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1.在爬虫文件中只需要解析提取出图片地址,然后将地址提交给管道
在管道文件对图片进行下载和持久化存储
class ImgSpider(scrapy.Spider): name = 'img' # allowed_domains = ['www.xxx.com'] start_urls = ['http://www.521609.com/daxuemeinv/'] url = 'http://www.521609.com/daxuemeinv/list8%d.html' pageNum = 1 def parse(self, response): li_list = response.xpath('//*[@id="content"]/div[2]/div[2]/ul/li') for li in li_list: img_src = 'http://www.521609.com'+li.xpath('./a[1]/img/@src').extract_first() item = ImgproItem() item['src'] = img_src yield item
2.配置文件修改
配置文件要增加IMAGES_STORE = './imgsLib'表明图片存放的路径
3.管道类的修改
原本管道类继承的object,处理item对象使用时process_item方法,该方法不能发送请求,要想对图片地址发送请求,需要继承ImagesPipeline类,然后重写该类中的三个方法:get_media_requests,file_path,item_completed
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline import scrapy class ImgproPipeline(ImagesPipeline): #对某一个媒体资源进行请求发送 #item就是接收到的spider提交过来的item def get_media_requests(self, item, info): yield scrapy.Request(item['src']) #制定媒体数据存储的名称 def file_path(self, request, response=None, info=None): name = request.url.split('/')[-1] print('正在下载:',name) return name #将item传递给下一个即将给执行的管道类 def item_completed(self, results, item, info): return item
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月05日
2024年10月05日
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