scrapy框架爬取妹子图片

首先，建立一个项目#可在github账户下载完整代码：https://github.com/connordb/scrapy-jiandan2

scrapy startproject jiandan2

打开pycharm，把建立的此项目的文件打开，在中断新建一个爬虫文件

scrapy genspide jiandan jandan.net/ooxx

在Items中配置我们需要的信息

import scrapy
class Jiandan2Item(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    img_url = scrapy.Field()  # 图片的链接
    img_name = scrapy.Field()
 

在jian_pan 文件开始我们对网页的解析

import base64
from jiandan2 import item
class JiandanSpider(scrapy.Spider):
    name = 'jiandan'
    allowed_domains = ['jandan.net']
    start_urls = ['http://jandan.net/ooxx']
    def parse(self, response):
        img = response.xpath('//div[@id="comments"]/ol[@class="commentlist"]/li[@id]')
        for i in img:
            img_name = i.xpath('.//span[@class="righttext"]/a/text()').get()#获取图片名字
            img_hash = i.xpath('.//p//span[@class="img-hash"]/text()').get()#因为直接无法获得图片链接，所以使用此方式
            #获取图片链接
            img_url_raw = base64.b64decode(img_hash)
            img_url = 'https:' + str(img_url_raw, encoding='utf-8')
            #此步我们便获取到了图片的链接
            item = items.Jiandan2Item(img_name=img_name, img_url=img_url)
            #把此数值赋到Items项目中
            print(item)
            yield item
        url = response.xpath('//a[@class="previous-comment-page"]//@href').extract_first()  # 翻页
        next_url='https:'+ url
        if next_url:
            print('url存在'+next_url+'数据')
            yield scrapy.Request(url=next_url,callback=self.parse)

　　在pipelines中保存我们的信息

import requests
import os
class Jiandan2Pipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        path = os.path.abspath('..')#绝对路径C:\users
        save_path = path + '\img'#保存路径为C:\users\img
        if not os.path.exists(save_path):#not os.path.exist(save_path)此文件不存在返回True,存在返回None
            os.mkdir(save_path)#生成单级目录；相当于shell中mkdir dirname
            print('文件夹创建成功！')
        img_url = item['img_url']
        img_name = item['img_name']
        save_img = save_path + '\' +img_name+'.jpg'#保存图片名字
        r = requests.get(img_url)
        with open(save_img, 'wb') as f:
            f.write(r.content)
        f.close()

在settings中设置我们的爬虫信息

ROBOTSTXT_OBEY =False

ITEM_PIPELINES = {
   'jiandan2.pipelines.Jiandan2Pipeline': 1,
}


在termninal端，运行我们的爬虫，scrapy crawl jiandan
爬取成功！！！
部分截图：