最近有个需求：下载https://mm.meiji2.com/网站的图片。
所以简单研究了一下爬虫。
在此整理一下结果，一为自己记录，二给后人一些方向。
爬取结果如图：
整体研究周期 2-3 天，看完之后，在加上看的时候或多或少也会自己搜到一些其他知识。
顺着看下来，应该会对爬虫技术有一个初步的认识。
大致的步骤：
分析页面，编写爬虫规则
下载图片，如果有分页，则分页
多页爬取，并且分目录保存到本地，多级存储。
应对反爬虫
以上就是学习的时候，看到的一些资料。
然后贴出一篇我自己写的，爬取的时候分了三级目录，并且，最后一级还有 下一页。
import scrapy
from znns.items import ZnnsItem
class NvshenSpider(scrapy.Spider):
name = 'znns'
allowed_domains = ['']
start_urls = ['https://mm.meiji2.com/']
headers = {
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3',
}
# 排行榜循环
def parse(self, response):
exp = u'//div[@class="pagesYY"]//a[text()="下一页"]/@href' # 下一页的地址
_next = response.xpath(exp).extract_first()
yield scrapy.Request(response.urljoin(_next), callback=self.parse, dont_filter=True)
for p in response.xpath('//li[@class="rankli"]//div[@class="rankli_imgdiv"]//a/@href').extract(): # 某一个妹子简介详情页
item_page = "https://mm.meiji2.com/" + p + "album/" # 拼接 全部相册页面
yield scrapy.Request(item_page, callback=self.parse_item, dont_filter=True)
# 单个介绍详情页
def parse_item(self, response):
item = ZnnsItem()
# 某个人的名字，也就是一级文件夹
item['name'] = response.xpath('//div[@id="post"]//div[@id="map"]//div[@class="browse"]/a[2]/@title').extract()[
0].strip()
exp = '//li[@class="igalleryli"]//div[@class="igalleryli_div"]//a/@href'
for p in response.xpath(exp).extract(): # 遍历妹子全部相册
item_page = "https://mm.meiji2.com/" + p # 拼接图片的详情页
yield scrapy.Request(item_page, meta={'item': item}, callback=self.parse_item_details, dont_filter=True)
# 图片主页，开始抓取
def parse_item_details(self, response):
item = response.meta['item']
item['image_urls'] = response.xpath('//ul[@id="hgallery"]//img/@src').extract() # 图片链接
item['albumname'] = response.xpath('//h1[@id="htilte"]/text()').extract()[0].strip() # 二级文件夹
yield item
new_url = response.xpath('//div[@id="pages"]//a[text()="下一页"]/@href').extract_first() # 翻页
new_url = "https://mm.meiji2.com/" + new_url