内容摘要：一、内容分析接下来创建一个爬虫项目，以 图虫网 为例抓取里面的图片。在顶部菜单“发现” “标签”里面是对各种图片的分类，点击一个标签，比如“美女”，网页的链接为：https://tuchong.com

一、基于解内容分析

接下来创建一个爬虫项目，虫入以 图虫网 为例抓取里面的门代码详图片。在顶部菜单“发现” “标签”里面是基于解对各种图片的分类，点击一个标签，虫入比如“美女”，门代码详网页的基于解链接为：https://tuchong.com/tags/美女/，我们以此作为爬虫入口，虫入分析一下该页面：

打开页面后出现一个个的门代码详图集，点击图集可全屏浏览图片，基于解向下滚动页面会出现更多的虫入图集，没有页码翻页的门代码详设置。Chrome右键“检查元素”打开开发者工具，基于解检查页面源码，虫入内容部分如下：

<div class="content">     <div class="widget-gallery">         <ul class="pagelist-wrapper">             <li class="gallery-item... 

可以判断每一个li.gallery-item是门代码详一个图集的入口，存放在ul.pagelist-wrapper下，div.widget-gallery是一个容器，如果使用 xpath 选取应该是：//div[@class=”widget-gallery”]/ul/li，按照一般页面的逻辑，在li.gallery-item下面找到对应的链接地址，再往下深入一层页面抓取图片。亿华云

但是如果用类似 Postman 的HTTP调试工具请求该页面，得到的内容是：

<div class="content">     <div class="widget-gallery"></div> </div> 

也就是并没有实际的图集内容，因此可以断定页面使用了Ajax请求，只有在浏览器载入页面时才会请求图集内容并加入div.widget-gallery中，通过开发者工具查看XHR请求地址为：

https://tuchong.com/rest/tags/美女/posts?page=1&count=20&order=weekly&before_timestamp= 

参数很简单，page是页码，count是每页图集数量，order是排序，before_timestamp为空，图虫因为是推送内容式的网站，因此before_timestamp应该是一个时间值，不同的时间会显示不同的内容，这里我们把它丢弃，不考虑时间直接从***的页面向前抓取。

请求结果为JSON格式内容，降低了抓取难度，结果如下：

{    "postList": [     {        "post_id": "15624611",       "type": "multi-photo",       "url": "https://weishexi.tuchong.com/15624611/",       "site_id": "443122",       "author_id": "443122",       "published_at": "2017-10-28 18:01:03",       "excerpt": "10月18日",       "favorites": 4052,       "comments": 353,       "rewardable": true,       "parent_comments": "165",       "rewards": "2",       "views": 52709,       "title": "微风不燥  秋意正好",       "image_count": 15,       "images": [         {            "img_id": 11585752,           "user_id": 443122,           "title": "",           "excerpt": "",           "width": 5016,           "height": 3840         },         {            "img_id": 11585737,           "user_id": 443122,           "title": "",           "excerpt": "",           "width": 3840,           "height": 5760         },         ...       ],       "title_image": null,       "tags": [         {            "tag_id": 131,           "type": "subject",           "tag_name": "人像",           "event_type": "",           "vote": ""         },         {            "tag_id": 564,           "type": "subject",           "tag_name": "美女",           "event_type": "",           "vote": ""         }       ],       "favorite_list_prefix": [],       "reward_list_prefix": [],       "comment_list_prefix": [],       "cover_image_src": "https://photo.tuchong.com/443122/g/11585752.webp",       "is_favorite": false     }   ],   "siteList": { ...},   "following": false,   "coverUrl": "https://photo.tuchong.com/443122/ft640/11585752.webp",   "tag_name": "美女",   "tag_id": "564",   "url": "https://tuchong.com/tags/%E7%BE%8E%E5%A5%B3/",   "more": true,   "result": "SUCCESS" } 

根据属性名称很容易知道对应的内容含义，高防服务器这里我们只需关心 postlist 这个属性，它对应的一个数组元素便是一个图集，图集元素中有几项属性我们需要用到：

url：单个图集浏览的页面地址 post_id：图集编号，在网站中应该是唯一的，可以用来判断是否已经抓取过该内容 site_id：作者站点编号 ，构建图片来源链接要用到 title：标题 excerpt：摘要文字 type：图集类型，目前发现两种，一种multi-photo是纯照片，一种text是文字与图片混合的文章式页面，两种内容结构不同，需要不同的抓取方式，本例中只抓取纯照片类型，text类型直接丢弃 tags：图集标签，有多个 image_count：图片数量 images：图片列表，它是一个对象数组，每个对象中包含一个img_id属性需要用到

根据图片浏览页面分析，基本上图片的地址都是这种格式： https://photo.tuchong.com/{ site_id}/f/{ img_id}.jpg ，很容易通过上面的信息合成。

二、源码库创建项目

进入cmder命令行工具，输入workon scrapy 进入之前建立的虚拟环境，此时命令行提示符前会出现(Scrapy) 标识，标识处于该虚拟环境中，相关的路径都会添加到PATH环境变量中便于开发及使用。 输入 scrapy startproject tuchong 创建项目 tuchong 进入项目主目录，输入 scrapy genspider photo tuchong.com 创建一个爬虫名称叫 photo (不能与项目同名)，爬取 tuchong.com 域名（这个需要修改，此处先输个大概地址），的一个项目内可以包含多个爬虫

经过以上步骤，项目自动建立了一些文件及设置，目录结构如下：

(PROJECT) │  scrapy.cfg │ └─tuchong     │  items.py     │  middlewares.py     │  pipelines.py     │  settings.py     │  __init__.py     │     ├─spiders     │  │  photo.py     │  │  __init__.py     │  │     │  └─__pycache__     │          __init__.cpython-36.pyc     │     └─__pycache__             settings.cpython-36.pyc             __init__.cpython-36.pyc  scrapy.cfg：基础设置 items.py：抓取条目的结构定义 middlewares.py：中间件定义，此例中无需改动 pipelines.py：管道定义，用于抓取数据后的处理 settings.py：全局设置 spiders\photo.py：爬虫主体，定义如何抓取需要的数据

三、主要代码

items.py 中创建一个TuchongItem类并定义需要的属性，属性继承自 scrapy.Field 值可以是字符、数字或者列表或字典等等：

import scrapy class TuchongItem(scrapy.Item):     post_id = scrapy.Field()     site_id = scrapy.Field()     title = scrapy.Field()     type = scrapy.Field()     url = scrapy.Field()     image_count = scrapy.Field()     images = scrapy.Field()     tags = scrapy.Field()     excerpt = scrapy.Field()     ... 

这些属性的值将在爬虫主体中赋予。

spiders\photo.py 这个文件是通过命令 scrapy genspider photo tuchong.com 自动创建的，里面的初始内容如下：

import scrapy class PhotoSpider(scrapy.Spider):     name = photo     allowed_domains = [tuchong.com]     start_urls = [http://tuchong.com/]     def parse(self, response):         pass 

爬虫名 name，允许的域名 allowed_domains（如果链接不属于此域名将丢弃，允许多个） ，起始地址 start_urls 将从这里定义的地址抓取（允许多个）

函数 parse 是处理请求内容的默认回调函数，参数 response 为请求内容，页面内容文本保存在 response.body 中，我们需要对默认代码稍加修改，让其满足多页面循环发送请求，这需要重载 start_requests 函数，通过循环语句构建多页的链接请求，修改后代码如下：

import scrapy, json from ..items import TuchongItem class PhotoSpider(scrapy.Spider):     name = photo     # allowed_domains = [tuchong.com]     # start_urls = [http://tuchong.com/]     def start_requests(self):         url = https://tuchong.com/rest/tags/%s/posts?page=%d&count=20&order=weekly;         # 抓取10个页面，每页20个图集         # 指定 parse 作为回调函数并返回 Requests 请求对象         for page in range(1, 11):             yield scrapy.Request(url=url % (美女, page), callback=self.parse)     # 回调函数，处理抓取内容填充 TuchongItem 属性     def parse(self, response):         body = json.loads(response.body_as_unicode())         items = []         for post in body[postList]:             item = TuchongItem()             item[type] = post[type]             item[post_id] = post[post_id]             item[site_id] = post[site_id]             item[title] = post[title]             item[url] = post[url]             item[excerpt] = post[excerpt]             item[image_count] = int(post[image_count])             item[images] = { }             # 将 images 处理成 { img_id: img_url} 对象数组             for img in post.get(images, ):                 img_id = img[img_id]                 url = https://photo.tuchong.com/%s/f/%s.jpg % (item[site_id], img_id)                 item[images][img_id] = url             item[tags] = []             # 将 tags 处理成 tag_name 数组             for tag in post.get(tags, ):                 item[tags].append(tag[tag_name])             items.append(item)         return items 

经过这些步骤，抓取的数据将被保存在 TuchongItem 类中，作为结构化的数据便于处理及保存。

前面说过，并不是所有抓取的条目都需要，例如本例中我们只需要 type=”multi_photo 类型的图集，并且图片太少的也不需要，这些抓取条目的筛选操作以及如何保存需要在pipelines.py中处理，该文件中默认已创建类 TuchongPipeline 并重载了 process_item函数，通过修改该函数只返回那些符合条件的 item，代码如下：

import scrapy, json from ..items import TuchongItem class PhotoSpider(scrapy.Spider):     name = photo     # allowed_domains = [tuchong.com]     # start_urls = [http://tuchong.com/]     def start_requests(self):         url = https://tuchong.com/rest/tags/%s/posts?page=%d&count=20&order=weekly;         # 抓取10个页面，每页20个图集         # 指定 parse 作为回调函数并返回 Requests 请求对象         for page in range(1, 11):             yield scrapy.Request(url=url % (美女, page), callback=self.parse)     # 回调函数，处理抓取内容填充 TuchongItem 属性     def parse(self, response):         body = json.loads(response.body_as_unicode())         items = []         for post in body[postList]:             item = TuchongItem()             item[type] = post[type]             item[post_id] = post[post_id]             item[site_id] = post[site_id]             item[title] = post[title]             item[url] = post[url]             item[excerpt] = post[excerpt]             item[image_count] = int(post[image_count])             item[images] = { }             # 将 images 处理成 { img_id: img_url} 对象数组             for img in post.get(images, ):                 img_id = img[img_id]                 url = https://photo.tuchong.com/%s/f/%s.jpg % (item[site_id], img_id)                 item[images][img_id] = url             item[tags] = []             # 将 tags 处理成 tag_name 数组             for tag in post.get(tags, ):                 item[tags].append(tag[tag_name])             items.append(item)         return items 

当然如果不用管道直接在 parse 中处理也是一样的，只不过这样结构更清晰一些，而且还有功能更多的FilePipelines和ImagePipelines可供使用，process_item将在每一个条目抓取后触发，同时还有 open_spider 及 close_spider 函数可以重载，用于处理爬虫打开及关闭时的动作。

注意：管道需要在项目中注册才能使用，在 settings.py 中添加：

ITEM_PIPELINES = {      tuchong.pipelines.TuchongPipeline: 300, # 管道名称: 运行优先级(数字小优先) } 

另外，大多数网站都有反爬虫的 Robots.txt 排除协议，设置 ROBOTSTXT_OBEY = True 可以忽略这些协议，是的，这好像只是个君子协定。如果网站设置了浏览器User Agent或者IP地址检测来反爬虫，那就需要更高级的Scrapy功能，本文不做讲解。

四、运行

返回 cmder 命令行进入项目目录，输入命令：

scrapy crawl photo 

终端会输出所有的爬行结果及调试信息，并在***列出爬虫运行的统计信息，例如：

[scrapy.statscollectors] INFO: Dumping Scrapy stats: { downloader/request_bytes: 491,  downloader/request_count: 2,  downloader/request_method_count/GET: 2,  downloader/response_bytes: 10224,  downloader/response_count: 2,  downloader/response_status_count/200: 2,  finish_reason: finished,  finish_time: datetime.datetime(2017, 11, 27, 7, 20, 24, 414201),  item_dropped_count: 5,  item_dropped_reasons_count/DropItem: 5,  item_scraped_count: 15,  log_count/DEBUG: 18,  log_count/INFO: 8,  log_count/WARNING: 5,  response_received_count: 2,  scheduler/dequeued: 1,  scheduler/dequeued/memory: 1,  scheduler/enqueued: 1,  scheduler/enqueued/memory: 1,  start_time: datetime.datetime(2017, 11, 27, 7, 20, 23, 867300)} 

主要关注ERROR及WARNING两项，这里的 Warning 其实是不符合条件而触发的 DropItem 异常。

五、保存结果

大多数情况下都需要对抓取的结果进行保存，默认情况下 item.py 中定义的属性可以保存到文件中，只需要命令行加参数 -o { filename} 即可：

scrapy crawl photo -o output.json # 输出为JSON文件 scrapy crawl photo -o output.csv  # 输出为CSV文件

注意：输出至文件中的项目是未经过 TuchongPipeline 筛选的项目，只要在 parse 函数中返回的 Item 都会输出，因此也可以在 parse 中过滤只返回需要的项目

如果需要保存至数据库，则需要添加额外代码处理，比如可以在 pipelines.py 中 process_item 后添加:

...     def process_item(self, item, spider):         ...         else:             print(item[url])             self.myblog.add_post(item) # myblog 是一个数据库类，用于处理数据库操作         return item ... 

为了在插入数据库操作中排除重复的内容，可以使用 item[‘post_id’] 进行判断，如果存在则跳过。