python爬取接口的圖片（python爬蟲怎麼爬取圖片）

本文目錄一覽：

• 1、如何用Python做爬蟲
• 2、python爬取動漫圖片無法用request找到圖片鏈接？
• 3、Python爬蟲是什麼？
• 4、python如何利用requests和bs4爬取圖片？
• 5、linux下python怎麼寫爬蟲獲取圖片
• 6、如何用Python做爬蟲？

如何用Python做爬蟲

1）首先你要明白爬蟲怎樣工作。

想像你是一隻蜘蛛，現在你被放到了互聯「網」上。那麼，你需要把所有的網頁都看一遍。怎麼辦呢？沒問題呀，你就隨便從某個地方開始，比如說人民日報的首頁，這個叫initial pages，用$表示吧。

在人民日報的首頁，你看到那個頁面引向的各種鏈接。於是你很開心地從爬到了「國內新聞」那個頁面。太好了，這樣你就已經爬完了倆頁面（首頁和國內新聞）！暫且不用管爬下來的頁面怎麼處理的，你就想像你把這個頁面完完整整抄成了個html放到了你身上。

突然你發現， 在國內新聞這個頁面上，有一個鏈接鏈回「首頁」。作為一隻聰明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因為你已經看過了啊。所以，你需要用你的腦子，存下你已經看過的頁面地址。這樣，每次看到一個可能需要爬的新鏈接，你就先查查你腦子裡是不是已經去過這個頁面地址。如果去過，那就別去了。

好的，理論上如果所有的頁面可以從initial page達到的話，那麼可以證明你一定可以爬完所有的網頁。

那麼在python里怎麼實現呢？

很簡單

import Queue

initial_page = “初始化頁”

url_queue = Queue.Queue()

seen = set()

seen.insert(initial_page)

url_queue.put(initial_page)

while(True): #一直進行直到海枯石爛

if url_queue.size()0:

current_url = url_queue.get() #拿出隊例中第一個的url

store(current_url) #把這個url代表的網頁存儲好

for next_url in extract_urls(current_url): #提取把這個url里鏈向的url

if next_url not in seen:

seen.put(next_url)

url_queue.put(next_url)

else:

break

寫得已經很偽代碼了。

所有的爬蟲的backbone都在這裡，下面分析一下為什麼爬蟲事實上是個非常複雜的東西——搜索引擎公司通常有一整個團隊來維護和開發。

2）效率

如果你直接加工一下上面的代碼直接運行的話，你需要一整年才能爬下整個豆瓣的內容。更別說Google這樣的搜索引擎需要爬下全網的內容了。

問題出在哪呢？需要爬的網頁實在太多太多了，而上面的代碼太慢太慢了。設想全網有N個網站，那麼分析一下判重的複雜度就是N*log(N)，因為所有網頁要遍歷一次，而每次判重用set的話需要log(N)的複雜度。OK，OK，我知道python的set實現是hash——不過這樣還是太慢了，至少內存使用效率不高。

通常的判重做法是怎樣呢？Bloom Filter. 簡單講它仍然是一種hash的方法，但是它的特點是，它可以使用固定的內存（不隨url的數量而增長）以O(1)的效率判定url是否已經在set中。可惜天下沒有白吃的午餐，它的唯一問題在於，如果這個url不在set中，BF可以100%確定這個url沒有看過。但是如果這個url在set中，它會告訴你：這個url應該已經出現過，不過我有2%的不確定性。注意這裡的不確定性在你分配的內存足夠大的時候，可以變得很小很少。一個簡單的教程:Bloom Filters by Example

注意到這個特點，url如果被看過，那麼可能以小概率重複看一看（沒關係，多看看不會累死）。但是如果沒被看過，一定會被看一下（這個很重要，不然我們就要漏掉一些網頁了！）。 [IMPORTANT: 此段有問題，請暫時略過]

好，現在已經接近處理判重最快的方法了。另外一個瓶頸——你只有一台機器。不管你的帶寬有多大，只要你的機器下載網頁的速度是瓶頸的話，那麼你只有加快這個速度。用一台機子不夠的話——用很多台吧！當然，我們假設每台機子都已經進了最大的效率——使用多線程（python的話，多進程吧）。

3）集群化抓取

爬取豆瓣的時候，我總共用了100多台機器晝夜不停地運行了一個月。想像如果只用一台機子你就得運行100個月了…

那麼，假設你現在有100台機器可以用，怎麼用python實現一個分佈式的爬取算法呢？

我們把這100台中的99台運算能力較小的機器叫作slave，另外一台較大的機器叫作master，那麼回顧上面代碼中的url_queue，如果我們能把這個queue放到這台master機器上，所有的slave都可以通過網絡跟master聯通，每當一個slave完成下載一個網頁，就向master請求一個新的網頁來抓取。而每次slave新抓到一個網頁，就把這個網頁上所有的鏈接送到master的queue里去。同樣，bloom filter也放到master上，但是現在master只發送確定沒有被訪問過的url給slave。Bloom Filter放到master的內存里，而被訪問過的url放到運行在master上的Redis里，這樣保證所有操作都是O(1)。（至少平攤是O(1)，Redis的訪問效率見:LINSERT – Redis)

考慮如何用python實現：

在各台slave上裝好scrapy，那麼各台機子就變成了一台有抓取能力的slave，在master上裝好Redis和rq用作分佈式隊列。

代碼於是寫成

#slave.py

current_url = request_from_master()

to_send = []

for next_url in extract_urls(current_url):

to_send.append(next_url)

store(current_url);

send_to_master(to_send)

#master.py

distributed_queue = DistributedQueue()

bf = BloomFilter()

initial_pages = “”

while(True):

if request == ‘GET’:

if distributed_queue.size()0:

send(distributed_queue.get())

else:

break

elif request == ‘POST’:

bf.put(request.url)

好的，其實你能想到，有人已經給你寫好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub

4）展望及後處理

雖然上面用很多「簡單」，但是真正要實現一個商業規模可用的爬蟲並不是一件容易的事。上面的代碼用來爬一個整體的網站幾乎沒有太大的問題。

但是如果附加上你需要這些後續處理，比如

有效地存儲（數據庫應該怎樣安排）

有效地判重（這裡指網頁判重，咱可不想把人民日報和抄襲它的大民日報都爬一遍）

有效地信息抽取（比如怎麼樣抽取出網頁上所有的地址抽取出來，「朝陽區奮進路中華道」），搜索引擎通常不需要存儲所有的信息，比如圖片我存來幹嘛…

及時更新（預測這個網頁多久會更新一次）

如你所想，這裡每一個點都可以供很多研究者十數年的研究。雖然如此，

「路漫漫其修遠兮,吾將上下而求索」。

所以，不要問怎麼入門，直接上路就好了：）

python爬取動漫圖片無法用request找到圖片鏈接？

你爬取的確實是源代碼

F12看element的圖片是js模板動態生成的。

給個提示，源碼的最底部有 “var DATA =” 這個後面跟的一堆數據存的才是你需要的

Python爬蟲是什麼？

為自動提取網頁的程序，它為搜索引擎從萬維網上下載網頁。

網絡爬蟲為一個自動提取網頁的程序，它為搜索引擎從萬維網上下載網頁，是搜索引擎的重要組成。傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件。

將根據一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網頁URL，並重複上述過程，直到達到系統的某一條件時停止。另外，所有被爬蟲抓取的網頁將會被系統存貯，進行一定的分析、過濾，並建立索引，以便之後的查詢和檢索。

擴展資料：

網絡爬蟲的相關要求規定：

1、由Python標準庫提供了系統管理、網絡通信、文本處理、數據庫接口、圖形系統、XML處理等額外的功能。

2、按照網頁內容目錄層次深淺來爬行頁面，處於較淺目錄層次的頁面首先被爬行。 當同一層次中的頁面爬行完畢後，爬蟲再深入下一層繼續爬行。

3、文本處理，包含文本格式化、正則表達式匹配、文本差異計算與合併、Unicode支持，二進制數據處理等功能。

參考資料來源：百度百科-網絡爬蟲

python如何利用requests和bs4爬取圖片？

爬取網站的內容不管爬啥。肯定得找到需要爬取內容的位置。如果是圖片的話。首先得找到圖片的地址。把鏈接複製下來打開是你想要的圖片的話。直接請求那個地址。寫入文件就行。用二進制加後綴就能保存圖片了。圖片音樂和視頻都是一樣的。

linux下python怎麼寫爬蟲獲取圖片

跟linux有什麼關係，python是跨平台的，爬取圖片的代碼如下：

import urllib.requestimport osimport randomdef url_open(url):

req=urllib.request.Request(url)    #為請求設置user-agent,使得程序看起來更像一個人類

req.add_header(‘User-Agent’,’Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0′)    #代理IP，使用戶能以不同IP訪問，從而防止被服務器發現

”’iplist=[‘1.193.162.123:8000′,’1.193.162.91:8000′,’1.193.163.32:8000’]

proxy_support=urllib.request.ProxyHandler({‘http’:random.choice(iplist)})

opener=urllib.request.build_opener(proxy_support)

opener.addheaders=[(‘User-Agent’,’Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/42.0.2311.154 Safari/537.36 LBBROWSER’)]

urllib.request.install_opener(opener)”’

response=urllib.request.urlopen(req)

html=response.read()    return htmldef get_page(url):

html=url_open(url).decode(‘utf-8’)

a=html.find(‘current-comment-page’)+23

b=html.find(‘]’,a)    #print(html[a:b])

return html[a:b]def find_imgs(url):

html=url_open(url).decode(‘utf-8’)

img_addrs=[]

a=html.find(‘img src=’)    while a!=-1:

b=html.find(‘.jpg’,a,a+140)        if b!=-1:            if html[a+9]!=’h’:

img_addrs.append(‘http:’+html[a+9:b+4])            else:

img_addrs.append(html[a+9:b+4])        else:

b=a+9

a=html.find(‘img src=’,b)    for each in img_addrs:

print(each+’我的打印’)    return img_addrsdef save_imgs(folder,img_addrs):

for each in img_addrs:        #print(‘one was saved’)

filename=each.split(‘/’)[-1]        with open(filename,’wb’) as f:

img=url_open(each)

f.write(img)def download_mm(folder=’ooxx’,pages=10):

os.mkdir(folder)

os.chdir(folder)

url=””

page_num=int(get_page(url))    for i in range(pages):

page_num=page_num-1

page_url=url+’page-‘+str(page_num)+’#comments’

img_addrs=find_imgs(page_url)

save_imgs(folder,img_addrs)if __name__==’__main__’:

download_mm()1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374

完成

運行結果

如何用Python做爬蟲？

在我們日常上網瀏覽網頁的時候，經常會看到一些好看的圖片，我們就希望把這些圖片保存下載，或者用戶用來做桌面壁紙，或者用來做設計的素材。

我們最常規的做法就是通過鼠標右鍵，選擇另存為。但有些圖片鼠標右鍵的時候並沒有另存為選項，還有辦法就通過就是通過截圖工具截取下來，但這樣就降低圖片的清晰度。好吧其實你很厲害的，右鍵查看頁面源代碼。

我們可以通過python 來實現這樣一個簡單的爬蟲功能，把我們想要的代碼爬取到本地。下面就看看如何使用python來實現這樣一個功能。

具體步驟

獲取整個頁面數據首先我們可以先獲取要下載圖片的整個頁面信息。

getjpg.py

#coding=utf-8import urllibdef getHtml(url):

page = urllib.urlopen(url)

html = page.read()    return html

html = getHtml(“”)print html

Urllib 模塊提供了讀取web頁面數據的接口，我們可以像讀取本地文件一樣讀取www和ftp上的數據。首先，我們定義了一個getHtml()函數:

urllib.urlopen()方法用於打開一個URL地址。

read()方法用於讀取URL上的數據，向getHtml()函數傳遞一個網址，並把整個頁面下載下來。執行程序就會把整個網頁打印輸出。

2.篩選頁面中想要的數據

Python 提供了非常強大的正則表達式，我們需要先要了解一點python 正則表達式的知識才行。

假如我們百度貼吧找到了幾張漂亮的壁紙，通過到前段查看工具。找到了圖片的地址，如：src=」」pic_ext=」jpeg」

修改代碼如下：

import reimport urllibdef getHtml(url):

page = urllib.urlopen(url)

html = page.read()    return htmldef getImg(html):

reg = r’src=”(.+?\.jpg)” pic_ext’

imgre = re.compile(reg)

imglist = re.findall(imgre,html)    return imglist      

html = getHtml(“”)print getImg(html)

我們又創建了getImg()函數，用於在獲取的整個頁面中篩選需要的圖片連接。re模塊主要包含了正則表達式：

re.compile() 可以把正則表達式編譯成一個正則表達式對象.

re.findall() 方法讀取html 中包含 imgre（正則表達式）的數據。

運行腳本將得到整個頁面中包含圖片的URL地址。

3.將頁面篩選的數據保存到本地

把篩選的圖片地址通過for循環遍歷並保存到本地，代碼如下：

#coding=utf-8import urllibimport redef getHtml(url):

page = urllib.urlopen(url)

html = page.read()    return htmldef getImg(html):

reg = r’src=”(.+?\.jpg)” pic_ext’

imgre = re.compile(reg)

imglist = re.findall(imgre,html)

x = 0    for imgurl in imglist:

urllib.urlretrieve(imgurl,’%s.jpg’ % x)

x+=1html = getHtml(“”)print getImg(html)

這裡的核心是用到了urllib.urlretrieve()方法，直接將遠程數據下載到本地。

通過一個for循環對獲取的圖片連接進行遍歷，為了使圖片的文件名看上去更規範，對其進行重命名，命名規則通過x變量加1。保存的位置默認為程序的存放目錄。

程序運行完成，將在目錄下看到下載到本地的文件。