scrapy框架的基本使用，请参考我的另一篇文章：scrapy框架的基本使用

起始爬取的网页如下：

点击每张图片，可以进入图片的详情页，如下：

 代码实现：

项目文件结构如下

img_download.py文件代码

import scrapy
# 这里导包的时候会显示报错，但其实不影响运行，如果想去掉，可以百度一下方法
from caixin591.items import Caixin591Item


class ImgDownloadSpider(scrapy.Spider):
    name = "img_download"
    allowed_domains = ["m.mms591.com"]
    # 修改默认的爬虫入口
    # start_urls = ["https://m.mms591.com"]
    start_urls = ["https://m.mms591.com/filter.php?q=dongwu_zhiwu-0-0-755-2"]

    def parse(self, response, **kwargs):
        # print(response.text)  # 打印页面源代码
        # 从页面源代码中拿到图片详情网址
        # 这里有多种方法进行解析，大家可以按照自己的思路来
        # 我这里先拿到每个图片所在li
        lis = response.xpath('//div[@class="am-list-news-bd"]/ul/li')
        for li in lis:
            href = li.xpath('./div/a/@href').extract_first()
            # 这里拿到的地址是不完整的，需要拼接完整的URL
            # print(href)  # '/dongwu-zhiwu/1015_he-ma.html'
            # 之前我们是用from urllib.parse import urljoin进行拼接
            # 但是scrapy中的response对象有相应的URL拼接方法
            detail_img = response.urljoin(href)
            # print(detail_img)  # https://m.mms591.com/dongwu-zhiwu/1023_qi-e.html

            # 向图片的详情地址发送请求
            # 之前我们说爬虫程序要么解析出具体的数据，传递给引擎，然后通过引擎传递给通道
            # 要么解析出新的URL，然后传递给引擎，引擎封装成request对象，再给调度器
            # 所以这里我们解析出了一个新的URL，那么就封装成request对象，
            # 至于引擎是怎么给调度器、怎么发送这个请求得到数据的不用我们关心
            req = scrapy.Request(
                url=detail_img,  # 要请求的地址
                method='get',  # 请求的方式
                # 这里是自定义一个解析函数
                # 请求返回的内容交给谁进行数据解析
                callback=self.parse_detail_page
            )
            # 把请求返回给引擎
            yield req
            break

        # 上面的过程只下载了一页图片，如果我们想下载多页图片，可以在这里进行
        # 可以一次性拿到所有分页的URL，然后协程或者for循环进行下载
        # 这里采取拿到“下一页”这个按钮的URL，然后一页一页的下载
        # 相当于不断地手动点击下一页这个按钮
        # 从页面中获取下一页按钮的URL
        # 这里的URL也是不完整的，需要拼接
        next_page_url = response.xpath(
            # a[contains(text(), "下一页")] 表示获取文本内容包含“下一页”的a标签
            '//ul[@data-am-widget="pagination"]/li/a[contains(text(), "下一页")]/@href'
        ).extract_first()
        print(next_page_url)
        if next_page_url:  # 如果有下一页
            yield scrapy.Request(
                url=response.urljoin(next_page_url),
                method='get',
                # 请求返回的又是一页新的有多个图片的页面，解析逻辑桶上面，所以调用parse方法
                callback=self.parse
            )

    def parse_detail_page(self, response):
        """
        在这个函数里对图片的详情页进行解析，这个方法是自定义的
        :param response: 请求详情页网址时返回的内容
        :return:
        """
        # print(response.text)
        # 拿到图片真正的下载地址
        img_url = response.xpath('//img[@class="mainimg"]/@src').extract_first()
        # print(img_url)
        title = response.xpath('//h3/text()').extract_first()
        # print(title)
        item = Caixin591Item()
        item['img_url'] = img_url
        item['title'] = title

        yield item  # 把具体的数据传递给管道

settings.py文件代码（删掉了没有用到的注释代码）

BOT_NAME = "caixin591"

SPIDER_MODULES = ["caixin591.spiders"]
NEWSPIDER_MODULE = "caixin591.spiders"

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = True

ITEM_PIPELINES = {
   "caixin591.pipelines.Caixin591Pipeline": 300,
   "caixin591.pipelines.DownloadImgPipeline": 299
}

# 配置日志界别
LOG_LEVEL = 'WARNING'

# 配置保存图片的文件夹
IMAGES_STORE = './images'

# 要配置这个，否则图片管道下载图片的时候会报错：
# File (code: 301): Error downloading file from <GET http:...> referred in <None>
MEDIA_ALLOW_REDIRECTS = True

REQUEST_FINGERPRINTER_IMPLEMENTATION = "2.7"
TWISTED_REACTOR = "twisted.internet.asyncioreactor.AsyncioSelectorReactor"
FEED_EXPORT_ENCODING = "utf-8"

pipelines.py文件代码

import scrapy
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline

class Caixin591Pipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        return item


# 下载图片
# 这里利用图片管道完成图片下载操作
# 注意要在settings文件中配置保存文件的文件夹
class DownloadImgPipeline(ImagesPipeline):
    # 下面三个方法都是重写ImagesPipeline类中的

    def get_media_requests(self, item, info):
        # 本方法负责发送请求进行下载
        # item 就是爬虫程序传递过来的数据
        # img_url是图片真正的下载地址，发送请求后会返回图片的字节信息
        # 而把图片的字节存储起来这一操作我们不需要关心
        # 只需要实现这三个方法就可以完成下载图片到本地这一需求
        req = scrapy.Request(url=item['img_url'], method='get')
        return req  # 把请求返回给引擎

        # 上面是封装一个请求然后下载一次，应该也可以先封装好所有请求然后一起下载
        # 但是我没尝试过，感兴趣的可以试一试

    def file_path(self, request, response=None, info=None, *, item=None):
        # 本方法负责提供图片文件的存储路径
        # request这里对应着上面方法get_media_requests中的req
        # 一个图片对应一个req
        # 和以前一样，我们以URL的最后一部分命名图片
        # 请求的URL可以通过request.url获取
        file_name = request.url.split('/')[-1]
        return f'img/{file_name}'  # 返回图片文件的存储路径

    def item_completed(self, results, item, info):
        # 本方法可以拿到文件的详细信息
        # 可以自己打印出来看看具体有什么东西
        # print(results)
        # print(item)
        # print(info)
        pass

items.py文件代码

import scrapy


class Caixin591Item(scrapy.Item):
    img_url = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()