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第9章
下载文件和图片
9.2.2 页面分析
下载文件和图片
在之前的章节中，我们学习了从网页中爬取信息的方法，这只是爬虫最典型的一种应用，除此之外，下载文件也是实际应用中很常见的一种需求，例如使用爬虫爬取网站中的图片、视频、WORD文档、PDF文件、压缩包等。本章来学习在Scrapy中如何下载文件和图片。
9.1 FilesPipeline和ImagesPipelineScrapy框架内部提供了两个Item Pipeline，专门用于下载文件和图片：
● FilesPipeline
● ImagesPipeline
我们可以将这两个Item Pipeline看作特殊的下载器，用户使用时只需要通过item的一个特殊字段将要下载文件或图片的url传递给它们，它们会自动将文件或图片下载到本地，并将下载结果信息存入item的另一个特殊字段，以便用户在导出文件中查阅。下面详细介绍如何使用它们。
9.1.1 FilesPipeline使用说明通过一个简单的例子讲解FilesPipeline的使用，在如下页面中可以下载多本PDF格式的小说：
<html>
<body>
...
<a href='/book/sg.pdf'>下载《三国演义》</a>
<a href='/book/shz.pdf'>下载《水浒传》</a>
<a href='/book/hlm.pdf'>下载《红楼梦》</a>
<a href='/book/xyj.pdf'>下载《西游记》</a>
...
</body>
</html>
使用FilesPipeline下载页面中所有PDF文件，可按以下步骤进行：
步骤 01 在配置文件settings.py中启用FilesPipeline，通常将其置于其他Item Pipeline之前：
ITEM_PIPELINES = {'scrapy.pipelines.files.FilesPipeline': 1}
步骤 02 在配置文件settings.py中，使用FILES_STORE指定文件下载目录，如：
FILES_STORE = '/home/liushuo/Download/scrapy'
步骤 03 在Spider解析一个包含文件下载链接的页面时，将所有需要下载文件的url地址收集到一个列表，赋给item的file_urls字段（item['file_urls']）。FilesPipeline在处理每一项item时，会读取item['file_urls']，对其中每一个url进行下载，Spider示例代码如下：
class DownloadBookSpider(scrapy.Spider):
...
def parse(response):
item = {}
# 下载列表
item['file_urls'] = []
for url in response.xpath('//a/@href').extract():
download_url = response.urljoin(url)
# 将url 填入下载列表
item['file_urls'].append(download_url)
yield item
当FilesPipeline下载完item['file_urls']中的所有文件后，会将各文件的下载结果信息收集到另一个列表，赋给item的files字段（item['files']）。下载结果信息包括以下内容：
● Path文件下载到本地的路径（相对于FILES_STORE的相对路径）。
● Checksum文件的校验和。
● url文件的url地址。
9.1.2 ImagesPipeline使用说明图片也是文件，所以下载图片本质上也是下载文件，ImagesPipeline是FilesPipeline的子类，使用上和FilesPipeline大同小异，只是在所使用的item字段和配置选项上略有差别，如表9-1所示。
表9-1 ImagesPipeline和FilesPipeline
ImagesPipeline在FilesPipleline的基础上针对图片增加了一些特有的功能：
● 为图片生成缩略图
开启该功能，只需在配置文件settings.py中设置IMAGES_THUMBS，它是一个字典，每一项的值是缩略图的尺寸，代码如下：
IMAGES_THUMBS = {
'small': (50, 50),
'big': (270, 270),
}
开启该功能后，下载一张图片时，本地会出现3张图片（1张原图片，2张缩略图），路径如下：
[IMAGES_STORE]/full/63bbfea82b8880ed33cdb762aa11fab722a90a24.jpg
[IMAGES_STORE]/thumbs/small/63bbfea82b8880ed33cdb762aa11fab722a90a24.jpg
[IMAGES_STORE]/thumbs/big/63bbfea82b8880ed33cdb762aa11fab722a90a24.jpg
● 过滤掉尺寸过小的图片
开启该功能，需在配置文件settings.py中设置IMAGES_MIN_WIDTH和IMAGES_MIN_HEIGHT，它们分别指定图片最小的宽和高，代码如下：
IMAGES_MIN_WIDTH = 110
IMAGES_MIN_HEIGHT = 110
开启该功能后，如果下载了一张105×200的图片，该图片就会被抛弃掉，因为它的宽度不符合标准。
9.2 项目实战：爬取matplotlib例子源码文件下面我们来完成一个使用FilesPipeline下载文件的实战项目。matplotlib是一个非常著名的Python绘图库，广泛应用于科学计算和数据分析等领域。在matplotlib网站上提供了许多应用例子代码，在浏览器中访问http://matplotlib.org/examples/index.html，可看到图9-1所示的例子列表页面。
其中有几百个例子，被分成多个类别，单击第一个例子，进入其页面，如图9-2所示。
用户可以在每个例子页面中阅读源码，也可以点击页面中的source code按钮下载源码文件。如果我们想把所有例子的源码文件都下载到本地，可以编写一个爬虫程序完成这个任务。
9.2.1 项目需求下载http://matplotlib.org网站中所有例子的源码文件到本地。
图9-1
图9-2
先来看如何在例子列表页面http://matplotlib.org/examples/index.html中获取所有例子页面的链接。使用scrapy shell命令下载页面，然后调用view函数在浏览器中查看页面，如图9-3所示。
$ scrapy shell http://matplotlib.org/examples/index.html
...
>>> view(response)
图9-3
观察发现，所有例子页面的链接都在<div class="toctree-wrapper compound">下的每一个<li class="toctree-l2">中，例如：
<a class="reference internal" href="animation/animate_decay.html">animate_decay</a>
使用LinkExtractor提取所有例子页面的链接，代码如下：
>>> from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
>>> le = LinkExtractor(restrict_css='div.toctree-wrapper.compound li.toctree-l2')
>>> links = le.extract_links(response)
>>> [link.url for link in links]
['http://matplotlib.org/examples/animation/animate_decay.html',
'http://matplotlib.org/examples/animation/basic_example.html',
'http://matplotlib.org/examples/animation/basic_example_writer.html',
'http://matplotlib.org/examples/animation/bayes_update.html',
'http://matplotlib.org/examples/animation/double_pendulum_animated.html',
'http://matplotlib.org/examples/animation/dynamic_image.html',
'http://matplotlib.org/examples/animation/dynamic_image2.html',
'http://matplotlib.org/examples/animation/histogram.html',
'http://matplotlib.org/examples/animation/moviewriter.html',
'http://matplotlib.org/examples/animation/rain.html',
'http://matplotlib.org/examples/animation/random_data.html',
'http://matplotlib.org/examples/animation/simple_3danim.html',
'http://matplotlib.org/examples/animation/simple_anim.html',
'http://matplotlib.org/examples/animation/strip_chart_demo.html',
'http://matplotlib.org/examples/animation/subplots.html',
'http://matplotlib.org/examples/animation/unchained.html',
'http://matplotlib.org/examples/api/agg_oo.html',
'http://matplotlib.org/examples/api/barchart_demo.html',
'http://matplotlib.org/examples/api/bbox_intersect.html',
...
'http://matplotlib.org/examples/user_interfaces/svg_tooltip.html',
'http://matplotlib.org/examples/user_interfaces/toolmanager.html',
'http://matplotlib.org/examples/user_interfaces/wxcursor_demo.html',
'http://matplotlib.org/examples/widgets/buttons.html',
'http://matplotlib.org/examples/widgets/check_buttons.html',
'http://matplotlib.org/examples/widgets/cursor.html',
'http://matplotlib.org/examples/widgets/lasso_selector_demo.html',
'http://matplotlib.org/examples/widgets/menu.html',
'http://matplotlib.org/examples/widgets/multicursor.html',
'http://matplotlib.org/examples/widgets/radio_buttons.html',
'http://matplotlib.org/examples/widgets/rectangle_selector.html',
'http://matplotlib.org/examples/widgets/slider_demo.html',
'http://matplotlib.org/examples/widgets/span_selector.html']
>>> len(links)
507
例子列表页面分析完毕，总共找到了507个例子。
接下来分析例子页面。调用fetch函数下载第一个例子页面，并调用view函数在浏览器中查看页面，如图9-4所示。
>>> fetch('http://matplotlib.org/examples/animation/animate_decay.html')
...
>>> view(response)
图9-4
在一个例子页面中，例子源码文件的下载地址可在<a class="reference external">中找到：
>>> href = response.css('a.reference.external::attr(href)').extract_first()
>>> href
'animate_decay.py'
>>> response.urljoin(href)
'http://matplotlib.org/examples/animation/animate_decay.py'
到此，页面分析的工作完成了。
9.2.3 编码实现接下来，我们按以下4步完成该项目：
（1）创建Scrapy项目，并使用scrapy genspider命令创建Spider。
（2）在配置文件中启用FilesPipeline，并指定文件下载目录。
（3）实现ExampleItem（可选）。
（4）实现ExamplesSpider。
步骤 01 首先创建Scrapy项目，取名为matplotlib_examples，再使用scrapy genspider命令创建Spider：
$ scrapy startproject matplotlib_examples
$ cd matplotlib_examples
$ scrapy genspider examples matplotlib.org
步骤 02 在配置文件settings.py中启用FilesPipeline，并指定文件下载目录，代码如下：
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy.pipelines.files.FilesPipeline': 1,
}
FILES_STORE = 'examples_src'
步骤 03 实现ExampleItem，需定义file_urls和files两个字段，在items.py中完成如下代码：
class ExampleItem(scrapy.Item):
file_urls = scrapy.Field()
files = scrapy.Field()
步骤 04 实现ExamplesSpider。首先设置起始爬取点：
import scrapy
class ExamplesSpider(scrapy.Spider):
name = "examples"
allowed_domains = ["matplotlib.org"]
start_urls = ['http://matplotlib.org/examples/index.html']
def parse(self, response):
pass
parse方法是例子列表页面的解析函数，在该方法中提取每个例子页面的链接，用其构造Request对象并提交，提取链接的细节已在页面分析时讨论过，实现parse方法的代码如下：
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
class ExamplesSpider(scrapy.Spider):
name = "examples"
allowed_domains = ["matplotlib.org"]
start_urls = ['http://matplotlib.org/examples/index.html']
def parse(self, response):
le = LinkExtractor(restrict_css='div.toctree-wrapper.compound',
deny='/index.html$')
print(len(le.extract_links(response)))
for link in le.extract_links(response):
yield scrapy.Request(link.url, callback=self.parse_example)
def parse_example(self, response):
pass
上面代码中，我们将例子页面的解析函数设置为parse_example方法，下面来实现这个方法。例子页面中包含了例子源码文件的下载链接，在parse_example方法中获取源码文件的url，将其放入一个列表，赋给ExampleItem的file_urls字段。实现parse_example方法的代码如下：
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from ..items import ExampleItem
class ExamplesSpider(scrapy.Spider):
name = "examples"
allowed_domains = ["matplotlib.org"]
start_urls = ['http://matplotlib.org/examples/index.html']
def parse(self, response):
le = LinkExtractor(restrict_css='div.toctree-wrapper.compound',
deny='/index.html$')
print(len(le.extract_links(response)))
for link in le.extract_links(response):
yield scrapy.Request(link.url, callback=self.parse_example)
def parse_example(self, response):
href = response.css('a.reference.external::attr(href)').extract_first()
url = response.urljoin(href)
example = ExampleItem()
example['file_urls'] = [url]
return example
编码完成后，运行爬虫，并观察结果：
$ scrapy crawl examples -o examples.json
...
$ ls
examples.json examples_src matplotlib_examples scrapy.cfg
运行结束后，在文件examples.json中可以查看到文件下载结果信息：
$ cat examples.json
[
{"file_urls": ["http://matplotlib.org/mpl_examples/axes_grid/demo_floating_axes.py"], "files": [{"url":
"http://matplotlib.org/mpl_examples/axes_grid/demo_floating_axes.py", "checksum":
"502d1cd62086fb1d4de033cef2e495c0", "path":
"full/d9b551310a6668ccf43871e896f2fe6e0228567d.py"}]},
{"file_urls": ["http://matplotlib.org/mpl_examples/axes_grid/demo_curvelinear_grid.py"], "files":
[{"url": "http://matplotlib.org/mpl_examples/axes_grid/demo_curvelinear_grid.py", "checksum":
"5cb91103f11079b40400afc0c1f4a508", "path":
"full/366386c23c5b715c49801efc7f8d55d2c74252e2.py"}]},
{"file_urls":
["http://matplotlib.org/mpl_examples/axes_grid/make_room_for_ylabel_using_axesgrid.py"], "files":
[{"url": "http://matplotlib.org/mpl_examples/axes_grid/make_room_for_ylabel_using_axesgrid.py",
"checksum": "dcf561f97ab0905521c1957cacd2da00", "path":
"full/919cbbe6d725237e3b6051f544f6109e7189b4fe.py"}]},
...省略部分内容...
{"file_urls": ["http://matplotlib.org/mpl_examples/api/custom_projection_example.py"], "files":
[{"url": "http://matplotlib.org/mpl_examples/api/custom_projection_example.py", "checksum":
"bde485f9d5ceb4b4cc969ef692df5eee", "path":
"full/d56af342d7130ddd9dbf55c00664eae9a432bf70.py"}]},
{"file_urls": ["http://matplotlib.org/examples/animation/dynamic_image2.py"], "files": [{"url":
"http://matplotlib.org/examples/animation/dynamic_image2.py", "checksum":
"98b6a6021ba841ef4a2cd36c243c516d", "path":
"full/fe635002562e8685583c1b35a8e11e8cde0a6321.py"}]},
{"file_urls": ["http://matplotlib.org/examples/animation/basic_example.py"], "files": [{"url":
"http://matplotlib.org/examples/animation/basic_example.py", "checksum":
"1d4afc0910f6abc519e6ecd32c66896a", "path":
"full/083c113c1dac96bbc74adfc5b08cad68ec9c16db.py"}]}
再来查看文件下载目录exmaples_src：
如上所示，507个源码文件被下载到了examples_src/full目录下，并且每个文件的名字都是一串长度相等的奇怪数字，这些数字是下载文件url的sha1散列值。例如，某文件url为：
http://matplotlib.org/mpl_examples/axes_grid/demo_floating_axes.py
该url的sha1散列值为：
d9b551310a6668ccf43871e896f2fe6e0228567d
那么该文件的存储路径为：
# [FILES_STORE]/full/[SHA1_HASH_VALUE].py
examples_src/full/d9b551310a6668ccf43871e896f2fe6e0228567d.py
这种命名方式可以防止重名的文件相互覆盖，但这样的文件名太不直观了，无法从文件名了解文件内容，我们期望把这些例子文件按照类别下载到不同目录下，为完成这个任务，可以写一个单独的脚本，依据examples.json文件中的信息将文件重命名，也可以修改FilesPipeline为文件命名的规则，这里采用后一种方式。
阅读FilesPipeline的源码发现，原来是其中的file_path方法决定了文件的命名，相关代码如下：
class FilesPipeline(MediaPipeline):
...
def file_path(self, request, response=None, info=None):
...
# check if called from file_key with url as first argument
if not isinstance(request, Request):
_warn()
url = request
else:
url = request.url
# detect if file_key() method has been overridden
if not hasattr(self.file_key, '_base'):
_warn()
return self.file_key(url)
## end of deprecation warning block
media_guid = hashlib.sha1(to_bytes(url)).hexdigest()
media_ext = os.path.splitext(url)[1]
return 'full/%s%s' % (media_guid, media_ext)
...
现在，我们实现一个FilesPipeline的子类，覆写file_path方法来实现所期望的文件命名规则，这些源码文件url的最后两部分是类别和文件名，例如：
http://matplotlib.org/mpl_examples/(axes_grid/demo_floating_axes.py)
可用以上括号中的部分作为文件路径，在pipelines.py实现MyFilesPipeline，代码如下：
from scrapy.pipelines.files import FilesPipeline
from urllib.parse import urlparse
from os.path import basename, dirname, join
class MyFilesPipeline(FilesPipeline):
def file_path(self, request, response=None, info=None):
path = urlparse(request.url).path
return join(basename(dirname(path)), basename(path))
修改配置文件，使用MyFilesPipeline替代FilesPipeline：
ITEM_PIPELINES = {
#'scrapy.pipelines.files.FilesPipeline': 1,
'matplotlib_examples.pipelines.MyFilesPipeline': 1,
}
删除之前下载的所有文件，重新运行爬虫后，再来查看examples_src目录：
从上述结果看出，507个文件按类别被下载到26个目录下，这正是我们所期望的。
到此，文件下载的项目完成了。
9.3 项目实战：下载360图片我们再来完成一个使用ImagesPipeline下载图片的实战项目。360图片是一个知名的图片搜索网站，在浏览器中打开http://image.so.com，页面如图9-5所示。
图9-5
其中，艺术分类下有大量字画图片，我们可以编写爬虫爬取这些图片。
9.3.1 项目需求下载360图片网站中艺术分类下的所有图片到本地。
9.3.2 页面分析在图9-5所示的页面中向下滚动鼠标滚轮，便会有更多图片加载出来，图片加载是由JavaScript脚本完成的，在图9-6中可以看到jQuery发送的请求，其响应结果是一个json串。
图9-6
复制图中jQuery发送请求的url，使用scrapy shell进行访问，查看响应结果的内容（json）：
$ scrapy shell 'http://image.so.com/zj?ch=art&sn=30&listtype=new&temp=1'
...
>>> import json
>>> res = json.loads(response.body.decode('utf8'))
>>> res
{'count': 30,
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...省略中间部分...
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如上所示，响应结果（json）中的list字段是一个图片信息列表，count字段是列表中图片信息的数量，每一项图片信息的qhimg_url字段是图片下载地址。
连续滚动鼠标滚轮加载图片，捕获更多jQuery发送的请求：
第1次加载：http://image.so.com/zj?ch=art&sn=30&listtype=new&temp=1
第2次加载：http://image.so.com/zj?ch=art&sn=60&listtype=new&temp=1
第3次加载：http://image.so.com/zj?ch=art&sn=90&listtype=new&temp=1
……
经过观察，可以总结出这些url的规律：
● ch参数 分类标签。
● sn参数 从第几张图片开始加载，即结果列表中第一张图片在服务器端的序号。
我们可以通过这个API每次获取固定数量的图片信息，从中提取每一张图片的url（下载地址），直到响应结果中的count字段为0（意味着没有更多图片了）。
到此，页面分析工作完成了。
9.3.3 编码实现接下来，我们按以下3步完成该项目：
（1）创建Scrapy项目，并使用scrapy genspider命令创建Spider。
（2）在配置文件中启用ImagesPipeline，并指定图片下载目录。
（3）实现ImagesSpider。
步骤 01 首先创建Scrapy项目，取名为so_image，再使用scrapy genspider命令创建Spider。
$ scrapy startproject so_image
$ cd so_image
$ scrapy genspider images image.so.com
步骤 02 在配置文件settings.py中启用ImagesPipeline，并指定图片下载目录，代码如下：
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline': 1,
}
IMAGES_STORE = 'download_images'
步骤 03 实现IamgesSpider，代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy import Request
import json
class ImagesSpider(scrapy.Spider):
BASE_URL = 'http://image.so.com/zj?ch=art&sn=%s&listtype=new&temp=1'
start_index = 0
# 限制最大下载数量，防止磁盘用量过大
MAX_DOWNLOAD_NUM = 1000
name = "images"
start_urls = [BASE_URL % 0]
def parse(self, response):
# 使用json 模块解析响应结果
infos = json.loads(response.body.decode('utf-8'))
# 提取所有图片下载url 到一个列表， 赋给item的'image_urls'字段
yield {'image_urls': [info['qhimg_url'] for info in infos['list']]}
# 如count 字段大于0，并且下载数量不足MAX_DOWNLOAD_NUM，继续获取下一页
图片信息
self.start_index += infos['count']
if infos['count'] > 0 and self.start_index < self.MAX_DOWNLOAD_NUM:
yield Request(self.BASE_URL % self.start_index)
编码完成后，运行爬虫：
$ scrapy crawl images
运行结束后，查看图片下载目录download_images，如图9-7所示，我们成功爬取到了607张艺术图片。
图9-7
到此，图片下载的项目完成了。
9.4 本章小结本章我们学习了在Scrapy中下载文件和图片的方法，先简单介绍了Scrapy提供的FilesPipeline和ImagesPipeline，然后通过两个实战项目演示了FilesPipeline和ImagesPipeline的使用。
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