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内容概要:本文详细介绍了如何使用Scrapy爬虫进行网站图片爬取。首先,文章阐述了Scrapy的特点和优势,如异步网络库、灵活的架构设计、强大的XPath和CSS选择器、自动请求管理和管道系统等。接着,文章讲解了环境搭建和项目创建的具体步骤,包括Python和Scrapy的安装,以及创建Scrapy项目的命令和项目结构。随后,文章深入解析了爬取流程的各个环节,如确定目标网站与图片链接、编写Spider、定义和使用Items、设置和实现Pipeline以及关键的Settings配置。最后,文章通过实战演练展示了完整的代码实现,并讨论了常见问题及其解决方案,如反爬虫机制应对、图片链接异常处理和存储问题解决。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对Python有一定了解的读者,尤其是对爬虫技术和图片爬取感兴趣的开发人员。 使用场景及目标:①学习Scrapy爬虫的基本概念和特点;②掌握从环境搭建到项目创建的具体步骤;③理解爬取流程的各个环节,包括确定目标网站、编写Spider、定义Items、设置Pipeline和配置Settings;④通过实战演练掌握完整的爬虫代码实现;⑤解决爬取过程中遇到的常见问题,如反爬虫机制、图片链接异常和存储问题。 阅读建议:本文内容详实,涉及从理论到实践的多个方面,建议读者在阅读过程中结合实际操作进行练习,特别是在环境搭建和代码编写阶段,多尝试不同的配置和实现方式,以便更好地理解和掌握Scrapy爬虫的使用方法。同时,注意遵守网站的robots.txt协议,尊重网站规则,避免对网站造成不必要的压力。
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解锁 Scrapy:手把手教你爬取网站图片宝藏
一、Scrapy 爬虫初相识
在数据获取与处理的领域中,爬虫技术扮演着举足轻重的角色,而 Scrapy 则是 Python 爬虫
世界里的一颗璀璨明星。它是一个开源且高级的 Python 网络爬虫框架,专为高效地从网站中
提取数据而设计 ,其最初的设计目标是页面抓取,不过在实际应用中,无论是获取 API 返回
的数据,还是执行通用的网络爬虫任务,Scrapy 都能轻松胜任。
Scrapy 之所以备受青睐,得益于其诸多卓越的特点和优势。在速度方面,它采用了异步网络
库,支持并发请求处理,大大提升了数据爬取的效率。假设我们需要从一个包含大量图片的网
站上抓取图片,使用 Scrapy 可以同时发送多个请求,快速地获取图片链接并下载图片,而传
统的同步爬虫则需要逐个处理请求,速度会慢很多。
从可扩展性来看,Scrapy 的架构设计极为灵活,开发者可以根据自身需求编写自定义的中间
件、管道和扩展。比如,当我们在爬取图片时,若目标网站有反爬虫机制,我们可以编写一个
自定义的中间件来设置代理 IP、随机更换 User - Agent 等,以此绕过反爬虫机制,顺利完成
图片爬取任务。
在数据提取环节,Scrapy 内置了强大的 XPath 和 CSS 选择器,能帮助我们精准地定位和提
取所需的数据。以抓取图片为例,我们可以通过 XPath 或 CSS 选择器快速定位到网页中图片
的链接,而无需繁琐地编写复杂的正则表达式来匹配链接。
在请求管理上,Scrapy 能够自动管理请求的发送和处理,涵盖请求的调度、跟踪、优先级处
理以及失败重试等功能。当我们在爬取图片过程中遇到网络波动导致某个请求失败时,
Scrapy 会自动进行重试,确保图片能够被成功下载。
此外,Scrapy 还提供了灵活的管道系统,方便我们对爬取到的数据进行处理和存储,比如将
图片存储到本地文件系统、数据库中,或者输出为特定格式的文件。它还内置了实用的调试工
具,如 Shell 和 Spider View,助力开发者调试和测试爬虫程序。在大规模数据爬取场景中,
Scrapy 还可以与分布式消息队列(如 Redis)集成,实现分布式爬取,进一步提高爬取效率
和可扩展性。
正是这些强大的功能,使得 Scrapy 在图片爬取方面表现出色,接下来我们就深入探究如何使
用 Scrapy 进行网站图片爬取。
二、前期准备工作
2.1 环境搭建

2
在开始使用 Scrapy 进行网站图片爬取之前,我们首先需要搭建好 Python 和 Scrapy 的运行环
境。
Python 作为 Scrapy 的基础,其安装过程并不复杂。对于 Windows 系统,我们可以前往
Python 官网(https://www.python.org/downloads/ )下载最新版本的 Python 安装包。在下载
页面,务必根据自己的系统是 32 位还是 64 位来选择对应的安装包。下载完成后,双击安装
包开始安装。在安装向导中,建议勾选 “Add Python to PATH” 选项,这样系统会自动将
Python 添加到环境变量中,方便我们后续在命令行中直接使用 Python 命令。如果安装过程
中忘记勾选该选项,也可以手动将 Python 的安装路径添加到系统环境变量的 Path 中。安装
完成后,打开命令提示符(CMD),输入 “python --version”,若显示出安装的 Python 版本
号,如 “Python 3.10.6”,则表明 Python 安装成功。
对于 macOS 系统,同样可以从 Python 官网下载安装包进行安装。安装过程与 Windows 类
似,安装完成后,在终端中输入 “python3 --version” 来验证安装结果。
在 Linux 系统中,许多发行版都已经预装了 Python,但版本可能不是最新的。我们可以使用
系统自带的包管理器来安装或更新 Python。以 Ubuntu 为例,在终端中输入 “sudo apt-get
update” 更新软件源,然后输入 “sudo apt-get install python3 python3-pip” 来安装 Python3 和
pip 包管理器。安装完成后,通过 “python3 --version” 和 “pip3 --version” 来验证安装情况。
安装好 Python 后,接下来就可以安装 Scrapy 了。Scrapy 的安装推荐使用 pip,它是 Python
的包管理工具。在命令行中输入 “pip install scrapy”,pip 会自动下载并安装 Scrapy 及其依赖
的库。安装过程中可能会遇到一些问题,比如缺少依赖库。Scrapy 依赖于 Twisted、lxml 等
库,如果这些库未安装,可能会导致安装失败。此时,可以先手动安装这些依赖库,例如使用
“pip install twisted lxml” 命令进行安装。在 Windows 平台上,安装 Scrapy 时还可能需要安装
Microsoft Visual Studio 的相关组件,因为 Scrapy 在安装过程中可能需要编译一些 C/C++ 扩
展模块。可以从 Microsoft 官方网站下载并安装最新版本的 Microsoft Visual C++ Build
Tools,以满足编译需求。如果在安装过程中遇到特定的错误信息,如
“ModuleNotFoundError: No module named 'xxxx'”,可以将错误信息复制到搜索引擎中,通常
能找到相应的解决方案。
2.2 创建 Scrapy 项目
当 Python 和 Scrapy 的环境搭建完成后,我们就可以开始创建 Scrapy 项目了。创建 Scrapy
项目非常简单,通过命令行即可完成。首先,打开命令提示符(Windows)或终端
(macOS、Linux),切换到你希望创建项目的目录。例如,我想在桌面上创建一个名为
“image_crawler” 的 Scrapy 项目,那么在 Windows 系统中,先在命令提示符中输入 “cd
Desktop” 进入桌面目录,然后输入 “scrapy startproject image_crawler”。在 macOS 和 Linux
系统中,同样先使用 “cd” 命令切换到目标目录,再执行 “scrapy startproject image_crawler”
命令。

3
执行上述命令后,Scrapy 会自动创建一个名为 “image_crawler” 的项目文件夹,其目录结构
如下:
image_crawler/
│
├── scrapy.cfg # 项目的配置文件,主要用于定义项目的部署相关信息等
│
└── image_crawler/ # 项目的 Python 模块,存放项目的主要代码
├── __init__.py # 初始化文件,Python 识别该目录为一个 Python 包
├── items.py # 定义 Item 数据结构,用于存储爬取到的数据,类似于数据库表的
结构定义
├── middlewares.py # 定义 Spider Middlewares 和 Downloader Middlewares 的实
现,用于处理请求和响应的中间逻辑
├── pipelines.py # 定义 Item Pipeline 的实现,用于对爬取到的数据进行处理和存
储,如保存到文件、数据库等
├── settings.py # 项目的全局配置文件,可设置爬虫的各种参数,如并发请求数、
下载延迟、User - Agent 等
└── spiders/ # 存储爬虫代码的目录,每个爬虫对应一个 Python 文件
├── __init__.py
# 这里会存放具体的爬虫文件,如 baidu_spider.py、google_spider.py 等
在这个项目结构中,scrapy.cfg 是项目的配置文件,通常不需要过多修改,它主要用于部署相
关的配置。items.py 文件用于定义我们要爬取的数据结构,比如我们要爬取图片,就可以在
这个文件中定义图片的名称、链接、大小等字段。middlewares.py 文件中可以编写自定义的
中间件,比如设置代理 IP、修改 User - Agent 等,以应对反爬虫机制。pipelines.py 文件负责
处理爬取到的数据,我们可以在这里实现将图片保存到本地文件系统、上传到云存储或者存储
到数据库等功能。settings.py 文件是项目的核心配置文件,在这里可以设置爬虫的各种参
数,例如设置 ROBOTSTXT_OBEY = False 表示不遵循目标网站的 robots.txt 协议(但在实
际爬取时,应谨慎使用,尊重网站的规则),设置 DOWNLOAD_DELAY = 2 表示设置下载延
迟为 2 秒,以避免对目标网站造成过大压力。spiders 目录是存放爬虫代码的地方,每个爬虫
都是一个 Python 文件,在这些文件中定义了如何从网页中提取数据以及如何跟踪网页的链接
等逻辑 。
通过以上步骤,我们完成了前期的环境搭建和项目创建工作,为后续使用 Scrapy 进行网站图
片爬取奠定了基础。

4
三、深入解析爬取流程
3.1 确定目标网站与图片链接
在开始爬取图片之前,首先要明确我们的目标网站。以爬取百度图片为例,假设我们要获取
“自然风光” 相关的图片,在百度图片搜索框中输入 “自然风光”,进入搜索结果页面。此时,我
们可以利用浏览器的审查元素功能来分析页面结构,找到图片链接。
在 Chrome 浏览器中,右键点击页面上的图片,选择 “检查”,即可打开审查元素面板。在面
板中,我们可以看到图片对应的 HTML 代码。通常,图片链接会包含在<img>标签的 src 属
性中。例如:
<img
src="https://img1.baidu.com/it/u=1234567890,0987654321&fm=253&fmt=auto&app=138&
f=JPEG?w=640&h=480" alt="自然风光图片">
通过观察多个图片的链接,我们可以发现链接存在一定的规律。在这个例子中,链接的开头部
分 https://img1.baidu.com/it/是固定的,后面的参数 u、fm、fmt 等则是与图片的相关信息有
关,如图片的编号、格式、应用类型等。而 w 和 h 参数则表示图片的宽度和高度。掌握这些
规律后,我们就可以通过编写代码来提取图片链接。
除了直接查看图片的 src 属性,有些网站可能会使用 JavaScript 动态加载图片,此时图片链
接可能不会直接显示在 HTML 代码中。我们可以在审查元素面板的 “网络” 选项卡中,刷新页
面,查看所有网络请求。在请求列表中,找到图片相关的请求,其 URL 就是图片的链接。
3.2 编写 Spider
在 Scrapy 项目中,Spider 是负责从网页中提取数据的核心组件。以下是一个简单的 Spider
示例,用于爬取百度图片搜索结果页面中的图片链接:
import scrapy
from urllib.parse import quote
class BaiduImageSpider(scrapy.Spider):
name = 'baidu_image'
allowed_domains = ['image.baidu.com']
search_keyword = '自然风光'
start_urls =
[f'https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=-
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