在上篇文章《python3 + scrapy 爬取妹子图 (meizitu.com)》中，我爬取了妹子图网站的图片，爬取是按照如下思路的：

1. 通过首页(http://www.meizitu.com/)，爬取标签名称tag_name和标签链接tag_href

1. 通过标签链接，爬取当前标签下全部页面page_list

1. 通过页面，爬取当前页面的图片专辑名称album_name和图片专辑链接album_href

1. 通过专辑链接，爬取该专辑里面所有图片名称img_title、图片链接img_src及图片链接列表img_urls

1. 通过图片链接列表，使用scrapy自带的图片下载器ImagesPipeline下载图片到设定的文件夹

然后我们的爬虫代码里面有4层，层与层之间通过meta参数传递数据，例如parse到parse_page时，数据传递是yield scrapy.Request(url=item['tag_href'], meta={'item': item}, callback=self.parse_page)，其他各层传递与这个一样，到最后一层的时候就yield item,供pipeline使用。

爬虫代码整个代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

from meizitu.items import MeizituItem


class MztSpider(scrapy.Spider):
    name = 'mzt'
    allowed_domains = ['meizitu.com']
    start_urls = ['http://www.meizitu.com/']
    
    def parse(self, response):
        """
        提取标签名称和链接
        :param response:
        :return:
        """
        
        tags = response.xpath(".//*[@class='tags']/span/a")
        for i in tags:
            item = MeizituItem()
            tag_href = i.xpath(".//@href").extract()[0]
            tag_name = i.xpath(".//@title").extract()[0]
            item['tag_name'] = tag_name
            item['tag_href'] = tag_href
            yield scrapy.Request(url=item['tag_href'], meta={'item': item}, callback=self.parse_page)
    
    def parse_page(self, response):
        """
        提取标签下链接
        :param response:
        :return:
        """
        
        # 进入某个标签后，爬取底部分页按钮
        page_lists = response.xpath(".//*[@id='wp_page_numbers']/ul/li")
        # 获取底部分页按钮上的文字，根据文字来判断当前标签页下总共有多少分页
        page_list = page_lists.xpath('.//text()')
        # 如果当前标签页下有多个页面，则再根据第一个按钮是否为“首页”来进行再次提取，因为这里有的页面第一个按钮是“首页”，有的第一个按钮是“1”
        if len(page_lists) > 0:
            if page_list[0].extract() == '首页':
                page_num = len(page_lists) - 3
            
            else:
                page_num = len(page_lists) - 2
        else:
            page_num = 1
        
        # 根据当前标签页的链接，来拼成带页码的链接
        if '_' in response.url:
            index = response.url[::-1].index('_')
            href_pre = response.url[:-index]
        else:
            if page_num == 1:
                href_pre = response.url.split('.html')[0]
            else:
                href_pre = response.url.split('.html')[0] + '_'
        for i in range(1, page_num + 1):
            if page_num == 1:
                href = href_pre + '.html'
            else:
                href = href_pre + str(i) + '.html'
            item = response.meta['item']
            item['page_list'] = href
            
            yield scrapy.Request(url=item['page_list'], meta={'item': item}, callback=self.parse_album)
    
    def parse_album(self, response):
        """
        提取专辑名称和专辑链接
        :param response:
        :return:
        """
        
        albums = response.xpath(".//*[@class='pic']")
        for album in albums:
            album_href = album.xpath(".//a/@href").extract()[0]
            album_name = album.xpath(".//a/img/@alt").extract()[0]
            item = response.meta['item']
            item['album_name'] = album_name
            item['album_href'] = album_href
            
            yield scrapy.Request(url=item['album_href'], meta={'item': item}, callback=self.parse_img)
    
    def parse_img(self, response):
        """
        提取图片名称和链接
        :param response:
        :return:
        """
        
        img_list = response.xpath(".//p/img")
        
        for img in img_list:
            item = response.meta['item']
            img_title = img.xpath(".//@alt").extract()[0]
            if img_title == '':
                for i in range(1, len(img_list) + 1):
                    img_title = item['album_name'] + '_' + str(i)
            else:
                img_title = img_title
            img_urls = img.xpath(".//@src").extract()
            img_src = img.xpath(".//@src").extract()[0]
            item['img_title'] = img_title
            item['img_src'] = img_src
            item['img_urls'] = img_urls
            
            yield item

然后坑的地方就出现了，按照理想状态，最后的item数据每个都是唯一的，但是实际情况是最后的item很多数据都是重复和错乱的，要么只取了最后一张图片，要么图片和专辑对不上，完全不对。

后来在网上查了很久，终于找到这篇文章，作者的文章中说：

查找原因后，发现是因为使用 Request 函数传递 item 时，使用的是浅复制（对象的字段值被复制时，字段引用的对象不会被复制）

然后作者给出方法是，使用深复制，导入copy模块，将meta={'item': item} 更改为 meta={'item': copy.deepcopy(item)

果然，按照这个方法，把几个Request里面的都改了，数据是正常了。

但是，还没完。

此时，如果我打开ImagePipeline，再跑一遍查看数据，发现还是错乱的。

因为，最后yield item后，如果需要下载图片，ImagePipeline的get_media_requests方法需要参数item，通过item获取图片URL再去下载，如果是浅拷贝就有可能跟上面的情况一样

于是我把爬虫里面的最后一行代码yield item 修改成 yield copy.deepcopy(item)就完全ok了