爬蟲基本流程

發起請求：通過HTTP庫向目標站點發起請求，也就是發送一個Request，請求可以包含額外的header等信息，等待服務器響應

獲取響應內容：如果服務器能正常響應，會得到一個Response，Response的內容便是所要獲取的頁面內容，類型可能是HTML,Json字符串，二進制數據（圖片或者視頻）等類型

解析內容：得到的內容可能是HTML,可以用正則表達式，頁面解析庫進行解析，可能是Json,可以直接轉換為Json對象解析，可能是二進制數據，可以做保存或者進一步的處理

保存數據：保存形式多樣，可以存為文本，也可以保存到數據庫，或者保存特定格式的文件

1.百度圖片爬蟲

在這里有一個小技巧，百度圖片展示是下拉式的，要想看更多的圖片，需要滑動滾輪讓界面加載才可以查看。

普通的爬蟲對于百度圖片的url只會接受到未滾動滾輪前界面所展示的所有信息

因此這里有一個小技巧，如上圖紅框中的信息index，在這里用字符flip替換掉index,即可實現圖片分頁，但其實分頁圖片都是存在在一個界面的，也就意味著爬蟲時不需要對分頁做處理。

實現代碼如下

import re import requests import os # 1.拿到urlword=input('你想看有顏色的圖片嗎，請輸入：')if not os.path.exists(word):os.mkdir(word) url="https://image.baidu.com/search/flip?tn=baiduimage&ps=1&ct=201326592&lm=-1&cl=2&nc=1&ie=utf-8&word="+word head={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.164 Safari/537.36"} # 2.得到網頁源代碼r=requests.get(url,headers=head)#<response [200]> 200狀態碼 請求成功 #ret=r.text #ret 得到就是網頁源代碼 ret=r.content.decode('utf-8') #ret 得到就是網頁源代碼# 3.拿到所有圖片的url#"objURL" result=re.findall('"objURL":"(.*?)",',ret)# 4.保存所有圖片 for i in result:try:r = requests.get(i,timeout=3)except Exception as e:print(e)continue#取幾張圖片。取50張path = i[0:50]#判斷url后10位是否是圖片類型的結尾end=re.search(r'\.jpg$|\.jpeg$|\.gif$|\.png$',path)if end ==None:path = path + '.jpg'print(path)path= re.sub('/','',path)with open(word + '/' + path,'wb') as f:f.write(r.content)

代碼中可以通過輸入自己想要的關鍵詞，修改想要的圖片數量參數，來下載對應的圖片

2.網站圖片

這種專門的圖片網站，通常包含分頁選項，以及每個圖片的鏈接，對應到圖片的詳細頁面，其中詳細界面通常包含1張以上的圖片。
因此爬蟲不僅需要對分頁做處理，同時需要對每一個頁的每一個鏈接下的詳細界面做處理獲取

實現代碼如下：

import os''' 頁面一共35 http://ailuotuku.com/page_1.html ''' from bs4 import BeautifulSoup#網頁解析 import re #正則匹配 import urllib.request,urllib.error #制定url import requests#創建正則表達式對象，表示規則 #圖片鏈接 findlink=re.compile(r'<a href="(.*?)" target="_blank">') #圖片標題 findtitle=re.compile(r'<h1>(.*?)</h1>') #圖片 findimg=re.compile(r'<img.*?src="(.*?)".*?>',re.S)#爬數據 def getdata():#1.調用獲取頁面的函數for i in range(1,36):url="http://ailuotuku.com/page_%s.html"%ihtml1=askURL(url)#2.解析數據soup1=BeautifulSoup(html1,"html.parser")for item1 in soup1.find_all('div',class_="update_area_content"):item1=str(item1)#re庫查找正則表達式link=re.findall(findlink,item1)for j in link:j=str(j)html2 = askURL(j)soup2 = BeautifulSoup(html2, "html.parser")data_title=[]data_img=[]for item2 in soup2.find_all('div', class_="main_left single_mian"):item2=str(item2)title=re.findall(findtitle,item2)for item3 in soup2.find_all('div',class_='content_left'):item3=str(item3)image=re.findall(findimg,item3)for img in image:data_img.append(img)print(title)print(data_img)#保存圖片for filename in title:for url in data_img:file=url.split('/')[-1]head = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.93 Safari/537.36"}response = requests.get(url, headers=head)if not os.path.exists('data/%s'%filename):os.mkdir('data/%s'%filename)with open('data/%s/'%filename + file, 'wb') as f:f.write(response.content)else:passdef askURL(url):head={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.93 Safari/537.36"}#偽裝瀏覽器request=urllib.request.Request(url,headers=head)html=""try:response=urllib.request.urlopen(request)html=response.read().decode("utf-8")except urllib.error.URLError as e:if hasattr(e,"code"):print(e.code)if hasattr(e,"reason"):print(e.reason)return htmldef main():data=getdata()if __name__ =="__main__":main()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python爬虫实例（百度图片、网站图片）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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