用Python批量爬取下载图片

1、首先明确下载图片网页是动态网页,还是静态网页

动态网页的图片url并不在网页源代码中,需要爬取JS响应信息。解析它,来获取里面的url链接。而静态页面就相对简单的多图片的url就在源网页中。
这里我选择的是爬取静态网页的图片,因为相对简单点:
选择爬取对象链接:http://www.netbian.com/,这里图片类型还是挺多的。

2、然后分析图片的url链接,进行匹配

这里我选择正则进行匹配,你也可以使用Xpath,或者bs4


图片.png
<img src="http://img.netbian.com/file/2019/0717/smalle1b313278ed132dfb723d5be2c7b75d11563327136.jpg" alt="大宋少年志周雨彤 赵简剧照壁纸">

最稳当方法是先写一个正则函数,然后截取上面一小段代码,进行测试,不熟的话,一点点的匹配内容。下面是我匹配好的代码:

    def parse_data(self,data):
        pattern = re.compile('<img src="(.*?)" a', re.S)
        for imgurl in re.findall(pattern,data):
            img_urllist.append(imgurl)#放入全局变量img_urllist中
        return img_urllist

3、开始写简单爬虫了:

主要步骤是:
1、拼接翻页的url字符串链接
2、发送请求url链接
3、解析页面内容将url图片链接放在全局变量img_urllist中
4、发送img_urllist链接,下载图片内容到本地文件中
代码如下:

import requests
import re
class  Spider(object):
    global img_urllist
    img_urllist=[]
    def __init__(self):
       self.head={
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50"
        }
    #1 发送请求
    def get_response(self,url):
        response = requests.get(url, params=self.head)
        response.encoding="gbk"     #我这里的页面是gbk,windows默认写入文件为utf-8所以要转码
        data=response.text
        return data
    #解析数据
    def parse_data(self,data):
        pattern = re.compile('<img src="(.*?)" a', re.S)
        for imgurl in re.findall(pattern,data):
            img_urllist.append(imgurl)#放入全局变量img_urllist中
        return img_urllist
    #保存数据
    n,j=1,1#声明为类变量
    def save_data(self):
        global  n,j#声明n为全局变量
        for imgurl in  img_urllist:
            try:
                print("第%d张图片下载成功" % Spider.j)#调用类变量
                pic=requests.get(imgurl)
            except:
                print("下载失败")
                continue
            string='img/'+str(Spider.n)+".jpg"
            f=open(string,"wb")
            f.write(pic.content)
            Spider.n+=1
            Spider.j+=1
    #启动
    def run(self):
        #翻页
        for i in range(2,9):         #爬了2到8页的图片,你也可以爬更多
            #1 拼接url
              url="http://www.netbian.com/"+"index_"+str(i)+".htm"
              print(url)
            #2 发请求
              data=self.get_response(url)
              # print(data)
            #3 解析数据
              self.parse_data(data)
            #4 保存数据
              self.save_data()
Spider().run()

刚开始学爬虫,结果还是挺满意的,嘻嘻,最后附上运行结果:


图片.png
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 218,451评论 6 506
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,172评论 3 394
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 164,782评论 0 354
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,709评论 1 294
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,733评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,578评论 1 305
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,320评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,241评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,686评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,878评论 3 336
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,992评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,715评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,336评论 3 330
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,912评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,040评论 1 270
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,173评论 3 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,947评论 2 355