用python爬虫爬取图片的步骤-利用Python爬取网页图片

最近几天,研究了一下一直很好奇的爬虫算法。这里写一下最近几天的点点心得。下面进入正文:

你可能需要的工作环境:

我们这里以sogou作为爬取的对象。

首先我们进入搜狗图片http://pic.sogou.com/,进入壁纸分类(当然只是个例子Q_Q),因为如果需要爬取某网站资料,那么就要初步的了解它…

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进去后就是这个啦,然后F12进入开发人员选项,笔者用的是Chrome。

右键图片>>检查

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发现我们需要的图片src是在img标签下的,于是先试着用 Python 的 requests提取该组件,进而获取img的src然后使用 urllib.request.urlretrieve逐个下载图片,从而达到批量获取资料的目的,思路好了,下面应该告诉程序要爬取的url为http://pic.sogou.com/pics/recommend?category=%B1%DA%D6%BD,此url来自进入分类后的地址栏。明白了url地址我们来开始愉快的代码时间吧:

在写这段爬虫程序的时候,最好要逐步调试,确保我们的每一步操作正确,这也是程序猿应该有的好习惯。笔者不知道自己算不算个程序猿哈。线面我们来剖析该url指向的网页。

importrequestsimporturllibfrom bs4 importBeautifulSoup

res= requests.get('http://pic.sogou.com/pics/recommend?category=%B1%DA%D6%BD')

soup= BeautifulSoup(res.text,'html.parser')print(soup.select('img'))

output:

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发现输出内容并不包含我们要的图片元素,而是只剖析到logo的img,这显然不是我们想要的。也就是说需要的图片资料不在url 即 http://pic.sogou.com/pics/recommend?category=%B1%DA%D6%BD里面。因此考虑可能该元素是动态的,细心的同学可能会发现,当在网页内,向下滑动鼠标滚轮,图片是动态刷新出来的,也就是说,该网页并不是一次加载出全部资源,而是动态加载资源。这也避免了因为网页过于臃肿,而影响加载速度。下面痛苦的探索开始了,我们是要找到所有图片的真正的url 笔者也是刚刚接触,找这个不是太有经验。最后找的位置F12>>Network>>XHR>>(点击XHR下的文件)>>Preview。

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发现,有点接近我们需要的元素了,点开all_items 发现下面是0 1 2 3...一个一个的貌似是图片元素。试着打开一个url。发现真的是图片的地址。找到目标之后。点击XHR下的Headers

得到第二行

Request URL:

http://pic.sogou.com/pics/channel/getAllRecomPicByTag.jsp?category=%E5%A3%81%E7%BA%B8&tag=%E5%85%A8%E9%83%A8&start=0&len=15&width=1536&height=864,试着去掉一些不必要的部分,技巧就是,删掉可能的部分之后,访问不受影响。经笔者筛选。最后得到的url:http://pic.sogou.com/pics/channel/getAllRecomPicByTag.jsp?category=%E5%A3%81%E7%BA%B8&tag=%E5%85%A8%E9%83%A8&start=0&len=15 字面意思,知道category后面可能为分类。start为开始下标,len为长度,也即图片的数量。好了,开始愉快的代码时间吧:

开发环境为Win7 Python 3.6,运行的时候Python需要安装requests,

Python3.6 安装requests 应该CMD敲入:

pip install requests

笔者在这里也是边调试边写,这里把最终的代码贴出来:

importrequestsimportjsonimporturllibdefgetSogouImag(category,length,path):

n=length

cate=category

imgs= requests.get('http://pic.sogou.com/pics/channel/getAllRecomPicByTag.jsp?category='+cate+'&tag=%E5%85%A8%E9%83%A8&start=0&len='+str(n))

jd=json.loads(imgs.text)

jd= jd['all_items']

imgs_url=[]for j injd:

imgs_url.append(j['bthumbUrl'])

m=0for img_url inimgs_url:print('*****'+str(m)+'.jpg *****'+'Downloading...')

urllib.request.urlretrieve(img_url,path+str(m)+'.jpg')

m= m + 1

print('Download complete!')

getSogouImag('壁纸',2000,'d:/download/壁纸/')

程序跑起来的时候,笔者还是有点小激动的。来,感受一下:

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至此,关于该爬虫程序的编程过程叙述完毕。整体来看,找到需要爬取元素所在url,是爬虫诸多环节中的关键

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