缩略图生成 图片大小过滤

2.ImagesPipeline工作流程

当使用图片管道 ImagePipeline,典型的工作流程如下:

在一个爬虫里,你抓取一个项目,把其中图片的URL放入image_urls组内。 项目从爬虫内返回,进入项目管道。 当项目进入ImagePipeline, image_urls组内的URLs将被Scrapy的调度器和下载器安排下载(这意味着调度器和中间件可以复用),当优先级更高,会在其他页面被抓取前处理. 项目会在这个特定的管道阶段保持"locker"的状态,直到完成图片的下载(或者由于某些原因未完成下载)。 当图片下载完, 另一个组(images)将被更新到结构中,这个组将包含一个字典列表,其中包括下载图片的信息,比如下载路径,源抓取地址(从image_urls组获得)和图片的校验码. images列表中的图片顺序将和源image_urls组保持一致.如果某个图片下载失败,将会记录下错误信息,图片也不会出现在images组中。

3.操作过程

项目目录结构：

这里写图片描述

要想成功爬取图片，需要经过以下几个步骤：

（1） 在items.py中添加image_urls、images和image_paths字段，代码如下：

class DoubanImgsItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    image_urls = Field()
    images = Field()
    image_paths = Field()

（2）在settings.py中设置条件和属性，代码如下：（一定要设置IMAGES_URLS_FIELD、IMAGES_RESULT_FIELD，不然图片无法保存图片路径，反正我的是这样的，别人的文章都没有强调要设置这个，导致我一直没有保存图片路径）

# Configure item pipelines
# See //scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

# ImagePipeline的自定义实现类
ITEM_PIPELINES = {
    'douban_imgs.pipelines.DoubanImgDownloadPipeline': 300,
}
IMAGES_URLS_FIELD = "image_urls"  # 对应item里面设定的字段，取到图片的url
IMAGES_RESULT_FIELD = "image_path"
prodir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
IMAGES_STORE = 'E:\\python\\scrapy\\scrapy_question\\images' # 设置图片保存path

（3）在spiders/download_douban.py中书写ImageSpider的代码：

# coding=utf-8
from scrapy.spiders import Spider
import re
from scrapy import Request
from ..items import DoubanImgsItem


class download_douban(Spider):
    name = 'download_douban'

    default_headers = {
        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch, br',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6',
        'Cache-Control': 'max-age=0',
        'Connection': 'keep-alive',
        'Host': 'www.douban.com',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36',
    }

    def __init__(self, url='1638835355', *args, **kwargs):
        self.allowed_domains = ['douban.com']
        self.start_urls = [
            '//www.douban.com/photos/album/%s/' % (url)]
        self.url = url
        # call the father base function

        # super(download_douban, self).__init__(*args, **kwargs)

    def start_requests(self):

        for url in self.start_urls:
            yield Request(url=url, headers=self.default_headers, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        list_imgs = response.xpath('//div[@class="photolst clearfix"]//img/@src').extract()
        if list_imgs:
            item = DoubanImgsItem()
            item['image_urls'] = list_imgs
            yield item

（4）在pipelines.py中自定义ImagePipeline代码：

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: //doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from scrapy.exceptions import DropItem
from scrapy import Request
from scrapy import log


class DoubanImgsPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        return item


class DoubanImgDownloadPipeline(ImagesPipeline):
    default_headers = {
        'accept': 'image/webp,image/*,*/*;q=0.8',
        'accept-encoding': 'gzip, deflate, sdch, br',
        'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6',
        'cookie': 'bid=yQdC/AzTaCw',
        'referer': 'https://www.douban.com/photos/photo/2370443040/',
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36',
    }

    def get_media_requests(self, item, info):
        for image_url in item['image_urls']:
            self.default_headers['referer'] = image_url
            yield Request(image_url, headers=self.default_headers)

    def item_completed(self, results, item, info):
        image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]
        if not image_paths:
            raise DropItem("Item contains no images")
        item['image_paths'] = image_paths
        return item

在自定义ImagePipeline代码中，作为重要的是要重载get_media_requests(self, item, info)和item_completed(self, results, item, info)这两个函数。

get_media_requests(self,item, info)： 

ImagePipeline根据image_urls中指定的url进行爬取，可以通过get_media_requests为每个url生成一个Request。如：

for image_url in item['image_urls']:
            self.default_headers['referer'] = image_url
            yield Request(image_url, headers=self.default_headers)

item_completed(self, results, item, info)： 

图片下载完毕后，处理结果会以二元组的方式返回给item_completed()函数。这个二元组定义如下：

(success, image_info_or_failure)

其中，第一个元素表示图片是否下载成功；第二个元素是一个字典。如：

 def item_completed(self, results, item, info):
        image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]
        if not image_paths:
            raise DropItem("Item contains no images")
        item['image_paths'] = image_paths
        return item

4.爬取结果

运行结果如下：

这里写图片描述

下载成功以后，你就会在刚才设置的保存图片的路径里看到下载完成的图片：IMAGES_STORE = 'D:\doubanimgs'

这里写图片描述

5.扩展

默认情况下，使用ImagePipeline组件下载图片的时候，图片名称是以图片URL的SHA1值进行保存的。

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