使用Scrapy框架爬取Flickr图片库

在如今的信息技术时代，海量数据的爬取成为了一项重要的技能。而随着大数据技术的快速发展，数据爬取技术也不断得到更新和改进。其中，Scrapy框架无疑是最为常用和流行的一种框架，其在数据爬取和处理上有着独特的优势和灵活性。

本文将介绍如何使用Scrapy框架爬取Flickr图片库。Flickr是一个图片分享网站，其库存有数亿张图片，具备非常大量的数据资源。通过Scrapy框架的使用，我们可以轻松地获取到这些数据资源，进行研究分析或者利用其搭建应用模型，从而更好的发挥大数据的威力。

一、Scrapy框架介绍

Scrapy是一个基于Python语言的开源网络爬虫框架。它以“有效率”和“可维护性”作为设计理念，实现了一个全面的爬虫框架，比较适合大规模数据的爬取和处理。Scrapy框架的核心部分包括了如下主要的功能模块：

• 引擎(Engine)：负责处理整个系统的数据流，控制各个组件之间的交互和数据传递。
• 调度器(Scheduler)：负责将引擎发出的请求(Request)排序，并交给下载器(Downloader)。
• 下载器(Downloader)：负责下载网页内容，将网页返回的内容经过处理之后再交给引擎。
• 解析器(Spider)：负责解析下载器下载的网页，将想要的数据从中提取出来并组织成结构化的数据。
• 管道(Pipeline)：负责将处理完的数据进行后续处理工作，如保存到数据库或文件中等。

二、获取Flickr API Key

在进行数据爬取之前，我们需要先申请Flickr API Key来获取访问Flickr数据库的权限。在Flickr开发者网站（https://www.flickr.com/services/api/misc.api_keys.html）中，我们可以通过注册来获得一个API KEY。具体的申请步骤如下：

①首先，我们需要进入 https://www.flickr.com/services/apps/create/apply/ 网址来申请API KEY。

②在进入该网址后，我们需要进行登陆操作，如果没有账号则需要自行注册一个。

③登陆之后，需要填写并提交Flickr的申请表格。在表格中，主要需要填写两个方面的信息：

• 一个小应用的名称
• 一个“非商业”目的的描述

④申请表格填写完毕之后，系统会生成一个API KEY和一个SECRET。我们需要将这两个信息进行保存，便于后序的使用。

三、Scrapy框架爬取Flickr图片库的实现

接下来，我们将介绍如何使用Scrapy框架来实现Flickr图片库数据爬取的操作。

1.编写Scrapy爬虫

首先，我们需要新建一个Scrapy项目，并在项目中创建一个爬虫文件。在爬虫文件中，我们需要设置好Flickr API数据库的基本信息，以及数据的存储位置：

import time
import json
import scrapy
from flickr.items import FlickrItem

class FlickrSpider(scrapy.Spider):
    name = 'flickr'
    api_key = 'YOUR_API_KEY'  # 这里填写你自己的API Key
    tags = 'cat,dog'  # 这里将cat和dog作为爬取的关键词，你可以自由定义
    format = 'json'
    nojsoncallback = '1'
    page = '1'
    per_page = '50'

    start_urls = [
        'https://api.flickr.com/services/rest/?method=flickr.photos.search&'
        'api_key={}'
        '&tags={}'
        '&page={}'
        '&per_page={}'
        '&format={}'
        '&nojsoncallback={}'.format(api_key, tags, page, per_page, format, nojsoncallback)
    ]

    def parse(self, response):
        results = json.loads(response.body_as_unicode())
        for photo in results['photos']['photo']:
            item = FlickrItem()
            item['image_title'] = photo['title']
            item['image_url'] = 'https://farm{}.staticflickr.com/{}/{}_{}.jpg'.format(
                photo['farm'], photo['server'], photo['id'], photo['secret'])
            yield item

        if int(self.page) <= results['photos']['pages']:
            self.page = str(int(self.page) + 1)
            next_page_url = 'https://api.flickr.com/services/rest/?method=flickr.photos.search&' 
                            'api_key={}' 
                            '&tags={}' 
                            '&page={}' 
                            '&per_page={}' 
                            '&format={}' 
                            '&nojsoncallback={}'.format(self.api_key, self.tags, self.page, self.per_page, self.format, self.nojsoncallback)
            time.sleep(1)  # 设置延时1秒钟
            yield scrapy.Request(url=next_page_url, callback=self.parse)

在爬虫文件中，我们设置了Flickr图片库的关键词“cat”和“dog”，然后设定了翻页的参数，并将格式设置为json。我们在parse函数中进行了每个图片的信息提取和处理，并使用yield返回。

接下来，我们需要定义数据的存储位置和格式，在settings.py中进行一下设置：

ITEM_PIPELINES = {
   'flickr.pipelines.FlickrPipeline': 300,
}

IMAGES_STORE = 'images'

2.编写Item Pipeline

接下来，我们需要编写一个Item Pipeline，将收集到的图片数据进行处理和存储：

import scrapy
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from scrapy.exceptions import DropItem

class FlickrPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        return item

class FlickrImagesPipeline(ImagesPipeline):
    def get_media_requests(self, item, info):
        for image_url in item['image_url']:
            try:
                yield scrapy.Request(image_url)
            except Exception as e:
                pass

    def item_completed(self, results, item, info):
        image_paths = [x['path'] for ok, x in results if ok]
        if not image_paths:
            raise DropItem("Item contains no images")
        item['image_paths'] = image_paths
        return item

3.运行程序

当我们完成以上的代码编写之后，就可以运行Scrapy框架来实现数据爬取的操作了。我们需要在命令行中输入以下指令：

scrapy crawl flickr

程序开始运行之后，爬虫将会爬取Flickr数据库中有关“cat”和“dog”的图片，并将图片保存在指定的存储位置中。

四、总结

通过本文的介绍，我们详细了解了如何使用Scrapy框架来爬取Flickr图片库的操作。在实际的应用中，我们可以根据自己的需求来修改关键词、一页的数量或者图片存储的路径等内容。无论从哪方面来讲，Scrapy框架作为一个成熟的、功能丰富的爬虫框架，其不断更新的功能和灵活的可扩展性，都为我们的数据爬取工作提供了强有力的支持。